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Data Business Development – Seminarreihe

19.10.2021 bis 23.11.2021

Gastgeber: Strategische Partnerschaft Sensorik e.V.
Veranstaltungsort : Online-Seminar

Datenwertschöpfungsprozesse in Ihrem Unternehmensumfeld verstehen, diese intern und extern kommunizieren sowie mit sämtlichen Berufs- und Personengruppen entlang der Datenwertschöpfungskette zusammenarbeiten können, ist von immenser Bedeutung.

Können Sie aktuell bewerten, welche Voraussetzungen für die Integration von Datenanalysen in Ihrem Unternehmensumfeld notwendig sind oder die wichtigsten Schritte der Datenanalyse benennen?

Erwerben Sie das erforderliche Know-how für Entscheidungen zur datengestützten Transformation von Unternehmensprozessen und Dienstleistungen und legen Sie im Rahmen der Seminarreihe den Grundstein für Ihren eigenen Use Case im Unternehmen.

 

Wichtiger Hinweis: Als Teilnahmebedingung muss ein bayerischer Firmensitz existieren.

Weitere Informationen zur Weiterbildung finden Sie HIER.

Data Business Modelling

  • Datenanalyse, künstliche Intelligenz, Wertschöpfung: die Sprache des Data Business Development
  • Reichweite und Grenzen von Datenwertschöpfung: Datennutzung vs. Unternehmensnutzen
  • Digitale Geschäftsmodelle und datengestützte Digitalisierungsprozesse

Data Teaming & Communication

  • Das datengetriebene Unternehmen: der Wandel hin zu einer Datenkultur
  • Rollen, Funktionen und Kompetenzen für die interdisziplinäre Zusammenarbeit entlang der Datenwertschöpfungskette
  • Strategiebausteine für Kommunikation und Marketing von Datenwertschöpfung

Data Analytics

  • Data Analytics „in a nutshell“: Datenaufbereitung, Datenanalyse, Dateninterpretation
  • Das Front-End des maschinellen Lernens: Analyse und Visualisierung eines Datensets mit Software-/Business-IntelligenceTools

Data Process Management

  • Prozessmanagement für Datenwertschöpfung
  • Aufbau von Datenpipelines und Dateninfrastrukturen
  • Use-Cases aus der Praxis (z. B. Predictive Maintenance, digitale Geschäftsmodelle)

Data in Practice

  • Planspiel für die Implementierung von Datenwertschöpfungsprozessen in Unternehmen
  • Entwicklung eines Implementierungsleitfadens
  • Peer- und Expertenfeedback