Anwendungsfälle für AI in der Datenanalyse - Mehrwert schaffen durch intelligente Datenanalyse

Dieses ganztägige Seminar vermittelt praxisnah die Möglichkeiten und Anwendungsfälle von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Datenanalyse. Anhand von Beispielen aus dem Controlling und anderen Geschäftsbereichen lernen die Teilnehmenden, wie KI zusammen mit Business Intelligence (BI) einen echten Mehrwert in der Unternehmenssteuerung liefern kann.

Das Seminar kombiniert theoretische Grundlagen – etwa die Abgrenzung von KI und BI, Vorgehensmodelle für KI-Projekte sowie zentrale Erfolgsfaktoren – mit zahlreichen praktischen Übungen. Dadurch erhalten Fachanwenderinnen und Führungskräfte einen fundierten Einblick, wie KI-gestützte Datenanalysen im eigenen Umfeld zielführend eingesetzt und Projekte erfolgreich umgesetzt werden können.

Nach dem Seminar werden die Teilnehmenden

• die Grundbegriffe sowie die Unterschiede zwischen Künstlicher Intelligenz und Business Intelligence verstehen und einordnen können. Sie erkennen insbesondere, welche Rolle BI als Datenbasis für KI spielt und wie beide Ansätze in Bereichen wie Controlling, Marketing oder Produktion sinnvoll zusammenspielen.
• typische Anwendungsfälle von KI in der Datenanalyse kennen. Anhand konkreter Use Cases aus Finanz- und Rechnungswesen sowie weiteren Branchen verstehen sie, welche Probleme KI lösen kann – etwa Prognosen (Umsatz-, Liquiditäts- oder Wartungsvorhersagen), automatisierte Entscheidungsunterstützung oder Mustererkennung in grossen Datenmengen.
• ein strukturiertes Vorgehensmodell für KI-Projekte anwenden können. Insbesondere wird das CRISP-DM-Modell vermittelt, das eine systematische Umsetzung von der Problemdefinition über Datenaufbereitung und Modellierung bis hin zum Deployment ermöglicht. Dadurch können KI-Projekte im Unternehmen nachvollziehbar und effizient geplant werden.
• zentrale Herausforderungen und Erfolgsfaktoren in KI-gestützten Analytics-Projekten verstehen. Dazu gehören insbesondere Datenqualität, Datenintegration, semantische Datenmodelle sowie die Bedeutung klar definierter Kennzahlen. Ebenso werden organisatorische Faktoren wie bereichsübergreifende Zusammenarbeit, Management-Support und eine geeignete Fehlerkultur behandelt.
• den Mehrwert von KI im Reporting und in der Visualisierung einschätzen. Die Teilnehmenden lernen, wie KI in der Berichtsanalyse eingesetzt wird – beispielsweise zur Erkennung von Auffälligkeiten, zur Unterstützung bei Visualisierungen oder zur schnelleren Interpretation komplexer Daten.
• praktische Erfahrung mit modernen KI-gestützten Analysewerkzeugen sammeln. Im Seminar arbeiten die Teilnehmenden mit Microsoft Copilot (in Microsoft Fabric und Power BI) sowie Zebra AI und erleben direkt, wie KI die Datenanalyse vereinfacht, beschleunigt und erweitert.

Teilnehmerkreis

• Fachanwender aus dem Controlling und wieteren Fachbereichen
• Führungskräfte, die KI gezielt in der Datenanalyse einsetzen möchten
• Personen mit Bezug zu Reporting, Analyse oder datenbasierten Entscheidungen
• Controller/innen, Business Analysten, Marketingverantwortliche und Produktionsverantwortliche
• Neulinge sowie Teilnehmende mit erster BI-Erfahrung, die KI-Potenziale im eigenen Arbeitsumfeld nutzen wollen

Voraussetzung Teilnehmende
Ein grundlegendes Verständnis von Daten oder Business Intelligence ist hilfreich, jedoch keine zwingende Voraussetzung. Das Seminar beginnt bei den Grundlagen und führt Schritt für Schritt zu fortgeschritteneren Anwendungen. Somit eignet es sich sowohl für Einsteigerinnen als auch für Teilnehmende mit vorhandener BI-Erfahrung

Weiteres Seminar
Ein Grundverständnis zum Thema Business Intelligence ist von Vorteil. Dieses kann man sich z.B. im Seminar «Business Intelligence als Erfolgsfaktor für AI» aneignen.

Seminarinhalte

Im Seminar werden folgende Inhalte behandelt:

• Begriffsklärung AI vs. BI
  Unterschiede und Zusammenspiel von Künstlicher Intelligenz, Machine Learning und klassischer Business Intelligence.
• Vorgehen für KI-Projekte & Methodik (CRISP-DM)
  Einführung in das CRISP-DM-Modell zur strukturierten Planung und Umsetzung von KI-Projekten
• Praxisnahe Use Cases aus der Unternehmenspraxis
  Beispiele aus Controlling und weiteren Fachbereichen zur Anwendung von KI in der Datenanalyse.
• Datenbasis als Erfolgsfaktor
  Bedeutung von Datenqualität, Datenintegration und semantischen Modellen für erfolgreiche KI-Analysen.
• KI in Reporting & Visualisierung
  Einsatz von KI zur Analyse, Interpretation und Visualisierung von Daten und Berichten.
• Hands-on: KI-gestützte Analysewerkzeuge
  ​​​​​​​Praktische Übungen mit Microsoft Copilot, Power BI, Excel und Zebra AI.

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