KI Business Analyse

KI Business Analyse richtet sich an alle, die Künstliche Intelligenz nicht abstrakt verstehen, sondern konkret für datenbasierte Unternehmensentscheidungen nutzen wollen. Der Kurs verknüpft die klassische Rolle der Business Analystin bzw. des Business Analysten mit den Möglichkeiten moderner KI-Verfahren: von der Auswertung großer Datenmengen über die Erstellung aussagekräftiger Dashboards bis zur Einschätzung, wo generative KI im Unternehmenskontext sinnvoll und wo sie riskant ist. Die Inhalte orientieren sich an den international anerkannten Zertifizierungen CertNexus AIBIZ (AI for Business Professionals), CertNexus GENAIBIZ (Generative AI for Business) sowie Microsoft DP-900 (Azure Data Fundamentals) und schaffen damit ein Fundament, das sowohl technisches Datenverständnis als auch strategische Urteilsfähigkeit im Umgang mit KI vermittelt.

Der erste Themenblock legt das konzeptionelle Fundament für den Einsatz von KI in der Business Analyse. Teilnehmende erarbeiten, an welchen Stellen im Analyseprozess KI-Verfahren heute tatsächlich einen Mehrwert liefern und wo klassische Methoden weiterhin vorzuziehen sind.

• Bedeutung und Entwicklung von KI in der Business Analyse
• zentrale Anwendungsfelder entlang der Analysekette
• Nutzenpotenziale für Unternehmen unterschiedlicher Größe
• Abgrenzung zwischen deskriptiver, prädiktiver und präskriptiver Analyse
• praxisnahe Fallstudie zur Prognose von Markttrends mit KI-gestützter Analyse

Im zweiten Block stehen die Werkzeuge im Mittelpunkt, mit denen Business Analystinnen und Analysten heute arbeiten. Der Fokus liegt auf Power BI als Visualisierungsplattform und auf Python als Sprache für tiefergehende Datenauswertungen.

• Aufbau und Bedienlogik von Power BI
• Datenmodellierung und Beziehungen zwischen Datenquellen
• Grundlagen von Python für die Datenanalyse, unter anderem Datenstrukturen und einfache Auswertungslogik
• Prinzipien wirkungsvoller Datenvisualisierung
• Aufbau eines Dashboards zur Analyse von Geschäftsdaten anhand eines Praxisbeispiels

Der dritte Block widmet sich dem Datenfundament gemäß Microsoft DP-900 und damit den Grundlagen, auf denen jede KI-gestützte Analyse aufbaut. Teilnehmende lernen, wie Daten in modernen Cloud-Umgebungen organisiert, gespeichert und verwaltet werden.

• Kernkonzepte relationaler Datenbanken
• Grundlagen nicht-relationaler und NoSQL-Datenmodelle
• Datenmanagement-Prinzipien für Business-Analyse-Aufgaben
• Überblick über Azure-Datendienste
• Fallbeispiel zur Analyse von Kundendaten in einer Azure-SQL-Umgebung

Der vierte Block überträgt das Gelernte auf den unternehmerischen Gesamtkontext und behandelt die Inhalte von CertNexus AIBIZ und CertNexus GENAIBIZ. Hier geht es um die Integration von KI in Geschäftsprozesse sowie um die spezifischen Chancen und Risiken generativer KI.

• Integration von KI-Lösungen in bestehende Unternehmensprozesse
• Governance-, Ethik- und Compliance-Aspekte beim KI-Einsatz
• Grundlagen generativer KI und ihrer Funktionsweise
• Einsatzmöglichkeiten generativer KI im Business-Alltag, etwa bei Markt- und Wettbewerbsanalysen
• Erstellung einer Entscheidungsvorlage für ein KI-Pilotprojekt

Im Praxisteil wenden die Teilnehmenden die vermittelten Methoden auf konkrete, unternehmensnahe Aufgabenstellungen an, sodass Theorie und Handwerkszeug direkt zusammenwachsen.

• Aufbau eines eigenen Power-BI-Dashboards zu einem Geschäftsdatensatz
• Einfache Datenauswertung mit Python an einem Beispieldatensatz
• Modellierung einer relationalen Datenbankstruktur für ein Analyseszenario
• Anbindung und Abfrage einer Azure-SQL-Testumgebung
• Erstellung einer Markttrendprognose mithilfe KI-gestützter Verfahren
• Entwicklung eines GenAI-gestützten Assistenten zur Vorbereitung einer Marktanalyse
• Bewertung eines fiktiven KI-Anwendungsfalls hinsichtlich Nutzen und Risiko
• Ausarbeitung einer Entscheidungsvorlage für ein KI-Pilotprojekt
• Diskussion von Datenschutz- und Governance-Fragen anhand realer Beispiele
• Vergleich unterschiedlicher Visualisierungsansätze für dieselbe Datengrundlage
• Aufbereitung von Kundendaten für eine Zielgruppenanalyse
• Präsentation der eigenen Analyseergebnisse in einem Kurzvortrag

Der Kurs verzahnt damit drei Ebenen, die in der Praxis selten getrennt vorkommen: das technische Datenfundament, die konkreten Analysewerkzeuge und die strategische Einordnung von KI im Unternehmen. Wer nach dem Kurs in ein Unternehmen zurückkehrt oder neu in eine Analystenrolle einsteigt, verfügt über ein Vokabular und Handwerkszeug, mit dem sich KI-Initiativen nicht nur mitgestalten, sondern auch kritisch hinterfragen lassen. Besonderen Wert legt der Kurs auf die Verbindung von Werkzeugkompetenz und Urteilsvermögen: Wer weiß, wie ein Dashboard technisch entsteht, kann auch besser beurteilen, wann ein KI-gestütztes Analyseergebnis belastbar ist und wann es hinterfragt werden muss.

