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Brückenbauer zwischen Daten und Tagesgeschäft

Daten sind die Basis aller Geschäftsprozesse. Um jeden Datensatz effektiv für diese Prozesse nutzen zu können, müssen diese bekannt, bereinigt und für berechtigte Personen zugänglich gemacht werden. Dies erfordert eine umfassende Datenstrategie und Datenkompetenz bei allen Mitarbeitenden. In immer mehr Unternehmen wird deshalb die Rolle des Chief Data Officers eingeführt, der für die operative Nutzung von Daten im Tagesgeschäft verantwortlich ist. 

Dabei arbeitet der Chief Data Officer eng mit einer weiteren CDO-Rolle zusammen, und zwar mit dem Chief Digital Officer, der eine Vision für die Transformationsreise erstellt und das gesamte Unternehmen auf diesem Weg mitnimmt. Sobald diese Vision festgelegt ist, kommt der Chief Data Officer ins Spiel, der die Verantwortung für die Datenstrategie und den Umgang mit dem gesamten Datenbestand des Unternehmens übernimmt. Eine effektive Datenstrategie besteht darin, das Informationsvermögen des Unternehmens optimal zu nutzen, um die Geschäftsergebnisse zu verbessern. Hier kommt es darauf an, Brücken im Unternehmen zwischen den Geschäftsbereichen und den Daten unter der Verwendung von Technologie zu bauen.

Die Rolle des Chief Data Officer wird immer zentraler für Unternehmen, die ihre Digitalisierungs- und Datenstrategien vorantreiben möchten. Eine kürzlich veröffentlichte Studie von PwC zeigt, dass etwa 42 % der größten Unternehmen in Europa bereits eine CDO-Position eingeführt haben.

Das Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmenden die Fähigkeiten zu vermitteln, Microsoft 365 Copilot effektiv in Excel zu nutzen, um Datenanalyse, Visualisierung und Berichterstellung zu optimieren. Dabei sollen sie lernen, wie sie durch den Einsatz von Copilot ihre Arbeitsprozesse effizienter gestalten und fundierte, datenbasierte Entscheidungen treffen können. Die Teilnehmer werden befähigt, die Produktivität zu steigern und die Zusammenarbeit in Teams durch den Einsatz moderner Technologien zu verbessern.

Das Ziel des Seminars ist es, den Teilnehmenden die Fähigkeiten zu vermitteln, Microsoft 365 Copilot effektiv in Excel zu nutzen, um Datenanalyse, Visualisierung und Berichterstellung zu optimieren. Dabei sollen sie lernen, wie sie durch den Einsatz von Copilot ihre Arbeitsprozesse effizienter gestalten und fundierte, datenbasierte Entscheidungen treffen können. Die Teilnehmer werden befähigt, die Produktivität zu steigern und die Zusammenarbeit in Teams durch den Einsatz moderner Technologien zu verbessern.

Der 5-tägige Intensivkurs Data Analysis und Machine Learning in R vermittelt in einzeln buchbaren Modulen Grundkenntnisse in R (Modul 1), praktisches Wissen zur deskriptiven Datenanalyse, der statisischen Inferenz und Modellierung in R (Modul 2), sowie Kenntnisse im supervised machine learning (Modul 3). Für die Anwendungsbeispiele und praktische Übungsaufgaben kommt die statistische Software R zum Einsatz.

Ziel: Vermittlung von theoretischen Kenntnissen im Bereich der Datenanalyse, Statistik und Machine Learning sowie technische und praktische Grundlagen in R. Dies soll es den Teilnehmern erleichtern, in ihrem Arbeitsalltag eigene Datenanalysen durchzuführen und Vorhersagemodelle anzupassen und zu verbessern. Zudem werden in den einzelnen Themenblöcken hilfreiche Zusatzpakete in R empfohlen, deren Nutzung oft unnötige Programmierarbeit, zusätzliche Recherchen und Anfängerfehler ersparen können.

Die Teilnehmenden erwerben fundierte Kenntnisse über die Einrichtung, Verwaltung und Optimierung von ThingsBoard, um IoT-Daten effektiv zu integrieren und zu visualisieren.

Die Teilnehmenden erwerben fundierte Kenntnisse über die Einrichtung, Verwaltung und Optimierung von ThingsBoard, um IoT-Daten effektiv zu integrieren und zu visualisieren.

Nach diesem Kurs beherrschen Sie den Aufbau und Einsatz von Time Intelligence-Funktionen in PowerPivot und Power BI. Sie können eigenständig Kalenderdimensionen erstellen, DAX-Zeitfunktionen gezielt einsetzen und professionelle Berichte für verschiedene Zeiträume modellieren. So steigern Sie die Aussagekraft Ihrer Analysen und unterstützen datenbasierte Entscheidungen effektiv.

Nach diesem Kurs beherrschen Sie den Aufbau und Einsatz von Time Intelligence-Funktionen in PowerPivot und Power BI. Sie können eigenständig Kalenderdimensionen erstellen, DAX-Zeitfunktionen gezielt einsetzen und professionelle Berichte für verschiedene Zeiträume modellieren. So steigern Sie die Aussagekraft Ihrer Analysen und unterstützen datenbasierte Entscheidungen effektiv.

Maschinendaten verstehen, analysieren und mit IIoT und KI Mehrwerte schaffen

Die fortschreitende Digitalisierung in der Industrie führt zu stetig wachsenden Mengen an Maschinen- und Prozessdaten. In diesem praxisorientierten Seminar erfahren die Teilnehmenden, wie Industrial IoT (IIoT) und Künstliche Intelligenz gezielt eingesetzt werden können, um industrielle Maschinendaten systematisch zu analysieren und daraus konkrete Mehrwerte für Produktion, Instandhaltung und Prozessoptimierung abzuleiten.

Der Fokus liegt auf einem praxisnahen Verständnis für den Aufbau einer skalierbaren IIoT-Infrastruktur sowie auf der strukturierten Verarbeitung, Analyse und Visualisierung von Maschinen- und Prozessdaten. Ergänzend lernen die Teilnehmenden, wie KI-gestützte Verfahren genutzt werden, um Anomalien, Muster und Optimierungspotenziale schnell zu erkennen - auch über natürliche Sprache.

Die Umsetzung erfolgt anhand realitätsnaher Daten mit der Open-Source-Plattform Apache StreamPipes. Alle Inhalte werden direkt im System angewendet und praktisch erprobt.

Ihr Nutzen:

- Sie verstehen, wie industrielle Maschinen- und Prozessdaten strukturiert erfasst und ausgewertet werden
- Sie können einschätzen, wann klassische Analyseverfahren ausreichen und wann KI echten Mehrwert bietet
- Sie wenden KI-Methoden praxisnah auf reale Industriedaten an
- Sie gewinnen Transparenz über Prozesse, Zustände und Anomalien
- Sie erhalten konkrete Impulse für datengetriebene Entscheidungen im Produktionsumfeld

Nach dem Seminar können Sie professionelle Dashboards und Visualisierungen in Qlik Sense erstellen und an die Anforderungen unterschiedlicher Zielgruppen anpassen. Sie beherrschen die Gestaltung interaktiver Analysen, verstehen die Grundlagen erfolgreicher Datenvisualisierung und können Kennzahlen verständlich präsentieren. Darüber hinaus kennen Sie bewährte Methoden für Benutzerführung, Dashboard-Design und Self-Service Analytics.