Daten nutzen mit KI.
Vom Bauchgefühl
zur Erkenntnis.
Dein Unternehmen sammelt jeden Tag Daten: Verkaufszahlen, Kunden, Maschinenwerte, Klicks. Aber wer wertet sie aus? KI macht aus Rohdaten Entscheidungsgrundlagen.
Wir zeigen dir, wie dein Team auch ohne Data-Science-Abteilung Muster erkennt, Prognosen erstellt und datenbasiert entscheidet. Verständlich erklärt, mit den Tools, die du schon hast.
Über 20.000 Unternehmen und Behörden vertrauen auf uns
Finde deinen Einstieg
Egal ob du erste Auswertungen machst oder eine Datenstrategie aufbaust: Hier findest du die passende Schulung.
Zwei Fragen, deine Schulungen.
Was willst du mit Daten erreichen?
Wie sicher bist du im Umgang mit KI?
Beantworte beide Fragen, dann erscheinen hier deine passenden Empfehlungen.
Oder steig direkt über dein Tool ein:
ChatGPT 
Microsoft Copilot 
Google Gemini 
Claude 
Open Source & Self-Hosted 
Weitere Modelle (Qwen, GLM …) Noch unsicher, welcher Kurs zu dir passt? In einer kostenlosen 15-Minuten-Einordnung finden wir ihn gemeinsam. Beratung anfragen
Daten sind da.
Erkenntnisse fehlen.
Die meisten mittelständischen Unternehmen sitzen auf einem Datenschatz, ohne es zu wissen. ERP, CRM, Excel-Listen, Webanalyse, Maschinenprotokolle: Die Informationen sind vorhanden, werden aber nicht genutzt. Oder nur bruchstückhaft, jeder für sich, jeder mit begrenztem Blick.
Das Ergebnis: Entscheidungen fallen nach Bauchgefühl statt nach Datenlage. Welche Kunden sind abwanderungsgefährdet? Welche Produkte laufen nächstes Quartal besser? Wo verstecken sich Ineffizienzen in der Lieferkette? Diese Fragen ließen sich beantworten, wenn man die vorhandenen Daten richtig auswertet.
Bisher war das teuer. Man brauchte Data Scientists, spezielle Software, monatelange Projekte. Das hat sich geändert. KI-Tools wie ChatGPT Advanced Data Analysis, Copilot in Excel oder cloudbasierte AutoML-Plattformen machen Datenanalyse für Fachanwender zugänglich. Ohne Programmierung, ohne Statistik-Studium.
Und du bist nicht auf die große Cloud angewiesen: Mit Open-Source-Modellen wie Llama, Mistral, DeepSeek oder Qwen wertest du sensible Daten direkt im Haus aus, ohne sie an einen externen Anbieter zu geben. Datensouveränität ist damit kein Widerspruch mehr zur KI-Analyse, sondern eine bewusste Architektur-Entscheidung.
Was fehlt, ist das Wissen: Welche Fragen kann ich meinen Daten stellen? Wie bereite ich sie auf? Wie bewerte ich die Ergebnisse? Was läuft in der Cloud, was lieber lokal? Genau da setzen unsere Schulungen an.
In vielen KMU fallen Entscheidungen nach Erfahrung, obwohl die passenden Daten längst im Haus sind.
Was früher ein Analyst über Tage zusammentrug, liefern KI-Tools bei gut gestellten Fragen in Minuten.
Copilot in Excel, ChatGPT und Power BI mit KI sind für Fachanwender gebaut. Du fragst, die KI rechnet.
Open-Source-Modelle wie Llama, Mistral oder Qwen laufen on-premise. Sensible Daten verlassen dein Netz nicht.
Vom Excel-KI-Kurs bis zum Machine-Learning-Workshop. Data Literacy für jede Ebene.
Was KI aus deinen
Daten holt.
KI ersetzt weder deine BI-Software noch den gesunden Menschenverstand. Aber sie erweitert dein Team um vier Fähigkeiten, die bisher Spezialisten vorbehalten waren.
