KI Datengetriebene Prozesse

Dieser Kurs verbindet drei international anerkannte Zertifizierungsprogramme zu einem durchgängigen Lernpfad für datengetriebene und KI-gestützte Geschäftsprozesse. Im ersten Teil wird das Datenfundament in Microsoft Azure vermittelt (DP-900). Im zweiten Teil steht der strategische Einsatz von KI in Unternehmensumgebungen im Vordergrund, inklusive Governance und Compliance (CertNexus AIBIZ). Der dritte Teil erweitert den Blick auf aufkommende Technologien wie IoT, Edge Computing und Blockchain, die datengetriebene Prozesse der nächsten Jahre prägen werden (CertNexus ETBIZ-110). Zusammen deckt dieses Programm den gesamten Bogen von der Datenhaltung über KI-Strategie bis zur technologischen Zukunftsorientierung ab.

Das Programm ist in fünf Themenblöcke gegliedert, die aufeinander aufbauen und jeweils eigene Praxisbeispiele enthalten. Der erste Block schafft das konzeptionelle Fundament für alle weiteren Lerninhalte. Wer datengetriebene Prozesse einführen oder begleiten möchte, braucht ein klares Bild davon, was diese Prozesse von klassischen Abläufen unterscheidet und warum Daten in modernen Unternehmen als strategische Ressource betrachtet werden.

• Grundlagen datenbasierter Geschäftsprozesse
• Bedeutung von Daten für die betriebliche Entscheidungsfindung
• Rolle von Daten in der digitalen Transformation
• Praxisbeispiel: Kundendatenanalyse zur Prozessoptimierung in einem Handelsunternehmen

Der zweite Block vermittelt das Datenfundament mit Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900). Dieser Abschnitt entspricht dem Prüfungsstoff der Microsoft-Zertifizierung DP-900 und eignet sich als eigenständige Azure-Einführung. Die Inhalte konzentrieren sich auf Konzepte und Dienste, nicht auf tiefes technisches Programmieren.

• Datenbankkonzepte und Datenmanagement in Azure
• Relationale Datenbanken: Azure SQL, Cosmos DB (SQL API)
• Nicht-relationale Datenbanken: Azure Blob Storage, Table Storage, Cosmos DB (weitere APIs)
• Azure Analytics-Dienste: Synapse Analytics, Data Factory, Stream Analytics
• Praxisbeispiel: Verarbeitung von Sensordaten in Azure SQL für ein Produktionsunternehmen

Der dritte Block deckt den CertNexus-AIBIZ-Lernstoff ab und richtet den Blick auf strategische KI-Nutzung im betriebswirtschaftlichen Umfeld. Technische Tiefe steht hier hinter Business-Perspektive zurück; im Vordergrund stehen Bewertung und Steuerung von KI-Projekten.

• KI-Anwendungsfelder in Vertrieb, Kundenservice, HR und Logistik
• Bewertung von KI-Projekten nach Aufwand, Nutzen und Risiko
• Governance-Rahmen für KI-Systeme in regulierten Branchen
• Compliance-Anforderungen: Datenschutz, Nachvollziehbarkeit, Fairness
• Praxisbeispiel: Entwicklung einer Entscheidungsvorlage für ein KI-Projekt im Kundensupport

Der vierte Block behandelt Prozessautomatisierung mit KI und Machine Learning. Hier wird der Übergang von der Analyse zur aktiven Prozesssteuerung vollzogen. Teilnehmende lernen, in welchen Situationen KI-gestützte Automatisierung sinnvoll ist, welche Methoden es gibt und wie Projekte strukturiert angegangen werden.

• Grundprinzipien der Prozessautomatisierung
• Automatisierungspotenziale erkennen und priorisieren
• Einsatz von Machine-Learning-Modellen in operativen Prozessen
• Praxisbeispiel: Automatisierte Klassifikation und Weiterleitung von Support-Tickets

Der fünfte Block widmet sich aufkommenden Technologien nach dem Lernplan von CertNexus ETBIZ-110 und gibt einen fundierten Ausblick auf die nächste Generation datengetriebener Systeme. Die Inhalte zeigen, welche Technologien gerade aus Forschungslabors in die betriebliche Praxis einziehen und was das für Unternehmen bedeutet.

