Business Intelligence – Unternehmenssteuerung zukunftsorientiert gestalten

Die Schwerpunktmodule Business Intelligence basieren auf dem TDWI Modell, welches von Prof. Dr. Kemper und Dr. Finger entwickelt wurde.

Es bietet den Teilnehmern eine fundierte Grundlage sowie strukturierte Vertiefung aller notwendigen Kenntnisse um erfolgreiche Business Intelligence Anwendungen und Data Warehouse Infrastrukturen zu entwickeln und zu betreiben. Die Schwerpunkte liegen auf der intensiven Wissensvermittlung sowie Darstellung praxisorientierter Methoden in den Themenbereichen Architekturen, Entwicklung und Betrieb sowie Anwendungen.

 

BI Strategie

Von den Unternehmenszielen zur optimalen BI-Unterstützung

  • Unternehmensstrategie, IT -Strategie und BI Strategie – Zusammenhänge
  • Ableitung und Implementierung organisatorischer Regelungen der BI-Governance
  • Konsequente Ausgestaltung von BI-Architekturszenarien für Entwicklung und Betrieb
  • Praxisbeispiele anhand konkreter Geschäftsmodelle

 

Von der operativen Datenquelle bi s zur Managementinformation 

  • Enterprise Data Warehouse- und Data Mart-Architekturen

  • Funktionen und Werkzeugkategorien zur Extraktion, Transformation und Laden (ETL ) von Rohdaten

  • Speicherkonzepte relationaler und multidimensionaler Datenbanksysteme

  • Reporting, On-Line Analytical Processing, Data Mining

  • Aktuelle Trends und Entwicklungstendenzen

BI Methoden

Vom Datenmodell zur Datenbank

  • Grundlagen der Datenmodellierung

  • Semantische Modellierungsmethoden

  • Multidimensionale Modellierung: Star- Snow-Flake-Modelle

  • Grundlegende Historisierungskonzepte

  • Gestaltungsempfehlungen für die Modellierung

 

Projektmanagement und -controlling 

  • Data Warehouse und Data Marts: Projekte, Prozesse, Lebenszyklen

  • Systematisches Management des Projektvorgehens

  • Das Vorgehen im Detail: Herausforderungen, Organisation, Planung und Steuerung

  • Soft- und Hard-Facts erfolgreicher Projektarbeit

  • BI-Lösungen: Organisationsformen

  • Systematisches Management des Projektvorgehens

  • Vertiefung des Vorgehens im Detail an Hand praktischer Übungen basierend auf

    einer Fallstudie

  • Soft- und Hard-Facts erfolgreicher Projektarbeit

BI Anwendungen

Corporate Performance Management

  • Fachliche Grundlage des CPM: die Managementprozesse
  • Business Intelligence als integraler Bestandteil eines CPM-Systems
  • Effektivität und Effizienz von BI-unterstützten Managementprozessen
  • Potentiale, Risiken und Implementierungserfahrungen anhand konkreter Projektbeispiele

Innovative Lösungen erfolgreich umsetzen

Einsatzmöglichkeiten von BI und Data Warehouse im Marketing für verschiedene Branchenanhand typischer Anwendungsszenarien, z.B.

  • Kundendaten- und Datenqualitätsmanagements:
    Customer Database, Legalrechtliche Rahmenbedingungen, Multi-Channel Management

  • Kampagnenmanagement:Kundenwertanalyse und Interessentenqualifizierung, Zielgruppensegmentierung

  • Analytisches CRM – Management-Informationssysteme für Marketing & CRM

Business Culture

  • Business Ethics: Grundfragen der Ethik in der Wirtschaft, Wertschätzung als wesentlicher Faktor von Wertschöpfung
  • Moderation: prozessorientierte Moderationstechniken kennenlernen, Vor- und Nachteile analysieren, Vermeidung gruppendynamischer Konflikte, Grundprinzip von Veränderungsprozessen situationsadäquat umsetzen
  • Rhetoric: Verbesserung der Sicherheit im Auftreten, Sprechen und Prästieren vor Gruppen unter Berücksichtigung von spachtechnischen Grundregeln, der richtigen Vorbereitung und dem Einsatz der richtigen Medien

International Marketing

  • Business Development International: strategische Positionierung von Unternehmen in internationalen Märkten
  • Markt Entry Strategy: Möglichkeiten der strategischen Positionierung von Unternehmen auf Basis von Produkten, Prozessen, Ausrichtung, Mitarbeitern und Unternehmenskultur 

  • Distribution: Möglichkeiten der Distribution im internationalen Umfeld, Vergleich und Einordung von Absatzkanälen und  die sich dataus ergebenden Anfordeungen an und durch Distributionsmanagement

Zuletzt geändert am 27. April, 2010