Der Kurs richtet sich an Business Analystinnen und Analysten, Projektleitende sowie Fachkräfte aus Fachabteilungen, die KI-Verfahren in ihre tägliche Analysearbeit integrieren möchten, ebenso an IT-Spezialistinnen und -Spezialisten mit Interesse an der fachlichen Seite von Datenanalyse und KI.

• Business Analystinnen und Analysten, die ihr Methodenspektrum um KI-Verfahren erweitern wollen
• Projektleitende, die datenbasierte Entscheidungen im Team verankern möchten
• Fachkräfte aus Vertrieb, Controlling oder Produktmanagement mit Analyseaufgaben
• IT-Fachkräfte, die die fachliche Seite von KI-Projekten mitgestalten wollen
• Quereinsteigende mit erster Berufserfahrung, die sich Richtung Datenanalyse orientieren

Der Kurs kombiniert Präsenz- und Onlinephasen im Wechsel und verbindet damit die direkte Betreuung vor Ort mit der zeitlichen Flexibilität digitaler Lerneinheiten. Theoretische Inputs zu KI-Konzepten wechseln sich mit praktischen Übungen an Power BI, Python und einer Azure-Testumgebung ab, sodass jedes Thema unmittelbar angewendet wird. Die Fallbeispiele zu Markttrendprognosen, Kundendaten und Dashboards bilden den roten Faden, an dem sich die einzelnen Module orientieren. Der zeitliche Umfang ist überwiegend in Teilzeit organisiert, sodass sich die Weiterbildung auch neben anderen Verpflichtungen bewältigen lässt.

Die Weiterbildung ist modular aus den Themenfeldern KI-Grundlagen, Power BI und Python, Microsoft-DP-900-Datenfundament sowie CertNexus AIBIZ und GENAIBIZ aufgebaut und wird überwiegend in Teilzeit, in Einzelfällen auch in Vollzeit durchgeführt. Der genaue zeitliche Umfang hängt von der gewählten Kursvariante ab und wird bei der Anmeldung transparent kommuniziert. Die Kombination aus Präsenz- und Onlineanteilen ermöglicht ein Lerntempo, das sich an den beruflichen Rahmenbedingungen der Teilnehmenden orientiert.

Der Kurs bereitet inhaltlich auf die herstellerseitigen Zertifizierungsprüfungen CertNexus AIBIZ, CertNexus GENAIBIZ und Microsoft DP-900 vor; die Prüfungen selbst werden bei den jeweiligen Zertifizierungsstellen abgelegt. Ergänzend erhalten die Teilnehmenden eine Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, die den Umfang und die Inhalte der besuchten Module dokumentiert. Die drei Zertifizierungen decken jeweils unterschiedliche Kompetenzfelder ab: allgemeines KI-Verständnis im Unternehmenskontext, generative KI im Speziellen sowie Datenfundamente in der Cloud.

Wer diesen Kurs abschließt, verlässt ihn nicht mit vagem KI-Schlagwortwissen, sondern mit einer klaren Vorstellung davon, wie sich Künstliche Intelligenz in die tägliche Analysearbeit integrieren lässt. Die Kombination aus Werkzeugkompetenz in Power BI und Python, Datenfundament nach Microsoft-DP-900-Standard und strategischem Einordnungsvermögen aus den CertNexus-Inhalten macht Absolventinnen und Absolventen zu Ansprechpersonen für KI-Fragen in ihrem Team, ohne dass sie dafür eine vollständige Data-Science-Ausbildung durchlaufen müssen. Besonders wertvoll ist der Praxisbezug: Die Übungen zu Markttrendprognosen, Kundendatenanalysen und Dashboard-Erstellung orientieren sich an Aufgaben, die im Berufsalltag von Business Analystinnen und Analysten tatsächlich vorkommen. Damit lässt sich das Gelernte unmittelbar nach Kursende in bestehende Projekte einbringen, statt erst mühsam von der Theorie in die Praxis übersetzt werden zu müssen. Langfristig verschafft der Kurs eine Grundlage, auf der sich weiterführende Spezialisierungen aufbauen lassen, etwa in Richtung Data Science, Prompt-Engineering oder KI-Projektmanagement. Wer versteht, wie KI-gestützte Analysen entstehen und wo ihre Grenzen liegen, kann in Unternehmen fundierter mitentscheiden, welche KI-Initiativen tatsächlich Mehrwert schaffen.