Business-Analyse – Data Analytics und Reporting

Überblick Data Analytics, Business Intelligence & Co

• Begriffe und Ansätze sicher einordnen
• Methodisch und professionell in Datenanalyse vorgehen
• Zusammenhänge von Geschäftsprozessen, Daten und Entscheidungen verstehen
• KI als nützlicher Helfer
• Praxisübung: Typische Denkfehler bei Auswertungen vermeiden

Daten auswerten, visualisieren und richtig interpretieren

• Daten analysieren (Datenbanken, SQL)
• Zusammenhänge mit unterschiedlichen Diagrammtypen visualisieren
• Kennzahlen ermitteln und interpretieren (KPI)
• Mit fehlenden oder fehlerhaften Daten umgehen (Data Cleansing)
• Muster, Zusammenhänge und Auffälligkeiten erkennen (Explorative Data Analysis)
• Praxisübung: Kosten-Nutzen-Bewertung für Business Case

Wissen statt raten: Datenbasiert entscheiden

• Entscheidungs- und Verhaltensmuster sichtbar machen (Decision Tree, Random Forest)
• Nicht dokumentierte Regeln und Zusammenhänge erkennen
• Entscheidungspfade nachvollziehbar visualisieren
• Datenbasierte Entscheidungen fundiert und verlässlich
• Praxisübungen: Optimierung der Outbound-Ansprache von Kunden optimierte Churn Prevention

Texte analysieren und nutzbar machen

• Themen in Textdaten identifizieren (Text Mining)
• Nutzeranforderungen aus Freitextfeldern herauslesen
• Probleme und Wünsche von Kunden und Nutzern herausfinden (Topic Modeling)
• Datenschutz durch Anonymisierung und Pseudonymisierung sicherstellen
• Anwendungsbeispiel: Auswertung von Forumsbeiträgen und Social-Media-Posts
• Praxisübung: Analyse von Freitexten aus einem CRM-System

Zusammenhänge in Daten finden (Data Mining)

• Typische Nutzungsmuster von Anwendungen finden
• Auffälligkeiten in Geschäftsprozessen finden (Ausreißeranalyse, Anomaly Detection)
• Ausnahme-, Fehlerszenarien und Misuse Cases entdecken
• Personas systematisch aus Daten ableiten (Clustering)
• Praxisübungen: Auswertung von Anwendungsprotokollen (Logs), um Nutzungsmuster und Anomalien zu finden

Entwicklungen prognostizieren (Predictive Analytics)

• Auf Basis historischer Daten künftige Entwicklungen vorhersagen
• Aussagekraft und Grenzen von Vorhersagen bewerten (Benchmarking)
• Trends und wiederkehrende Effekte erkennen
• Vorhersage mit Machine Learning
• Praxisübung: Kennzahlen aus Zeitreihen prognostizieren

Ergebnisse überzeugend präsentieren

• Data-Dashboards selbst erstellen
• Analyseergebnisse verständlich aufbereiten und darstellen
• Präsentieren mit Data Storytelling
• Gelungene und adressatengerechte Kommunikation
• Praxisübungen: Ein eigenes Dashboard mit KI erstellen, Kurzpräsentation mit Data Storytelling

Methodik und eingesetzte Tools

• Unser Fokus liegt auf der Vermittlung fundierter Analysemethoden. Das Ziel: Du erlernst universelle Prinzipien, die du problemlos in jeder gängigen Analytics-Umgebung einsetzen kannst.
• Hands-on: Sämtliche Praxisübungen finden browserbasiert statt. Es ist keine Softwareinstallation auf deinen Endgeräten erforderlich.
• Transferleistung: Die erlernten Konzepte sind direkt auf deine unternehmensspezifischen Tools (wie Power BI, Tableau oder SaaS-Lösungen) übertragbar.
• Eingesetzte Tools sind BigML und SQL/PgAdmin sowie KI-Sprachmodelle wie ChatGPT oder Claude

• Du analysierst Daten und bereitest diese systematisch auf
• Du beherrschst praxisgerechte Werkzeuge und Tools
• Du kennst die aktuellen Trends und Möglichkeiten von KI und kannst diese für Data Analytics nutzen
• Du wendest ein systematisches Vorgehen an, um alle Aspekte einer Datenanalyse zu berücksichtigen
• Du überzeugst mit professionellen Reports
• Du visualisierst Analyseergebnisse verständlich und empfängergerecht
• Du begleitest den gesamten Datenlebenszyklus von „raw to ready“
• Du wendest die Inhalte direkt an Praxisfällen an