Composable Data Architecture

Wir lernen:

• Persönliche Einführung: Dieses Modul startet, bevor der eigentliche Kurs beginnt. Es ist eine Gelegenheit für dich, uns dich und deinen spezifischen Bedarf vorzustellen. Wir möchten erfahren, wer du bist, welche Rolle du in deinem Unternehmen einnimmst und welche Erfahrungen du bereits in den Bereichen gesammelt hast, die der Kurs abdeckt.
• Bedarfsanalyse: Durch gezielte Fragen zu deinen Kenntnissen rund um die Kursthemen und zu deinen Erwartungen an den Kurs, zielen wir darauf ab, ein klares Bild deiner Bedürfnisse und deines aktuellen Wissensstands zu erhalten.

Du bekommst:

• Ein auf dich zugeschnittenes Lernerlebnis: Die Informationen aus dem Interview ermöglichen es uns, den Kursinhalt speziell auf die Gruppe der Teilnehmer anzupassen. Wir können Bereiche vertiefen, in denen ein hoher Bedarf besteht, und Themen, in denen bereits umfassende Kenntnisse vorliegen, effizienter behandeln.

Ziel:

• Das Ziel dieses Moduls ist es, sicherzustellen, dass der Kurs für alle Teilnehmer maximalen Wert bietet. Indem wir deine spezifischen Bedürfnisse und dein Vorwissen verstehen, können wir die "Flughöhe" des Kurses anpassen und so gestalten, dass jeder Teilnehmer genau dort Unterstützung und vertiefendes Wissen erhält, wo es am meisten benötigt wird. Diese individuelle Anpassung verspricht ein maßgeschneidertes und effektives Lernerlebnis, das es jedem Teilnehmer ermöglicht, das Meiste aus dem Kurs herauszuholen.

Du lernst: 

• Stufen der Datenanalyse: Verstehe den Prozess der Datenerhebung bis hin zur fortgeschrittenen Analyse. Erfahre, wie Daten transformiert und für Entscheidungsfindungen genutzt werden können.
• Datenarten im E-Commerce: Erkunde die Vielfalt an Daten, die im E-Commerce gesammelt werden, von Kundenverhaltensdaten bis hin zu Transaktionshistorien und Lagerbeständen.
• Anwendung der Daten: Entdecke, wie und wo im E-Commerce-Datenzyklus diese Informationen angewendet werden, um Strategien zu schärfen und Prozesse zu optimieren.
• Datenstrukturen und Kundenblick: Lerne die realen Strukturen von Daten kennen und wie eine 360-Grad-Sicht auf den Kunden ungesehene Potenziale freilegen kann.

Du bekommst: 

• Einblick in die vorhandenen Datenpotenziale deines Unternehmens und Verständnis dafür, wie diese Potenziale zur Gewinnmaximierung genutzt werden können.
• Praktische Anleitungen und Strategien, um mit ersten "Quick Wins" Hebel in deinem Unternehmen zu setzen, die zu einer unmittelbaren Verbesserung der Gewinnmargen führen.

Ziel:  Ziel dieses Moduls ist es, ein tiefgreifendes Verständnis für die verschiedenen Stufen der Datenanalyse und die Arten von Daten im E-Commerce zu entwickeln. Du lernst, die Datenstrukturen in der Praxis zu verstehen und zu erkennen, welche Potenziale sich ergeben, wenn die Daten eine vollständige Sicht auf den Kunden bieten. Dadurch bist du in der Lage, gezielte Maßnahmen zur Gewinnmaximierung einzuleiten und die ersten Schritte zur Realisierung dieser Potenziale in deinem Unternehmen zu gehen.

Du lernst: 

• 360-Grad-Sicht auf Kunden: Verstehen, wie eine umfassende Sicht auf Kunden es ermöglicht, verborgene Potenziale zu erkennen und wie du diese Erkenntnisse für die Entwicklung eines klaren Zielbildes für datenzentriertes Arbeiten nutzen kannst.
• Erkennung und Analyse von Cookies: Erlernen der Techniken zur Identifizierung von Besucher-Cookies, um wertvolle Informationen über das Verhalten von wiederkehrenden Kunden sowie Gastkunden und Nichtkäufern zu gewinnen.
• Interpretation verknüpfter Daten: Entdecken, was der Daten-Fingerabdruck über die Korrelationen zwischen Nutzereigenschaften und Kaufentscheidungen verrät und wie diese Informationen zur Steigerung der Verkaufseffizienz genutzt werden können.

Du bekommst: 

• Einblicke in das, was aus neu verknüpften Daten herauslesbar ist, und Anleitung, wie diese Informationen für gezielte Marketingstrategien und Produktplatzierungen genutzt werden können.
• Beschreibungen von Rollenprofilen für Data Scientists, Data Engineers und Data Analysts, die dir helfen, die erforderlichen Kompetenzen und das Team für ein datenzentriertes Arbeiten in deinem Unternehmen zu verstehen und aufzubauen.