Mustererkennung
Zusammenhänge, die kein Mensch sieht
KI scannt tausende Datenpunkte und findet Korrelationen, die in keinem Dashboard sichtbar sind. Welche Merkmale teilen deine besten Kunden? Welche Faktoren gehen mit hoher Fluktuation einher? Welche Produkte werden zusammen gekauft?
Vorhersagen
Predictive Analytics
Statt nur zu berichten, was war, prognostiziert KI, was kommt: Nachfrage für die Lagerhaltung, Umsätze für die Finanzplanung, Ausfallwahrscheinlichkeiten für die Wartung. Das Modell lernt aus der Historie und wird mit jeder Iteration besser.
Anomalie-Erkennung
Ausreißer, bevor sie teuer werden
KI erkennt Abweichungen vom Normalzustand, auch ohne zu wissen, wonach sie sucht. Ungewöhnliche Zahlungen, plötzliche Sprünge in Produktionswerten, Ausreißer in der Webanalyse. Was in tausenden Werten untergeht, wird sichtbar.
Fragen in Sprache
Keine SQL-Queries mehr
Statt komplexer Filterlogik fragst du in normaler Sprache: „Welche Produktgruppe hatte im letzten Quartal den stärksten Rückgang in der Region Süd?“ ChatGPT, Copilot oder spezialisierte BI-Tools übersetzen das in eine Abfrage und liefern Text, Tabelle oder Diagramm.
Wo KI-Datenanalyse im
Mittelstand den größten Hebel hat.
Sechs Bereiche, in denen Unternehmen mit KI-gestützter Datenauswertung rasch Ergebnisse erzielen. Nichts davon ist Zukunftsmusik, all das läuft heute schon im Mittelstand.
Vertriebsprognosen
Pipeline bewerten, Umsatz vorhersagen
KI bewertet deine CRM-Opportunities nach Abschlusswahrscheinlichkeit. Statt am Quartalsende überrascht zu werden, siehst du früh, ob die Planung aufgeht, und kannst Ressourcen im Vertrieb gezielter steuern.
Kundensegmentierung
Zielgruppen, die kein Mensch sieht
KI-Clustering findet feinere Muster als die Einteilung nach Umsatz oder Branche: Kaufverhalten, Saisonalität, Cross-Selling-Potenzial, Abwanderungsrisiko. Du erkennst früh, wenn ein A-Kunde zum Risiko wird.
Qualitätskontrolle
Fehler erkennen, bevor sie rausgehen
Sensordaten, Prüfprotokolle und Reklamationen gemeinsam ausgewertet: KI erkennt Qualitätsprobleme, bevor sie den Kunden erreichen. Predictive Quality senkt Ausschuss und spart teure Rückrufe, besonders in der Serienfertigung.
Bestandsmanagement
Weniger Lager, trotzdem lieferfähig
KI-Nachfrageprognosen berücksichtigen Saison, Feiertage und historische Ausreißer. Das Ergebnis: bessere Bestellmengen, weniger Überbestand und weniger Fehlbestand bei besserer Verfügbarkeit.
Controlling und Finanzplanung
Vom Rückspiegel zur Vorausschau
Klassisches Controlling beschreibt die Vergangenheit. KI blickt nach vorn: Cashflow-Prognosen, Szenarien, automatische Abweichungserkennung. Läuft ein Kostenblock aus dem Rahmen, schlägt die KI vor dem Monatsabschluss an.
Markt und Wettbewerb
Research mit Quellen statt Bauchgefühl
KI verdichtet öffentliche Quellen, Studien und Wettbewerbssignale zu einem belastbaren Lagebild. Statt Tagen im Browser bekommst du strukturierte Erkenntnisse mit Nachweis, ideal für Strategie und Positionierung.
Das sind die häufigsten Einsatzfelder. In der Praxis entstehen die besten Ideen im Workshop, wenn Fachbereiche ihre konkreten Fragestellungen mitbringen.
Erkennst du euren Anwendungsfall?
