Das Ziel des Big Data-Seminars für Unternehmen ist es, die Führungskräfte mit den grundlegenden Konzepten und Anwendungen von Big Data vertraut zu machen und sie dazu zu befähigen, Daten als strategischen Vermögenswert zu nutzen. Das Seminar soll das Unternehmen in die Lage versetzen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, effizienter zu arbeiten, Wettbewerbsvorteile zu erlangen und innovative Lösungen zu entwickeln, die auf umfangreichen Datenanalysen basieren.
Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit, Veracity und Value (5Vs)
Unterschiede zwischen traditionellen Daten und Big Data
Die Bedeutung von Big Data für Unternehmen und Führungskräfte
Wettbewerbsvorteile durch Datenanalyse und datengetriebene Entscheidungen
Big Data und die Transformation von Geschäftsmodellen
Identifizierung von Chancen und Herausforderungen im Umgang mit Big Data
Potenzielle Anwendungsfelder für Big Data im Unternehmen
Herausforderungen bei der Datenerfassung, -verarbeitung und -interpretation
Entwickeln einer Datenstrategie für das Unternehmen
Ziele der Datenstrategie und deren Ausrichtung auf die Geschäftsziele
Festlegung von Datenerfassungs-, Analyse- und Sicherheitsrichtlinien
Integration der Datenstrategie in die Unternehmensstrategie
Datenmanagement und Datensicherheit
Überblick über Datenmanagement-Systeme und -Technologien
Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und NoSQL-Systeme
Data Governance und Datenqualitätsmanagement
Datenintegration und Datenqualität sicherstellen
Datenintegrationsprozesse und -herausforderungen
Maßnahmen zur Verbesserung der Datenqualität
Datenschutz und Datensicherheit: Best Practices und rechtliche Aspekte
Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) und andere relevante Gesetze
Sicherheitsmaßnahmen zur Verhinderung von Datenlecks und -missbrauch
Umgang mit sensiblen und persönlichen Daten
Identifikation und Schutz sensibler Daten im Unternehmen
Anonymisierung und Pseudonymisierung von personenbezogenen Daten
Datenanalyse und Business Intelligence
Grundlagen von Datenanalyse und Business Intelligence (BI)
Data Mining, statistische Analysen und maschinelles Lernen
Konzepte von BI-Dashboards und -Berichten
Werkzeuge und Technologien für die Datenanalyse
Einführung in gängige Analysewerkzeuge wie Python, R, Tableau, Power BI usw.
Cloud-basierte Analyseplattformen und deren Vorteile
Data-Warehouse-Systeme und ihre Rolle in der Business Intelligence
Aufbau und Funktionsweise eines Data Warehouses
Datenmodellierung und ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden)
Anwendungsbeispiele und Fallstudien für die Datenanalyse
Praktische Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen und Unternehmensbereichen
Erkenntnisse und Erfolge durch datengetriebene Entscheidungen
Anwendungen von Big Data in verschiedenen Branchen
Einsatz von Big Data in Marketing und Kundenbeziehungsmanagement
Personalisierung von Marketingkampagnen durch Datenanalyse
Customer Journey-Analyse und Customer Lifetime Value (CLV)
Big Data in der Finanzbranche und im Risikomanagement
Vorhersage von Finanzmärkten und Risikoanalysen
Betrugserkennung und Compliance-Maßnahmen
Big Data in der Produktion und Logistik
Optimierung von Lieferketten und Lagerbeständen
Predictive Maintenance für Anlagen und Maschinen
Erfolgsfaktoren für die Implementierung von Big Data-Anwendungen
Organisatorische Herausforderungen und Change-Management-Strategien
Evaluierung und Auswahl der richtigen Technologien und Tools
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Teilnehmen sollten Führungskräfte auf Geschäftsführungs-, Abteilungsleiter- und Bereichsleiter-Ebene, einschließlich IT-Leiter, Marketing- und Vertriebsleiter, Produktmanager, Finanz- und Controlling-Verantwortliche sowie Personal- und HR-Manager. Die Mischung aus Fachexperten ermöglicht eine umfassende Integration von Big Data in die Unternehmensstrategie und fördert den Wissensaustausch zwischen den Abteilungen.
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