Ziel: Das Ziel dieses Moduls ist es, Teilnehmern das Werkzeug an die Hand zu geben, um ein fundiertes Zielbild für datenzentriertes Arbeiten in ihrem Unternehmen zu entwickeln. Durch das Verständnis und die Anwendung von Techniken zur Datenanalyse und -interpretation sollen Teilnehmende lernen, wie sie Daten nutzen können, um tiefgreifende Einblicke in das Verhalten und die Präferenzen ihrer Kunden zu gewinnen. Dies bildet die Grundlage für die Entwicklung effektiver Strategien zur Umsatzsteigerung und Kundenbindung, indem es ermöglicht wird, präzise auf die Bedürfnisse und Wünsche der Kunden einzugehen.

Du lernst: 

• Datenspeicherung für ML/KI: Grundlagen der Speicherung großer Datenmengen in einem Data Lakehouse, um sie dauerhaft für Machine Learning und künstliche Intelligenz zugänglich zu machen. Verstehe, wie ein Data Lakehouse als zentrale Data Science Plattform dienen kann.
• Erste ML-Anwendungen: Einführung in einfache Machine Learning Modelle und Beispiele ihrer Anwendung auf E-Commerce-Daten, um die Grundlagen des maschinellen Lernens praktisch zu erfassen.
• Datenanwendung im E-Commerce: Wie können die analysierten Daten effektiv im Online-Shop genutzt werden, um die Relevanz für die Nutzer zu erhöhen und das Einkaufserlebnis zu personalisieren?

Du bekommst:  Praktische Anleitungen und Beispiele, wie Machine Learning Modelle auf E-Commerce-Daten angewendet werden können.

Ziel: Du lernst, wie du Daten strategisch speichern, analysieren und nutzen kannst, um eine höhere Relevanz und Personalisierung im Online-Shop zu schaffen. Durch die Anwendung von ML-Modellen auf E-Commerce-Daten wirst du in der Lage sein, das Nutzererlebnis zu verbessern, indem du Produkte und Angebote präsentierst, die auf den individuellen Präferenzen und dem Verhalten der Nutzer basieren.

Du lernst: 

• Grundlagen einer Composable Data Map: Was eine Composable Data Map ist, welche Rolle sie in der modernen Datenarchitektur spielt und wie sie die Grundlage für flexible, skalierbare und effiziente Datenanalyse- und Machine Learning-Verfahren bildet.
• Anwendungsbereiche: Verstehe, wozu eine Composable Data Map dient, einschließlich der Verbesserung der Datenzugänglichkeit, der Förderung der Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, Dateningenieuren und Geschäftsanalysten sowie der Unterstützung einer dynamischen Dateninfrastruktur, die sich schnell an neue Geschäftsanforderungen anpassen kann.
• Erstellung einer Composable Data Map: Lerne die Schritte zur Entwicklung deiner eigenen Composable Data Map, von der Identifizierung relevanter Datenquellen über die Definition von Datenmodellen bis hin zur Integration und Orchestrierung der Datenflüsse.

Du bekommst: 

• Vorlage und Anleitung: Eine detaillierte Vorlage und Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung einer Composable Data Map, die du direkt in deinem Unternehmen implementieren kannst. Diese Ressourcen sind so gestaltet, dass sie auch von Nicht-Experten leicht verstanden und angewendet werden können.
• Best Practices: Einblicke in bewährte Verfahren und Tipps von Experten für die erfolgreiche Implementierung und Nutzung einer Composable Data Map in verschiedenen Geschäftskontexten.

Ziel: Ziel dieses Moduls ist es, dir das notwendige Wissen und die Werkzeuge an die Hand zu geben, um eine Composable Data Map für dein Unternehmen zu entwickeln. Diese Fähigkeit ermöglicht es dir, die Verwaltung und Nutzung von Daten in deinem Unternehmen zu optimieren, die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams zu fördern und eine solide Grundlage für datengetriebene Entscheidungen und Innovationen zu schaffen.

Du lernst: 

• Individuelle Fortschrittsbewertung: In diesem abschließenden Modul erhältst du eine persönliche Bewertung deiner während des Kurses erzielten Fortschritte. Wir reflektieren gemeinsam, was du gelernt hast, und identifizieren Bereiche, in denen du dich weiter verbessern kannst.
• Beratung zur Anwendung: Erhalte individuelle Beratung darüber, wie du die im Kurs erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten in deinem beruflichen Umfeld effektiv anwenden kannst. Wir besprechen Strategien und nächste Schritte, um das Gelernte in die Praxis umzusetzen.

Du bekommst: 

• Persönliches Feedback: Konstruktive Rückmeldung zu deinen Stärken und den Bereichen, in denen du dich weiterentwickeln kannst, basierend auf deiner Leistung und deinem Engagement im Kurs.
• Maßgeschneiderte Empfehlungen: Auf dich zugeschnittene Ratschläge und Empfehlungen für deine weitere Entwicklung sowie für die Implementierung der Kursinhalte in deinem Unternehmen.

Ziel: Die individuelle Beratung soll dir helfen, das Maximum aus dem Kurs herauszuholen und dich auf den nächsten Schritten deiner Reise zu unterstützen. Durch dieses persönliche Abschlussgespräch wollen wir sicherstellen, dass du nicht nur mit neuen Kenntnissen, sondern auch mit einem klaren Plan für die Anwendung dieser Kenntnisse in deinem beruflichen Alltag aus dem Kurs hervorgehst.