Dann finde die passende Schulung, offen an unseren Standorten, online oder inhouse mit euren eigenen Daten.
Kein Data-Science-Team?
Kein Problem.
Die größte Veränderung der letzten Jahre: Datenanalyse ist nicht mehr nur etwas für Spezialisten. Moderne KI-Tools sind so gebaut, dass Fachanwender damit arbeiten. Ohne Python, ohne SQL, ohne Statistikkurs. Und wenn Daten besonders sensibel sind, lässt sich dieselbe Analyse mit Open-Source-Modellen komplett im eigenen Haus durchführen.
Microsoft Copilot in Excel
Du markierst deine Tabelle, tippst eine Frage wie „Welcher Vertriebskanal hat im Vergleich zum Vorjahr am stärksten zugelegt?“ und bekommst eine Antwort mit Diagramm. Copilot erstellt Formeln, baut Pivots, erkennt Trends und formuliert Zusammenfassungen. Das funktioniert jetzt, in dem Excel, das du schon hast.
Voraussetzung: Microsoft 365 Copilot Lizenz und ein strukturiertes Arbeitsblatt. In unserer Copilot-Schulung für Excel lernst du in einem Tag, wie du das Maximum herausholst.
Was Copilot in Excel kann
- Formeln und Funktionen per Sprachbefehl erstellen
- Pivot-Tabellen automatisch generieren und formatieren
- Trends und Ausreißer in Sekunden identifizieren
- Daten in natürlicher Sprache zusammenfassen
- Diagramme vorschlagen und erstellen
- Was-wäre-wenn-Analysen auf Knopfdruck
ChatGPT Advanced Data Analysis
Du lädst eine CSV- oder Excel-Datei hoch und beschreibst, was du wissen willst. ChatGPT schreibt im Hintergrund Code, führt ihn aus und liefert Ergebnisse als Text, Tabelle oder Visualisierung. Du bekommst die Analysekraft eines Data Scientists, ohne selbst eine Zeile Code zu schreiben.
Geht es um lange Dokumente, ganze Vertragsstapel oder umfangreiche Reports, spielt Claude von Anthropic seine Stärke aus: Dank sehr großem Kontextfenster liest es viele Seiten am Stück, fasst zusammen, vergleicht Versionen und beantwortet Fragen mit Verweis auf die Fundstelle.
Achtung: Für sensible Unternehmensdaten nur mit Enterprise-Vertrag oder Anonymisierung. In unseren Kursen zeigen wir dir, welche Daten du bedenkenlos hochladen kannst und wo du auf sichere Alternativen ausweichst, bis hin zu Modellen, die komplett bei dir laufen.
Typische Analyse-Aufträge
- „Analysiere diese Kundenliste und finde Segmente mit hohem Abwanderungsrisiko“
- „Erstelle eine Umsatzprognose für die nächsten sechs Monate aus den letzten drei Jahren“
- „Finde Korrelationen zwischen Wetterdaten und unseren Verkaufszahlen“
- „Bereinige diese Datei: Duplikate entfernen, Formate vereinheitlichen, Lücken markieren“
- „Erstelle ein Dashboard mit den fünf wichtigsten KPIs aus diesem Datensatz“
Power BI und Co. mit KI-Erweiterung
Business-Intelligence-Tools werden durch KI deutlich mächtiger. Power BI integriert Copilot für natürlichsprachige Abfragen, automatische Berichte und Empfehlungen. Viele Plattformen bringen Auto-Insights und Predictive-Funktionen direkt mit.
Der Vorteil für bestehende BI-Nutzer: Du musst nicht von vorn anfangen. Die KI-Funktionen ergänzen deine Dashboards und Datenmodelle. In unseren Power-BI-Schulungen zeigen wir, wie du bestehende BI-Landschaften mit KI aufwertest, ohne alles umzubauen.
