Die Fortbildung vermittelt Kenntnisse zur Analyse, Gestaltung und Bewertung digitaler Geschäftsmodelle. Sie lernen, betriebswirtschaftliche Daten auszuwerten, Ergebnisse für das Controlling nutzbar zu machen und Entscheidungen auf Basis geeigneter Kennzahlen vorzubereiten. Für die Darstellung und Auswertung von Daten setzen Sie Power BI ein. Ergänzend erhalten Sie einen Einblick in grundlegende Verfahren der Data Science. Projektbezogene Aufgaben bearbeiten Sie mit passenden Methoden und Softwarelösungen. Außerdem vertiefen Sie den Umgang mit Excel von Basisfunktionen bis zu erweiterten Analysefunktionen. Die erworbenen Kenntnisse unterstützen den Einstieg in Aufgabenfelder der Business Analysis in unterschiedlichen Unternehmensbereichen.
Digitale Geschäftsmodelle und wirtschaftliche Bewertung- Grundlagen und Merkmale von Business-Modellen
- Zielsetzung und Nutzen digitaler Geschäftsmodelle
- Vorgehen bei der betriebswirtschaftlichen Bewertung
- Einordnung dominanter Designs in digitalen Märkten
Datenaufbereitung, Analyse und Visualisierung
- Einstieg in Power BI und zentrale Anwendungsbereiche
- Import, Strukturierung und Vorbereitung von Daten
- Erstellung von Berechnungen mit DAX
- Aufbau interaktiver Berichte und Dashboards
- Veröffentlichung und Bereitstellung von Auswertungen
- Methoden der explorativen Datenanalyse
- Grundlagen der Regressionsanalyse
- Klassifikationsverfahren und Support Vector Machines
Controlling und Steuerung von Unternehmen
- Aufgaben, Ziele und Grundbegriffe des Controllings
- Funktion und Rollenbild von Controller*innen
- Abgrenzung von strategischem und operativem Controlling
- Ausgewählte Instrumente und Methoden der Unternehmenssteuerung
- Grundlagen der Kosten- und Leistungsrechnung
- Arbeiten mit Kennzahlen, Kennzahlensystemen und Reporting
- Strategische Kontrollverfahren und Frühaufklärung
Datenethik und Datenmanagement
- Grundlagen eines verantwortungsvollen Umgangs mit Daten
- Dateninfrastrukturen und organisatorische Rahmenbedingungen
- Bedeutung von Datenmanagement für wirtschaftliche Anwendungen
Excel für Datenbearbeitung und Analyse
- Arbeiten mit Arbeitsmappen, Tabellen und Dateneingaben
- Formatieren, Kopieren, Verschieben und Ausfüllen von Zellbereichen
- Einsatz grundlegender und weiterführender Funktionen
- Anwendung von Verweisfunktionen
- Auswertung von Daten mit Pivot-Tabellen
- Einsatz verschachtelter WENN-Funktionen
- Nutzung bedingter Formatierungen zur Datenaufbereitung
Projektmanagement mit digitalen Tools
- Grundfunktionen von MS Project
- Anlegen, Planen und Strukturieren von Projekten
- Darstellung von Projektabläufen mit Gantt-Diagrammen
- Kontrolle und Steuerung von Projektfortschritten
- Kommunikation und Zusammenarbeit über Projektmanagement-Tools
- Kriterien zur Auswahl geeigneter Projektmanagementsoftware
- Schnittstellen zu weiteren Anwendungen und Softwarelösungen
Data-Science-Projekte und Algorithmen
- Typische Phasen eines Data-Science-Projekts
- Grundlagen und Einsatzbereiche von Clustering-Verfahren