Machine Learning, Big Data & Predictive Analytics: Basics für Führungskräfte
Datengetriebene Entscheidungen verstehen, KI-Potenziale bewerten und souverän mit der IT kooperieren
Die wichtigsten Themen
KI-Potenziale strategisch bewerten
Big Data verständlich einordnen
Predictive Analytics im Management
Use Cases für Fachbereiche finden
Souveräne Kommunikation mit der IT
Datenschutz und Risiken beachten
Überblick Machine Learning, Big Data, Predictive Analytics und KI verändern in Unternehmen die Kultur, wenn Entscheidungen getroffen, Prozesse verbessert oder neue Geschäftsmodelle bewertet werden sollen. Für Führungskräfte...
Machine Learning, Big Data, Predictive Analytics und KI verändern in Unternehmen die Kultur, wenn Entscheidungen getroffen, Prozesse verbessert oder neue Geschäftsmodelle bewertet werden sollen. Für Führungskräfte geht es in dieser Schulung nicht darum, selbst Modelle zu programmieren oder von jetzt auf gleich zum Experten zu werden. Entscheidend ist, die Begriffe einzuordnen, Chancen und Grenzen der Technologien realistisch zu bewerten und mit IT, Data-Teams oder externen Dienstleistern zu kooperieren.
Dieses Seminar vermittelt dir die fachlichen Grundlagen für strategische Entscheidungen rund um datenbasierte Lösungen. Du lernst, was hinter Algorithmen, Analytics, Machine Learning und Big Data steckt, welche Voraussetzungen Datenprojekte benötigen und wo in Bereichen wie Marketing, HR, Produktion oder Service konkrete Optimierungspotenziale entstehen. Gleichzeitig werden Risiken, Datenschutz und regulatorische Aspekte berücksichtigt, damit Ideen nicht nur innovativ, sondern auch umsetzbar sind.
Wenn du KI-Potenziale im Management besser einschätzen möchtest, bietet die Kategorie Schulungen zur Künstlichen Intelligenz passende Vertiefungen. Für angrenzende Führungsthemen sind auch KI bei der Führung, Digital Leadership, Data-Driven Entscheiden und Data Literacy für Führungskräfte sinnvolle Anschlussmöglichkeiten.
Die Themen Einordnung der Begriffe Machine Learning, Big Data, Predictive Analytics, Analytics, KI und Algorithmen · Unterschiede zwischen klassischem Reporting, Business Intelligence, Datenanalyse und vorhersageorientierten...
Grundlagen zu Machine Learning, Big Data und KI
- Einordnung der Begriffe Machine Learning, Big Data, Predictive Analytics, Analytics, KI und Algorithmen
- Unterschiede zwischen klassischem Reporting, Business Intelligence, Datenanalyse und vorhersageorientierten Verfahren
- Verständliche Erklärung datenbasierter Modelle ohne technische Detailtiefe
- Typische Datenquellen, Datenmengen und Datenstrukturen im Unternehmenskontext
- Warum Datenkompetenz zu einer wichtigen Führungsaufgabe wird
Daten als strategische Ressource
- Nutzen, Voraussetzungen und Grenzen von Daten im Management
- Bedeutung von Datenqualität, Zieldefinition und fachlicher Fragestellung
- Risiken bei unklaren Datenlagen, falschen Annahmen und ungeeigneten Kennzahlen
- Rolle von Daten für Effizienzsteigerung, Produktivität und Umsatzentwicklung
- Zusammenhang zwischen datengetriebenen Entscheidungen und Innovation
Anwendungsfelder und Use Cases im Unternehmen
- Potenziale datenbasierter Optimierung in Marketing, Vertrieb, HR, Produktion und Service
- Erkennen von geeigneten Einsatzbereichen im eigenen Verantwortungsbereich
- Bewertung von Ideen nach Nutzen, Aufwand, Risiken und organisatorischen Voraussetzungen
- Predictive-Analytics-Ansätze für Prognosen, Mustererkennung und Entscheidungsunterstützung
- Abgrenzung zwischen realistischen Datenprojekten und überzogenen Erwartungen
Führung, Schnittstellen und Zusammenarbeit mit der IT
- Rollen und Verantwortlichkeiten zwischen Management, Fachbereich, IT und Data-Teams
- Leitfragen für die Bewertung von Machine-Learning- und Big-Data-Vorhaben
- Anforderungen verständlich formulieren und Entscheidungsgrundlagen verbessern
- Kommunikation über Modellgrenzen, Aufwand, Datenbedarf und Verantwortlichkeiten
- Persönliche Innovationspotenziale im eigenen Bereich ableiten
Datenschutz und regulatorische Aspekte
- Grundlegende Datenschutzfragen bei datengetriebenen Projekten
- Regulatorische Rahmenbedingungen als Teil der Projektbewertung
- Frühzeitiges Erkennen von Risiken in datenbasierten Entscheidungsprozessen
- Realistische Einschätzung organisatorischer und rechtlicher Grenzen
Zielgruppe
- Führungskräfte, Bereichsleiterinnen und Bereichsleiter, die KI, Machine Learning und Big Data strategisch einordnen möchten
- Teamleiterinnen und Teamleiter aus Fachbereichen wie Marketing, HR, Produktion, Vertrieb oder Service mit datenbasierten Optimierungsideen
- Projektleiterinnen und Projektleiter, die Anforderungen an IT, Data-Teams oder externe Dienstleister präziser formulieren wollen
- Entscheiderinnen und Entscheider, die datengetriebene Innovationen bewerten und tragfähige Use Cases identifizieren möchten
Das lernst du
- Fundierte Einordnung von Machine Learning, Big Data, Predictive Analytics und KI im Managementkontext
- Strategische Bewertung von Datenprojekten nach Nutzen, Voraussetzungen, Risiken und Aufwand