KI-Erweiterungen in BI-Tools
- Abfragen in natürlicher Sprache statt SQL
- Auto-Insights: KI entdeckt Auffälligkeiten automatisch
- Prognose-Spalten direkt in den Berichten
- Automatische Textbeschreibungen zu Diagrammen
- Anomalien visuell hervorheben
- AutoML-Modelle ohne Code einbinden
Open-Source-LLMs im eigenen Haus
Manche Daten dürfen das Haus nicht verlassen: Personaldaten, Patientenakten, Konstruktionsdaten, alles streng vertraulich. Hier kommen Open-Source-Modelle ins Spiel. Llama, Mistral, DeepSeek und Qwen laufen on-premise oder in deiner privaten Cloud und werten Daten lokal aus, ohne dass auch nur ein Datensatz an eine fremde API geht.
Der Gewinn: volle Datensouveränität und planbare Kosten statt laufender API-Gebühren. In unseren Schulungen zum lokalen Betrieb von Open-Source-LLMs lernst du, wie du das praktisch aufsetzt, vom passenden Modell bis zur sicheren Anbindung an deine Daten.
Wann lokal statt Cloud sinnvoll ist
- Streng vertrauliche oder personenbezogene Daten
- Regulierte Branchen: Gesundheit, Finanzen, öffentlicher Sektor
- Hohe, planbare Nutzung statt unkalkulierbarer API-Kosten
- Eigene Modelle auf deine Fachsprache feinjustiert
- Keine Abhängigkeit von einem einzelnen Cloud-Anbieter
- Betrieb im eigenen Rechenzentrum oder der privaten Cloud
Vergleich gefällig? Wir ordnen die Modelle in eigenen Kursen ein, etwa zu Llama, DeepSeek und Qwen.
Daten zu sammeln ist einfach.
Den Unterschied macht,
wer Erkenntnisse daraus zieht.
Aus über 490 KI-Schulungen bei cmt
Datenstrategie:
Bevor die KI loslegt.
Das beste KI-Tool liefert Unsinn, wenn die Daten schlecht sind. Bevor du in Algorithmen investierst, brauchst du Klarheit über drei Grundfragen.
Welche Daten hast du, und wo liegen sie?
Die meisten Unternehmen unterschätzen ihren Datenbestand. Der erste Schritt ist eine Bestandsaufnahme: Welche Systeme erzeugen Daten? Wer hat Zugriff? In welchem Format liegen sie? Sind sie verknüpfbar? Oft schlummern wertvolle Datensätze in Silos, die niemand zusammenführt. Das ERP kennt die Aufträge, das CRM die Kontakte, die Buchhaltung die Zahlungshistorie. Zusammen ergeben sie ein Bild, das kein System allein liefert.
Praxis-Tipp: Starte mit einer einfachen Tabelle. System, Datentyp, Verantwortlicher, Format, Aktualisierung. Schon diese Übersicht offenbart blinde Flecken.
Wie gut sind deine Daten?
Datenqualität ist der größte Engpass in KI-Projekten. Fehlende Werte, uneinheitliche Schreibweisen, veraltete Einträge, Duplikate. KI verstärkt diese Probleme, weil sie aus schlechten Daten falsche Schlüsse zieht. Die gute Nachricht: Auch fürs Data Cleaning gibt es inzwischen KI-Tools, die den Großteil der Bereinigung automatisieren.
Faustregel: Wenn ein neuer Kollege deine Daten bekäme und ohne Rückfragen versteht, was jede Spalte bedeutet, ist die Qualität brauchbar.
Wer darf was mit den Daten?
Data Governance klingt bürokratisch, ist aber entscheidend. Wer darf welche Daten in KI-Tools laden? Welche Daten sind personenbezogen und damit DSGVO-relevant? Gibt es Löschfristen? Dürfen Mitarbeitende ChatGPT mit Kundendaten füttern? Diese Fragen gehören vor das erste KI-Projekt. In unseren Strategie-Workshops entwickeln wir eine pragmatische Governance, die schützt, ohne zu blockieren.
Minimum: Eine einseitige Richtlinie, welche Daten in welche Tools dürfen. Das steht in einer Stunde und verhindert die meisten Probleme.
