Experte*in Business Intelligence

• Start: jederzeit möglich
• Dauer: 6 bis 12 Monate (flexibel einteilbar)
• Format: E-Learning, zeitlich + örtlich flexibel lernen
• Workload: 5 Kurse, entspricht 30 ECTS
• Preis: € 3.000
• Prüfungsleistung je Kurs: Online MC-Prüfung + Mitarbeit auf dem E-Campus (Diskussionsforen)
• Flexibler Weiterbildungsplan mit eigener Zusammenstellung der Kurse ist möglich
• Abschluss: Experte*in Business Intelligence (Diplomurkunde + 5 Zertifikate mit Noten für die absolvierten Kurse)

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Weiterbildungsziele

Als Absolvent*in des Lehrgangs Experte*in Business Intelligence sind Sie in der Lage, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, BI-Systeme effektiv zu nutzen und neue Technologien wie KI und Machine Learning gewinnbringend in Ihrem Unternehmen einzusetzen. Ziel ist es, Ihnen sowohl fundierte theoretische Kenntnisse als auch praxistaugliche Werkzeuge an die Hand zu geben, um in Ihrer beruflichen Praxis erfolgreich datenbasierte Lösungen umzusetzen und neue Technologien effektiv einzubinden.

• Sie eignen sich ein umfassendes Verständnis von Business Intelligence (BI) und den dazugehörigen Strategien, Techniken und modernen Entwicklungen an.
• Sie erlangen ein Verständnis für die BI-Architektur, die es Unternehmen ermöglicht, komplexe Datenflüsse zu steuern und wertvolle Informationen daraus zu gewinnen.
• Sie lernen, Geschäftsdaten gezielt zu analysieren, Muster zu erkennen und diese durch anschauliche Visualisierungen wie Dashboards, Diagramme und Berichte zu präsentieren.
• Sie lernen, wie neue KI-Technologien produktiv eingesetzt werden können, welche Risiken – etwa für Arbeitsplätze – bestehen und welche Strategien ein verantwortungsvoller Umgang mit KI erfordert.
• Ohne tiefgehendes technisches Vorwissen vorauszusetzen, wird Ihnen vermittelt, wie Machine Learning eingesetzt werden kann, welche Modelle und Verfahren existieren und wo die Grenzen dieser Technologie liegen.
• Sie erlangen die notwendigen Kompetenzen, um Veränderungsprozesse im Unternehmen erfolgreich zu planen und umzusetzen.
• Sie lernen Strategien kennen, wie Sie Mitarbeiter*innen für Neuerungen gewinnen, Widerstände abbauen und eine nachhaltige Akzeptanz für innovative Ansätze schaffen.
• Sie verstehen die Bedeutungen und Auswirkungen der Künstlichen Intelligenz auf die Wirtschaft – dabei werden sowohl die mikroökonomischen als auch die makroökonomischen Aspekte beleuchtet und die Wechselwirkungen zwischen den beiden diskutiert.

Der Weiterbildungsplan sieht fünf Kurse für diesen Lehrgang vor. Je nach Ihren persönlichen Interessen und beruflichen Anforderungen, können Sie zwei Kurse austauschen. Hierfür steht Ihnen eine Liste von 10 Wahlkursen zur Auswahl.

Absolvent*innen des Kurses Business Intelligence sind in der Lage …

• die Definition von Business Intelligence klar und präzise anzugeben.
• zentrale BI-Begriffe wie „Data Warehouse“ und „Dashboard“ umfassend zu erklären.
• die Bedeutung von Datenqualität für BI-Prozesse zu beschreiben.
• die Funktionsweise eines ETL-Prozesses darzustellen.
• die Vorteile der Integration von Echtzeit-Datenanalyse zu begründen.
• die Herausforderungen bei der Nutzung von Self-Service-BI zu diskutieren.
• ein bestehendes Dashboard kritisch zu prüfen.
• die Benutzerfreundlichkeit von BI-Visualisierungen zu bewerten.
• ein Konzept für die Integration von BI in bestehende Geschäftsprozesse zu entwickeln.
• die Qualität einer Datenanalyse zu beurteilen.
• den Nutzen von BI für verschiedene Geschäftsbereiche abzuschätzen.
• die Ergebnisse von BI-Analysen mit Geschäftszielen gegenüberzustellen.
• eine Strategie für die Implementierung von BI in einem Unternehmen zu entwerfen.

