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KI-gestütztes Data-Framing und -Mapping im Unternehmenskontext

Webinar - GFU Cyrus AG

Dieses Seminar zielt darauf ab, den Teilnehmern ein fundiertes Verständnis der KI-gestützten Ansätze im Data Framing und Mapping zu vermitteln. Sie lernen, wie sie mithilfe moderner Machine-Learning-Methoden Datenstrukturen automatisiert analysieren, modellieren und transformieren können, um Geschäftsprozesse effizienter zu gestalten. Praxisnahe Vergleiche und Übungen ermöglichen es, die theoretischen Konzepte in reale Anwendungsszenarien zu überführen und so den Mehrwert der Technologie im Unternehmenskontext zu realisieren.
Termin Ort Preis*
25.01.2027- 27.01.2027 online 2.415,70 €
25.01.2027- 27.01.2027 Köln 2.415,70 €
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Einführung in KI-gestütztes Data-Framing und -Mapping
    • Überblick über die Grundlagen des Data-Framing und -Mappings, ergänzt durch KI-basierte Ansätze zur strukturierten Datenerfassung und -interpretation.
    • Erläuterung der Relevanz von KI in der Optimierung von Datenprozessen und -architekturen im Unternehmenskontext.
    • Darstellung der zentralen Konzepte, wie Data Framing, Data Mapping, und deren Integration in moderne Datenmanagement-Lösungen.
    • Erste Einblicke in praktische Anwendungsszenarien und die Rolle von KI bei der Transformation und Harmonisierung heterogener Datensätze.

  • Vergleich mit ähnlichen Produkten
    • Gegenüberstellung von KI-gestützten Data-Framing-Tools mit Alternativen wie Talend Data Preparation, Informatica Data Quality, SAP Data Services und IBM InfoSphere.
    • Analyse der Funktionalitäten, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit im Vergleich zu traditionellen Lösungen.
    • Bewertung der Integration in bestehende Datenlandschaften und der Unterstützung von Echtzeit-Analysen.
    • Praxisbeispiele, die den Mehrwert und spezifische Einsatzbereiche der einzelnen Tools veranschaulichen.

  • Datenstrategie und -aufbereitung
    • Definition einer ganzheitlichen Datenstrategie als Basis für KI-gestütztes Data-Framing und Mapping.
    • Methoden zur Datenakquise und -integration aus verschiedenen Quellen, inkl. strukturierter und unstrukturierter Daten.
    • Techniken zur Datenbereinigung und -anreicherung, um die Qualität der Ausgangsdaten zu optimieren.
    • Best Practices für die Verwaltung von Datenpipelines und die Sicherstellung von Datenkonsistenz.

  • KI-gestützte Datenmodellierung und Framing
    • Einführung in Machine Learning und KI-Methoden zur automatisierten Erkennung von Mustern in Unternehmensdaten.
    • Einsatz von Algorithmen zur Erstellung von Datenmodellen, die als Grundlage für Data Framing dienen.
    • Diskussion von Tools wie TensorFlow, PyTorch und scikit-learn für die Modellierung von Datenstrukturen.
    • Ansätze zur kontinuierlichen Anpassung und Optimierung der Modelle durch Feedback-Mechanismen.

  • Data Mapping und Transformationstechniken
    • Grundlagen des Data Mappings: Abgleich von Quell- und Zielsystemen zur Harmonisierung von Daten.
    • Einsatz von KI zur Automatisierung der Zuordnung und Transformation von Datenpunkten.
    • Vorstellung von Mapping-Frameworks und -Tools, die sich in bestehende Datenarchitekturen integrieren lassen.
    • Praktische Beispiele zur Implementierung von Transformationen und zur Optimierung von Datenflüssen.

  • Integration in Geschäftsprozesse und Automatisierung
    • Strategien zur nahtlosen Integration von KI-gestütztem Data-Framing und Mapping in betriebliche Workflows.
    • Techniken zur Automatisierung von Datenprozessen über API-Schnittstellen und Microservices-Architekturen.
    • Implementierung von Echtzeit-Überwachungs- und Reporting-Mechanismen zur Prozessoptimierung.
    • Best Practices für den kontinuierlichen Betrieb und die Skalierung von Datenintegrationslösungen.

  • Visualisierung und Reporting
    • Methoden zur anschaulichen Darstellung von Datenflüssen und Mapping-Ergebnissen mittels interaktiver Dashboards.
    • Einsatz von Visualisierungstools zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungsfindung.
    • Integration von KI-gestützten Analysefunktionen zur Darstellung von Trends und Mustern.
    • Erstellung von Berichten, die sowohl operative als auch strategische Kennzahlen abbilden.

  • Abschließende praktische Gruppenübung
    • Die Teilnehmer erarbeiten in Kleingruppen ein umfassendes Konzept zur Integration von KI-gestütztem Data-Framing und -Mapping in einen simulierten Geschäftsprozess. Dabei fließen alle erarbeiteten Konzepte - von der Datenaufbereitung über die Modellierung und Transformation bis hin zur Integration in Geschäftsprozesse sowie Sicherheitsaspekten - ein. Die Ergebnisse werden abschließend in einer Präsentation vorgestellt und gemeinsam diskutiert.




Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Dieses Seminar richtet sich an IT- und Data-Science-Experten sowie Entscheider, die den Einsatz von KI im Datenmanagement vorantreiben möchten. Grundkenntnisse in Datenanalyse sind von Vorteil.
Seminarkennung:
R104954
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