Eine Datenstrategie muss kein 80-seitiges Dokument sein. Für die meisten KMU reicht ein Workshop-Tag, um die Grundlagen zu klären und die ersten Projekte zu priorisieren.
Schulung zur KI-Datenstrategie ansehen
Datenanalyse-Schulungen
auf einen Blick
Von der Excel-Analyse über Research bis zum Machine-Learning-Modell. Hier eine Auswahl der relevantesten Kurse, sortiert nach Themenbereich.
Datenanalyse mit KI-Tools
Python & Machine Learning
Business Intelligence
Controlling & Finance
Markt & Research
Datenbanken & Engineering
Datensouveränität & lokale LLMs
Cloud-Datenplattformen
Data Literacy
Wenn KI nicht nur Tool, sondern Prozess werden soll.
Eine Schulung macht dein Team produktiv. Doch oft entsteht im Training die nächste Frage: Wie wird daraus ein verlässlicher Workflow für die ganze Abteilung? Genau da gehen wir über die Schulung hinaus.
KI-Beratung
Strategie und Roadmap, gedacht aus der Umsetzung. Wir wählen mit dir die richtigen Tools für deine Prozesse, setzen Leitlinien und machen KI vom Einzeltool zum Teamstandard, ohne 80-Seiten-Strategiepapier.
- Tool- & Use-Case-Auswahl
- Datenschutz & Leitlinien
- Roadmap mit Prioritäten
KI-Projektumsetzung
Kein eigenes Entwicklerteam? Wir bauen produktive KI-Lösungen, die dein Team danach selbst übernimmt: vom automatisierten Angebotsentwurf bis zum maßgeschneiderten Assistenten für eure Abläufe. Der Code gehört dir.
- Maßgeschneiderte Assistenten
- Automatisierte Workflows
- Code & Wissen bleiben bei dir
Diese Kurse starten
als Nächstes
Freie Termine aus unseren Data-Science-, Analytics-, Research- und Strategie-Trainings. Alle Kurse auch als Inhouse-Training buchbar.
Python Deep-Dive Kurs: Deep Learning, Neuronale Netze & Visualisierung
KI im Projektcontrolling Grundkurs: Praktischer Einsatz
Python Einstieg mit Machine Learning: Grundkurs
Data Mining Einführungskurs
Microsoft 365 Copilot: Datenanalyse und Reporting optimieren
Beyond Machine Learning: Was kommt danach?
Python Data Science Grundkurs mit Pandas, Numpy & Co.
DP-3014 Training: Implementieren einer Machine Learning-Lösung mit Azure Databricks (DP-3014-A)
Fragen zur KI-gestützten
Datenanalyse
Brauchen wir Programmierkenntnisse, um Daten mit KI auszuwerten?
Welche Daten eignen sich für KI-gestützte Analysen?
Was ist der Unterschied zwischen klassischer BI und KI-Analyse?
Wie schützen wir sensible Unternehmensdaten bei der KI-Analyse?
Können wir KI-Datenanalyse auch ohne Cloud betreiben?
Welches Tool eignet sich für die Analyse langer Dokumente?
Was kostet der Einstieg in die KI-gestützte Datenanalyse?
Können kleine Unternehmen Predictive Analytics sinnvoll nutzen?
Wie lange dauert es, bis wir erste Ergebnisse sehen?
Sind die Kurse auch als Inhouse-Training verfügbar?
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Das komplette KI-Schulungsportfolio. Vom Einstieg bis zur Experten-Zertifizierung.
Mehr erfahrenKI-Integration: Der Leitfaden für Unternehmen
32 Seiten mit Fahrplänen, Kostenrechnungen, Tool-Empfehlungen und Schulungskonzepten.
Deine Ansprechpartner
Wir beraten dich persönlich zu Schulung, Tools und Umsetzung. Kostenlos und unverbindlich.
Yves Hoppe
KI-Weiterbildung & Beratung
Begleitet dich von der Tool-Auswahl über Schulungen bis zur datenbasierten Umsetzung im Unternehmen.
Norbert Jansen
Beratung & Weiterbildung
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