Digitales Reporting: Datenmanagement - Analysetechniken - Visualisierung
Effiziente Automatisierung und intelligente Datenvisualisierung
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Machine Lerning Engineer
Grundlagen eines erfolgreichen digitalen Reportings
- Aufbau von BI-, KI- und Big-Data-Kompetenzen.
- Anforderungen an modernes Reporting in Unternehmen.
- Zusammenspiel von Daten, Prozessen und Visualisierung.
- Bedeutung von Datenqualität und Konsistenz für die Unternehmenssteuerung.
- Rolle von Standardisierung und Governance im Reporting.
Datenmanagement und Datenarchitektur
- Auswahl, Integration und Harmonisierung unterschiedlicher Datenquellen.
- Aufbau eines konsistenten Datenmodells (z. B. Star Schema, Data Warehouse).
- ETL-/ELT-Prozesse zur Datenaufbereitung und -bereitstellung.
- Architekturansätze: Data Warehouse, Data Lake, Data Marts und hybride Modelle.
- Bedeutung von Metadaten und semantischen Schichten.
- Praxisübungen zur Datenmodellierung und KI unterstützte Datenexploration.
Datenqualität und Steuerungslogik
- Sicherstellung von Datenqualität und -Konsistenz.
- Definition und Harmonisierung von Kennzahlen (KPIs).
- Umgang mit Dateninkonsistenzen und Datenlücken.
- Aufbau eines verlässlichen Zahlenwerks als Grundlage für Analysen.
Analysetechniken im Reporting
- Standard-Reporting, Ad-hoc-Analysen und OLAP.
- Zeitreihenanalysen und Abweichungsanalysen.
- Grundlagen von Advanced Analytics und deren Einordnung im Reporting-Kontext.
- Einordnung von KI-gestützten Verfahren als ergänzende Analyseoption.
Visualisierung und Gestaltung von Reports
- Grundprinzipien effektiver Datenvisualisierung (z. B. IBCS-orientiert).
- Gestaltung klarer, verständlicher und entscheidungsorientierter Reports.
- Aufbau von Dashboards für unterschiedliche Zielgruppen.
- Vermeidung typischer Fehler in der Visualisierung (Information Design).
- Storytelling mit Daten zur Unterstützung von Managemententscheidungen.
- KI-unterstützte Dashboard Erstellung.
Automatisierung und Weiterentwicklung des Reportings
- Automatisierung von Reporting-Prozessen.
- Self-Service BI und dezentrale Nutzung von Daten.
- Einsatz moderner Tools für Reporting und Analyse.
- Einordnung von KI zur Unterstützung von Automatisierung und Analyse (z. B. Anomalieerkennung, Textgenerierung).
- Grenzen und Voraussetzungen für den sinnvollen Einsatz von KI im Reporting.
In deiner Online-Lernumgebung findest du nach deiner Anmeldung nützliche Informationen, Downloads und Extra-Services zu dieser Qualifizierungsmaßnahme.
Durch zahlreiche Fallbeispielen und Übungen lernst du praxisnah,
- wie du ein stabiles und konsistentes Datenfundament für dein Reporting aufbaust,
- wie du Datenmodelle und Kennzahlensysteme strukturiert entwickelst,
- wie du Reporting-Prozesse effizient gestaltest und automatisierst,
- wie du aussagekräftige und verständliche Reports und Dashboards erstellst,
- wie du den Einsatz von KI realistisch einordnest und gezielt dort einsetzt, wo er Mehrwert schafft.
Optional kannst du eine E-Prüfung absolvieren und erhältst je nach Ergebnis ein Zertifikat zusätzlich zur Teilnahmebestätigung.
Praxisorientierter Vortrag, Fallbeispiele und Übungen am PC, Diskussion und optionale E-Prüfung.
Du kannst nach der erfolgreichen Teilnahme am Seminar eine optionale E-Prüfung ablegen, um neben deiner Teilnahmebestätigung ein zusätzliches Zertifikat zu erwerben. Die E-Prüfung ist eine online-basierte Prüfung an deinem PC und dauert 60 Minuten. Du kannst die Prüfung in deinem vertrauten Umfeld zu einem von dir gewählten Zeitpunkt absolvieren. Geprüft wird anhand Single- oder Multiple-Choice-Prüfungsfragen. Nach dem Durchlaufen der Prüfung wird dir sofort im Anschluss angezeigt, ob du bestanden hast oder nicht. Nach erfolgreichem Bestehen der E-Prüfung erhältst du, entsprechend dem Prüfungsergebnis, ein Zertifikat.
Controller:innen die Argumente für den Aufbau eines BICC oder Analytics-CC suchen (Business Intelligence Competence Centers), Business Intelligence Analyst:innen, Financial Analyst:innen, Data Scientists, Fach- und Führungskräfte sowie Verantwortliche für das Berichtswesen und digitale Controlling-Prozesse.
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