Absolvent*innen des Kurses Geschäftsprozessmanagement sind in der Lage …

• die Bedeutung des „Geschäftsprozessmanagement“ für Unternehmen zu erläutern.
• die Phasen des BPM-Lebenszyklus auf ein konkretes Beispiel anzuwenden.
• die Rolle von Informationsmodellen im Geschäftsprozessmanagement hinsichtlich ihrer Effektivität in verschiedenen Phasen des BPM-Lebenszyklus zusammenzufassen.
• eine Prozessarchitektur für ein mittelständisches Unternehmen zu entwerfen.
• die grundlegenden Elemente und Konzepte der BPMN-Notation zu erklären.
• ein BPMN-Modell für einen einfachen Geschäftsprozess in einem Unternehmen zu konzipieren.
• einen realen Geschäftsprozess zu analysieren und mögliche Schwachstellen zu identifizieren.
• die Bedeutung von Prozessreferenzmodellen für die Geschäftsprozessverbesserung zu diskutieren.
• die Vor- und Nachteile der Automatisierung von Geschäftsprozessen in einem internationalen Unternehmen gegenüberzustellen.
• die Weiterentwicklung eines Geschäftsprozessmodells in ausführbare Modelle zu konzipieren.
• das Zusammenwirken verschiedener Rollen im Prozessmanagement zu diskutieren.
• Techniken des Process Mining zu beschreiben.
• die Anwendung des Process Mining für verschiedene Prozesstypen zu beurteilen.

Absolvent*innen des Kurses Künstliche Intelligenz erfolgreich in Unternehmen managen sind in der Lage …

• die Unterschiede von KI, Automatisierung und traditioneller Software aufzulisten.
• realistische Erwartungen an KI-Möglichkeiten und -Grenzen im Unternehmensumfeld zu formulieren.
• die Rolle von Daten als Grundlage für KI-Anwendungen im Unternehmen zu beschreiben.
• potenzielle KI-Anwendungsfälle in verschiedenen Unternehmensbereichen zu identifizieren.
• die Besonderheiten von KI-Projekten im Vergleich zu traditionellen IT-Projekten zu erläutern.
• nötige Skills für ein KI-Team aufzuzählen.
• Maßnahmen zur Förderung der Adaption von KI in Projekten im Unternehmen zu planen.
• die Weiterbildung von Mitarbeiter*innen hinsichtlich der KI im Unternehmen zu organisieren
• einschränkende Regeln und Rahmenbedingungen für KI in Unternehmen im Überblick zu skizzieren
• die KI-Bereitschaft eines Unternehmens anhand einer Checkliste zu untersuchen.

Absolvent*innen des Kurses Machine Learning: Konzepte, Modelle, Lernverfahren sind in der Lage …

• die grundlegenden Begriffe und Konzepte des Machine Learning zu definieren.
• die verschiedenen Arten von Daten im Kontext des Machine Learning zu unterscheiden.
• die Hauptansätze des Machine Learning (überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen) zu erklären.
• die Prinzipien von Regression und Klassifikation im überwachten Lernen zu beschreiben.
• die Grundkonzepte und einfache Beispiele des unüberwachten Lernens zu erläutern.
• den typischen Machine Learning Workflow von der Problemdefinition bis zum Deployment zu skizzieren.
• beispielhaft die Funktionsweise grundlegender Machine Learning Modelle zu beschreiben.
• verschiedene Architekturen künstlicher neuronaler Netze und deren Rolle im Deep Learning zu diskutieren.
• beispielhaft fortgeschrittene und alternative Architekturen und Konzepte von künstlichen neuronalen Netzen zu benennen.
• die technischen Herausforderungen und Grenzen des Machine Learning zu beurteilen.

Absolvent*innen des Kurses Change Management sind in der Lage …

• die verschiedenen Phasen in einem Veränderungsprozess zu unterscheiden.
• ihr eigenes Verhalten in Veränderungsprozessen zu analysieren.
• die wichtigsten Modelle für Change Management zu erläutern.
• den Veränderungsbedarf in einer Situation zu bestimmen.
• Ziele für ein Change Projekt sowie den Weg dorthin zu entwickeln.
• einen Veränderungsprozess in einer Organisation durchzuführen.
• wirksame Teams für Change zusammenzustellen.
• Widerstände in Veränderungsprozessen zu prüfen.

Flexibler Lehrplan mit Wahlkursen ist möglich!
Der Lehrgang umfasst 5 Kurse, wovon Sie 2 Kurse je nach Ihren persönlichen Interessen austauschen können. Zum Austauschen stehen diese 10 Wahlkurse zur Auswahl:

• Digitale Transformation erfolgreich in Unternehmen umsetzen
• Künstliche Intelligenz: Grundlagen und Einsatzbereich
• Künstliche Intelligenz im DACH-Raum, in Europa und auf globaler Ebene (ab Februar 2025)
• Künstliche Intelligenz: Ethik und Recht
• Szenarioplanung
• Krisenkommunikation
• Internetrecht
• Grundlagen der Wirtschaftsinformatik
• Projekt- und Zeitmanagement
• Innovationsmanagement & Open Innovation