Effizientes Business Intelligence Management

Seminarziel

Am Ende des Seminars sind die Teilnehmenden in der Lage, effektive Business Intelligence Techniken zu nutzen, um ihre Daten zu integrieren, zu analysieren und zu visualisieren. Sie lernen, wie sie BI-Systeme implementieren, KPIs überwachen und datenbasierte Entscheidungen treffen können.

Inhalt

• Einführung in Business Intelligence Management
  • Überblick und Definition: Was ist Business Intelligence (BI) und warum ist es wichtig? Bedeutung von BI für die Entscheidungsfindung und Unternehmenssteuerung.
  • Anwendungsbereiche: Diskussion der typischen Anwendungsbereiche von BI in verschiedenen Branchen und Geschäftsbereichen.
• Grundlagen der Datenintegration und -aufbereitung
  • Datenquellen und -sammlung: Identifikation und Sammlung relevanter Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen.
  • Datenaufbereitung: Techniken zur Bereinigung, Transformation und Integration von Daten zur Sicherstellung ihrer Qualität und Konsistenz.
• Datenmodellierung und -management
  • Datenmodellierung: Einführung in die Konzepte der Datenmodellierung, einschließlich relationaler und dimensionaler Modelle.
  • Datenbankmanagement: Best Practices für die Verwaltung und Optimierung von Datenbanken, einschließlich SQL- und NoSQL-Datenbanken.
• Werkzeuge und Technologien für BI
  • BI-Software: Einführung in gängige BI-Softwarelösungen wie Microsoft Power BI, Tableau, Qlik und Looker.
  • Open Source BI-Tools: Nutzung von Open Source BI-Tools wie Metabase, Apache Superset und KNIME für die Datenanalyse und -visualisierung.
  • Integration und Automatisierung: Möglichkeiten zur Integration von BI-Tools mit anderen Unternehmenssystemen und zur Automatisierung von BI-Prozessen.
• Fallstudie 1: Implementierung eines BI-Systems in einem mittelständischen Unternehmen
  • Problemstellung: Bedarf an besserer Datenintegration und Analyse zur Unterstützung der Entscheidungsfindung.
  • Lösung: Einführung eines BI-Systems zur Sammlung, Integration und Analyse von Unternehmensdaten.
  • Ergebnis: Verbesserte Datenqualität und schnellere Entscheidungsfindung durch die Implementierung eines BI-Systems.
• Datenanalyse und -visualisierung
  • Analytische Techniken: Einführung in grundlegende und fortgeschrittene analytische Techniken zur Datenanalyse.
  • Datenvisualisierung: Best Practices für die Visualisierung von Daten zur Unterstützung der Entscheidungsfindung, einschließlich der Erstellung von Dashboards und Berichten.
• Performance Management und KPI's
  • Kennzahlen und KPI's: Definition und Nutzung von Key Performance Indicators (KPIs) zur Überwachung und Bewertung der Unternehmensleistung.
  • Performance Management: Techniken zur Implementierung und Überwachung von Performance Management Systemen.
• Big Data und Advanced Analytics
  • Big Data Technologien: Einführung in Big Data Technologien und ihre Anwendungen im BI-Kontext.
  • Advanced Analytics: Nutzung von Advanced Analytics Techniken wie Predictive Analytics, Machine Learning und künstlicher Intelligenz zur Datenanalyse und -vorhersage.
• BI in der Cloud
  • Cloud-basierte BI-Lösungen: Einführung in cloud-basierte BI-Lösungen wie Google BigQuery, Amazon Redshift und Microsoft Azure Synapse.
  • Vorteile und Herausforderungen: Diskussion der Vorteile und Herausforderungen von Cloud-basierten BI-Lösungen, einschließlich Skalierbarkeit und Datensicherheit.
• Fallstudie 2: Optimierung des Vertriebs durch BI
  • Problemstellung: Bedarf an der Optimierung des Vertriebsprozesses durch bessere Datenanalyse.
  • Lösung: Einsatz von BI-Techniken zur Analyse von Vertriebsdaten und Identifikation von Verbesserungspotenzialen.
  • Ergebnis: Steigerung der Vertriebseffizienz und Umsatzwachstum durch datengesteuerte Entscheidungen.
• Fallstudie 3: BI im Finanzmanagement
  • Problemstellung: Bedarf an einer verbesserten Analyse und Überwachung der finanziellen Leistung.
  • Lösung: Implementierung eines BI-Systems zur Analyse von Finanzdaten und Erstellung von Finanzberichten.
  • Ergebnis: Verbesserte Finanztransparenz und fundiertere finanzielle Entscheidungen durch BI.