• IoT-Grundlagen: Sensorik, Datenübertragung, Plattformen
• Edge Computing: Verarbeitung von Daten nah an der Quelle, Latenzen und Bandbreite
• Blockchain im betrieblichen Kontext: Nachvollziehbarkeit und dezentrale Datenhaltung
• KI am Edge: autonome Systeme und Echtzeitentscheidungen
• Praxisbeispiel: Einsatz von Edge-KI in der automatisierten Qualitätskontrolle

Jeder Block enthält Gruppenübungen, in denen die Konzepte auf konkrete Szenarien angewendet werden. Dazu gehören die Analyse realer Azure-Datenbankschemas, die Entwicklung von Governance-Rahmen, die Auswertung von Azure-Analytics-Reports, die Simulation von Automatisierungsprojekten und die Erarbeitung einer eigenen Implementierungsplanung für ein datengetriebenes Verbesserungsvorhaben. Die Abschlusspräsentation bündelt die Erkenntnisse aus allen Blöcken in einer konkreten Handlungsempfehlung.

Das Programm richtet sich an Personen mit Schnittstellenfunktionen zwischen Business und Technologie.

• Business Analysts und Prozessmanager, die datenbasierte Entscheidungen treffen
• Führungskräfte, die KI-Projekte im eigenen Bereich verantworten oder begleiten
• IT-Projektkoordinatoren, die Daten- und KI-Initiativen steuern
• Fachkräfte aus HR, Controlling oder Logistik, die digitale Transformation mitgestalten
• Einsteiger mit Grundkenntnissen in Business-Analyse oder Datenmanagement

Der Kurs läuft überwiegend in Teilzeit im Combined-Learning-Format. Online-Sitzungen im virtuellen Klassenraum werden ergänzt durch eigenständig bearbeitbare Lernmaterialien. Jedes Modul enthält ein konkretes Praxisbeispiel, das im Plenum ausgewertet wird. Prüfungsorientierte Inhalte sind direkt in die Modulstruktur integriert und nicht als gesonderter Block ausgelagert, sodass Theorie und Prüfungsvorbereitung konsistent verzahnt sind.

Die Gesamtdauer aller drei Zertifizierungsmodule beträgt rund 38 Tage. DP-900 umfasst circa 13 Tage, CertNexus AIBIZ circa 10 Tage und CertNexus ETBIZ-110 circa 15 Tage. Der genaue Terminplan hängt vom gewählten Anbieter und Durchführungsrhythmus ab.

Das Programm bereitet auf drei externe Zertifizierungsprüfungen vor: Microsoft Azure Data Fundamentals (DP-900), CertNexus AIBIZ (AI for Business Professionals) und CertNexus ETBIZ-110 (Emerging Technology for the Business Professional). Die Prüfungen werden bei akkreditierten Testcentern abgelegt. Zusätzlich stellt der durchführende Anbieter eine eigene Abschlussbescheinigung aus, die alle absolvierten Programmbestandteile dokumentiert.

Unternehmen, die KI und datengetriebene Prozesse einführen, brauchen interne Fachleute, die sowohl die technische Basis als auch die strategischen Implikationen verstehen. Dieses Zertifizierungsprogramm schließt genau diese Lücke: Es befähigt Teilnehmende dazu, KI-Projekte mit stichhaltigen Geschäftsargumenten zu begründen, Governance-Risiken frühzeitig zu benennen und technische Konzepte wie Edge Computing oder Blockchain situativ einzuordnen. Die drei aufeinander aufbauenden Zertifikate sind international anerkannt und verdeutlichen gegenüber Arbeitgebern eine strukturierte Auseinandersetzung mit datengetriebener Digitalisierung. Der Kurs schließt Lücken, die entstehen, wenn Fachabteilungen und IT getrennt voneinander über KI nachdenken, ohne eine gemeinsame Sprache und ein gemeinsames Bewertungsraster zu haben. Mit abgeschlossenem Programm steht ein Werkzeugkasten bereit, der unmittelbar in der eigenen Funktion eingesetzt werden kann: von der datenbasierten Entscheidungsvorlage über die KI-Projektbewertung bis zur technologischen Zukunftsplanung. Das macht den Unterschied zwischen passivem Zuschauen bei der digitalen Transformation und aktiver Gestaltung.