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KI, Predictive Modeling, Big Data, Business Intelligence, Data Mining, OLAP, Datawarehouseing und analytisches CRM: Eine Führung durch den Irrgarten.

Zielgruppe:

alle Entscheider, die vor der Frage stehen: Was kann ich aus meinen Unternehmensdaten lernen und welche Techniken und Methoden werden dafür benötigt?

Ziel des Workshops:

Die Teilnehmer erhalten einen fundierten Überblick über die einzelnen Bereiche sowie deren Angrenzung zueinander. Sie verschaffen sich eine Grundlage, auf der Sie entscheiden können, ob und welche der genannten Technologien für Ihr Unternehmen einsetzbar sind.

Inhalt des Workshops:
  • Einordnung, Definition und Abgrenzungen zu oben genannten Themen
  • Methoden und Vorgehensweisen mit Anwendungsbeispielen
  • Betrachtungen zum Return-of-Investment
Dauer des Workshops:

2-3 Stunden mindestens, auch als 1-Tages-Seminar möglich

Vermittlungsmethode:

Vortrag und Beispiele

Veranstaltungsort:

bei Ihnen im Unternehmen

 

Fragen Sie einfach unverbindlich an, um einen geeigneten Termin und die für Sie optimalen Konditionen zu vereinbaren.

Wir freuen uns darauf, diesen Inhouse-Workshop gemeinsam mit Ihnen nach Ihren individuellen Bedürfnissen zu konzipieren.

Grundlagen Business Intelligence

Zielgruppe:

Entscheider und Mitarbeiter, die das Thema Business Intelligence in Ihrem Unternehmen hauptsächlich vorantreiben.

Seminarziel:

Die Teilnehmer erhalten einen fundierten Überblick über die einzelnen Bereiche sowie deren Angrenzung zueinander. Dieses Seminar gibt den Teilnehmern eine Grundlage, auf der Sie entscheiden können, ob und welche der genannten Technologien für Ihr Unternehmen einsetzbar sind.

Seminarinhalt:
  • Geschäftsprozesse, die Business Intelligence als Unterstützung benötigen
  • Definition und Einordnung von Business Intelligence
  • Schaffung eines gemeinsamen Verständnisses von Begriffen und Methoden aus dem Randbereich von Business Intelligence
  • Data Warehouse als konsistente Datenquelle für BI
    • Definition und Unterschiede zu ERP-Systemen
    • Anwendungsgebiete und mögliche Return on Investments (ROI)
    • Notwendige ETL-Prozesse
    • Verwendung von Data Marts für unterschiedliche BI-Fragestellungen
    • Welchen Einfluss haben Datentransformationen und Manipulationen auf BI?
  • OLAP Online Analytical Processing
    • Definition und OLAP-Regeln
    • Anwendungsgebiete und mögliche Return on Investments (ROI)
    • Informationswege
    • Reporting und Effektivitätsmessungen
    • Kennzahlen und Dimensionen
  • Data Mining
    • Definition und Einordnung
    • Anwendungsgebiete und mögliche Return on Investments (ROI)
    • Methoden und ihre typischen Anwendungen
    • Methoden und ihre Anforderungen an die Datenaufbereitung
    • Der Data Mining Prozess
  • Typische und notwendige Schritte in Business Intelligence Projekten
    • Strategische Vorgaben in Projektziele und Projektstrukturen umsetzen
    • Projektteam und Einbindung der Fachabteilungen
    • Machbarkeitsstudien
    • Chance- und Risiko-Einschätzung, Ermitteln der kritischen Erfolgsfaktoren
    • Projektcontrolling
    • 12 Schritte zum erfolgreichen Abschluss eines Business Intelligence Projektes
  • Beispiele aus der Praxis
Dauer des Seminars:

2 Tage

Vermittlungsmethode:

Vortrag und Beispiele

Veranstaltungsort:

bei Ihnen im Unternehmen

 

Fragen Sie einfach unverbindlich an, um einen geeigneten Termin und die für Sie optimalen Konditionen zu vereinbaren. Wir freuen uns darauf, diesen Inhouse-Workshop gemeinsam mit Ihnen nach Ihren individuellen Bedürfnissen zu konzipieren.

KI, Predictive Modeling und Data Mining im Bereich Qualitätssicherung und Materialprüfung

Zielgruppe:

IT- und QM-Leiter, Mitarbeiter, die mit den Themen Analysen, Materialprüfung und QM betraut sind.

Ziel des Workshops:

Durch neue Messmethoden stehen die Bereiche Qualitätssicherung und Materialprüfung heute vor dem Problem der Mustererkennung in Massendaten. Die Teilnehmer lernen, wie sie mit Hilfe von Analyse-Methoden neue Erkenntnisse und Zusammenhänge aus diesen Daten ermitteln können.

Inhalt des Workshops:
  • Definitionen und Einordnung
  • Der Data Mining Prozess
  • Überblick über Analyse-Methoden in typischen Anwendungen der QS und MP
  • Anwendung in Expertensystemen
  • Datenqualität und Datenaggregation
Dauer des Workshops:

2-3 Stunden mindestens, aber auch als Ein-Tages-Workshop möglich

Vermittlungsmethode:

Vortrag und Beispiele

Veranstaltungsort:

bei Ihnen im Unternehmen

 

Fragen Sie einfach unverbindlich an, um einen geeigneten Termin und die für Sie optimalen Konditionen zu vereinbaren. Wir freuen uns darauf, diesen Inhouse-Workshop gemeinsam mit Ihnen nach Ihren individuellen Bedürfnissen zu konzipieren.

KI, Predictive Modelling und Data Mining im Bereich Medizin und Biotechnologie

Zielgruppe:

IT-Leiter, Datenanalysten und Mitarbeiter, die mit Datenanalysen in Pharma-, Biotechnologieunternehmen oder Medizinfirmen betraut sind.

Ziel des Workshops:

In der modernen Medizin und Biotechnologie ist die Auswertung von großen Datenmengen mit intelligenten Methoden der Informatik ein wichtiges Aufgabengebiet, um Diagnosewissen zu erheben oder verborgene Zusammenhänge aus den Daten aufzudecken. Die Teilnehmer lernen, wie sie mit Hilfe von Data-Mining-Methoden neue Erkenntnisse und Zusammenhänge aus diesen Daten ermitteln können.

Inhalt des Workshops:
  • Definitionen und Einordnung
  • Der Data-Mining-Prozess
  • Überblick über Analyse-Methoden in typischen Anwendungen der Medizin- und Biotechnologie (wie z. B. Analyse von Zellen, Erhebung von Diagnosewissen für die IVF-Therapie und Auswertung von Tumordaten)
  • Anwendung in Expertensystemen
  • Datenqualität und Datenaggregation
Dauer des Workshops:

2-3 Stunden mindestens, aber auch als Ein-Tages-Workshop möglich

Vermittlungsmethode:

Vortrag und Beispiele

Veranstaltungsort:

bei Ihnen im Unternehmen

 

Fragen Sie einfach unverbindlich an, um einen geeigneten Termin und die für Sie optimalen Konditionen zu vereinbaren. Wir freuen uns darauf, diesen Inhouse-Workshop gemeinsam mit Ihnen nach Ihren individuellen Bedürfnissen zu konzipieren.