Seminare

Termine 2017

  • 30.11.-01.12.2017

Analyse des Potenzials von Big Data

Heutzutage sprechen Tool-Anbieter und Berater ständig von “Big Data” oder “Smart Data”. Aber was steckt hinter diesen Schlagworten, und was ist der potenzielle Nutzen von Big Data für Ihr Unternehmen?

Dieses Seminar unterstützt Sie bei der systematischen Analyse Ihres Bedarfs und des Nutzens aus dem Einsatz von Big Data in Ihrem Unternehmen, bevor Sie überhaupt in Beratung und Werkzeuge zum Thema Big Data investieren. Wir liefern Antworten auf folgende Fragen:

  • Wie kann Big Data Sie bei der Erreichung Ihrer Ziele unterstützen?
  • Welche Datenschätze liegen in Ihrem Unternehmen verborgen?
  • Wie “groß (Big)” sind Ihre Daten, und wie schwer ist es, sie zu analysieren?
  • Welche weiteren Investitionen in Datenqualität sind erforderlich?
  • Welche externen Datenquellen können Ihre Daten bereichern?
  • Verfügen Sie über die richtigen Kompetenzen, um Big Data überhaupt nutzen zu können?
  • Welche Investitionen in Ihre Tool-Infrastruktur sind erforderlich?

Ziel des Seminars

In diesem Seminar präsentieren wir Einsatzszenarien, die das Potenzial der Verwendung von Big-Data-Analysen aufzeigen, wie z.B. Optimierung von Geschäfts- und Unternehmensprozessen, verbessertes Risikomanagement, bessere Entscheidungsfindung, besseres Kundenverständnis oder neue Produktideen. In praktischen Übungen vertiefen Sie Ihre Lernerfahrungen.

Inhalt des Seminars

Motivation

  • Verborgene Datenschätze
  • Einsatzszenarien für Big Data
  • Daten in Informationen umwandeln

Die Potenzialanalyse im Überblick

  • Ziele & Big-Data-Strategien abstimmen
  • Umfang eingrenzen
  • Big-Data-Potenzialanalysen planen
  • Daten und Datenqualität bewerten
  • Infrastruktur/Kompetenzen bewerten
  • Integration, Vorbereitung, Analyse und Visualisierung von Daten bewerten
  • Potenzialanalyse vorbereiten

Strategische Ausrichtung

  • Geschäftsziele/-prozesse identifizieren
  • Big-Data-Strategien entwickeln
  • Ziele und Strategien ausrichten
  • Erfolg/Misserfolg messen

Daten und Datenqualität

  • Datenquellen identifizieren
  • Relevante Qualitätsmerkmale
  • Daten-/Informationsqualität bewerten
  • Qualitätsverbesserungsstrategien

Infrastruktur und Kompetenzen

  • Big-Data-Referenzinfrastruktur
  • Tool-Infrastruktur bewerten
  • Mitarbeiterkompetenzen bewerten

Integration, Vorbereitung, Analyse und Visualisierung der Daten

  • Daten verbinden/integrieren
  • Daten für die Analyse vorbereiten
  • Daten analysieren und Ergebnisse visualisieren

Resümee und Diskussion

  • Erkenntnisse
  • Erfolgsfaktoren

Termine 2017
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