- Identifikation geeigneter Use Cases für datenbasierte Optimierung im eigenen Verantwortungsbereich
- Souveräne Kommunikation mit IT, Data-Teams und Stakeholdern über Anforderungen, Grenzen und Entscheidungsgrundlagen
- Bewusstsein für Datenschutz, regulatorische Aspekte und organisatorische Rahmenbedingungen bei datengetriebenen Vorhaben
So arbeiten wir
- Fachlicher Input durch den Referenten mit verständlichen Erklärungen zentraler Begriffe und Konzepte
- Praxisbeispiele und Use Cases aus unterschiedlichen Unternehmensbereichen
- Gemeinsame Analyse von Einsatzmöglichkeiten für Machine Learning, Big Data und Predictive Analytics
- Diskussion typischer Führungsfragen an IT, Data-Teams und Projektverantwortliche
- Persönliches Feedback zu Ideen, Fragestellungen und Transfermöglichkeiten in den eigenen Arbeitskontext
Empfohlene Vorkenntnisse
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Keine Statistik- oder Data-Science-Vorkenntnisse notwendig
- Grundverständnis für betriebliche Prozesse und Managemententscheidungen hilfreich
- Interesse an datenbasierten Geschäftsmodellen, KI-Anwendungen und digitalen Transformationsvorhaben
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag ordnet Machine Learning, Big Data, Predictive Analytics, Analytics, KI und Algorithmen verständlich ein. Behandelt werden die Unterschiede zwischen Reporting, Business Intelligence und vorhersageorientierten Verfahren sowie die Bedeutung von Daten als Ressource für Führung, Innovation und datengetriebene Entscheidungen.
Anhand praxisnaher Beispiele werden typische Einsatzfelder in Unternehmen betrachtet. Dazu gehören Potenziale in Marketing, HR, Produktion, Vertrieb und Service sowie erste Kriterien zur Bewertung von Nutzen, Risiken, Datenlage und organisatorischen Voraussetzungen.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
09:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu Machine Learning, Big Data & Predictive Analytics: Basics für Führungskräfte
Für wen ist das Seminar zu Machine Learning, Big Data und Predictive Analytics geeignet?
Das Seminar richtet sich an Führungskräfte, Teamleiterinnen und Teamleiter sowie Bereichs- und Projektleiterinnen und Projektleiter, die datenbasierte Technologien besser einordnen möchten. Besonders geeignet ist es, wenn du mit IT, Data-Teams oder externen Dienstleistern über KI- und Analytics-Projekte sprichst und Entscheidungen fundierter treffen willst.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für das Seminar?
Du brauchst keine Programmierkenntnisse und keine vertieften Statistikkenntnisse. Die Grundlagen zu Machine Learning, Big Data, KI, Algorithmen und Predictive Analytics werden verständlich erklärt und auf Führungsaufgaben, Geschäftsprozesse und strategische Entscheidungen übertragen.
Was lerne ich in zwei Tagen konkret?
Du lernst, zentrale Begriffe zu unterscheiden, Chancen und Grenzen datenbasierter Verfahren zu bewerten und geeignete Einsatzfelder im eigenen Verantwortungsbereich zu erkennen. Außerdem erarbeitest du Leitfragen zu Datenqualität, Zieldefinition, Aufwand, Rollen, Datenschutz und regulatorischen Rahmenbedingungen.
Geht es in der Schulung um Programmierung oder technische Umsetzung?
Nein. Der Schwerpunkt liegt nicht auf Programmierung, Modellentwicklung oder technischer Implementierung. Im Mittelpunkt stehen das Verständnis der Konzepte, die Bewertung von Use Cases, die strategische Relevanz für Unternehmen und die Zusammenarbeit zwischen Management, Fachbereich und IT.
Wie hilft das Seminar bei der Suche nach datengetriebenen Use Cases?
Du lernst, Anwendungsfelder in Bereichen wie Marketing, HR, Produktion oder Service systematisch zu betrachten. Dabei geht es um Nutzen, Voraussetzungen, Risiken und die Frage, ob Datenlage, Zielsetzung und organisatorischer Rahmen für ein datenbasiertes Vorhaben geeignet sind.
Welche Fragen sollte ich der IT bei Machine-Learning-Projekten stellen?
Im Seminar werden typische Leitfragen erarbeitet, etwa zu Datenqualität, Datenzugang, Zieldefinition, Modellgrenzen, Aufwand, Verantwortlichkeiten und Datenschutz. Dadurch kannst du Anforderungen präziser formulieren und Projektvorschläge besser beurteilen.
Wie unterscheidet sich Predictive Analytics von klassischem Reporting?
Klassisches Reporting zeigt vor allem, was in der Vergangenheit passiert ist. Predictive Analytics nutzt Datenmuster, um Wahrscheinlichkeiten und mögliche Entwicklungen abzuleiten. Du lernst, wann welcher Ansatz für Managemententscheidungen sinnvoll ist und wo die Grenzen solcher Vorhersagen liegen.
Welche Rolle spielen Datenschutz und Regulierung im Seminar?
Datenschutz und regulatorische Aspekte werden als Teil der Projektbewertung behandelt. Ziel ist, Risiken früh zu erkennen, realistische Rahmenbedingungen zu setzen und datenbasierte Ideen nicht isoliert von rechtlichen und organisatorischen Anforderungen zu betrachten.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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