Analytics, BI & Decision Intelligence
Dashboards, Self-Service und Advanced Analytics bereitstellen und eine datengetriebene Kultur aufbauen
Analytics ist der Bereich, in dem sich die meisten Organisationen selbst belügen. Sie kaufen Dashboards, die niemand liest, feiern Vanity Metrics und verwechseln das Vorhandensein von Daten mit dem Treffen von Entscheidungen. Dieser Block räumt damit auf. Er führt Sie von den Grundlagen moderner BI bis zu Modellen im Produktivbetrieb und behandelt Analytics als das, was es tatsächlich ist: eine Entscheidungsmaschine für das Geschäft.
Sie beginnen mit den Grundlagen, die reife Datenorganisationen von den übrigen unterscheiden. Moderne BI-Tools, der Semantic Layer, der dafür sorgt, dass alle dieselbe Sprache sprechen, Dashboard-Design rund um KPIs, die tatsächlich Handeln auslösen, und Self-Service-Analytics, gestützt auf einen echten Data Catalog und echte Data Literacy in allen Teams.
Danach geht es die Wertschöpfungskette hinauf. Decision Intelligence stellt Analytics auf die Architektur der Entscheidungen selbst um, und Embedded Analytics bringt den Insight genau dorthin, wo gearbeitet wird. Sie steigen in fortgeschrittene Verfahren ein, die Finance und der Vorstand respektieren: Customer Lifetime Value, Churn Prediction und Demand Forecasting. Und weil all das ohne Nachweis nichts zählt, lernen Sie, den Business Case aufzubauen und den ROI jeder Analytics-Investition zu verteidigen.
Zum Schluss nehmen Sie sich den Teil vor, den alle unterschätzen. Experimentation at scale mit echter kausaler Strenge statt A/B-Theater sowie die Disziplin, Modelle im Produktivbetrieb zu führen. Drift, Monitoring und MLOps sind keine Engineering-Details, sie machen den Unterschied zwischen einem Modell, das Wert schafft, und einem, das still verrottet.
Am Ende behandeln Sie Analytics nicht mehr als Reporting-Funktion, sondern führen es als Wettbewerbswaffe. Das ist der Maßstab, an dem ein CDO gemessen wird, und dieser Block bringt Sie dorthin.
Was Sie beherrschen werden
- Dashboards und KPIs entwerfen, die Entscheidungen auslösen statt Meetings zu dekorieren
- Eine Self-Service-Analytics-Fähigkeit mit Data Catalog und echter Data Literacy aufbauen
- Entscheidungen mit Decision Intelligence und Embedded Analytics strukturieren
- Advanced Models für CLV, Churn Prediction und Demand Forecasting ausrollen
- Den Geschäftswert von Analytics mit einem belastbaren ROI und Business Case nachweisen
- Experimentation at scale mit echter kausaler Strenge betreiben
- Produktivmodelle mit Drift-Erkennung, Monitoring und MLOps gesund halten
Module
Modernes BI und Self-Serve Analytics mit Semantic Layer und Data Catalog aufbauen
Use Cases für Advanced Analytics und Decision Intelligence aufbauen und deren ROI messen
Experimentation und das Deployment von Modellen in Produktion mit MLOps industrialisieren
Zeigt, wie Sie aus Dashboards Entscheidungen machen, Datennarrative für das Top-Management aufbauen und Analytics direkt in die täglichen Workflows einbetten.
Zeigt, wie Sie Metriken in einem Semantic Layer definieren, KPI-Bäume aufbauen und North-Star- sowie Guardrail-Metriken festlegen, die Entscheidungen in eine Richtung bringen.
Häufige Fragen
Was deckt der Block Analytics, BI & Decision Intelligence konkret ab?
Er deckt die gesamte Kette von den Grundlagen moderner BI bis zu Modellen im Produktivbetrieb ab: Semantic Layer, Dashboard- und KPI-Design, Self-Service-Analytics, Decision Intelligence, CLV, Churn Prediction, Demand Forecasting, Experimentation und MLOps. Der Block ist in 5 Module mit jeweils 3 Lektionen gegliedert, insgesamt 15 Lektionen. Durchgehend gilt: Analytics ist eine Entscheidungsmaschine, keine Reporting-Funktion.
Für wen ist das gedacht, und muss ich programmieren können?
Der Block ist für die Person geschrieben, die für die Datenfunktion verantwortlich ist, typischerweise ein CDO oder eine Datenführungskraft, und er gehört zum CDO Track. Programmieren ist nicht erforderlich: Es geht um Architekturentscheidungen, Metrik-Definitionen, ROI-Argumente und operative Disziplin, nicht um Syntax. Sie sollten eine KPI-Definition lesen und den Business Case eines Modells hinterfragen können.
Was ist der Unterschied zwischen Business Intelligence und Decision Intelligence?
Business Intelligence erzeugt Reports und Dashboards, die beschreiben, was passiert ist; Decision Intelligence setzt bei der Entscheidung selbst an und organisiert Daten, Modelle und Workflows darum herum. In der Praxis heißt das: festhalten, wer was in welchem Takt entscheidet, und dann mit Embedded Analytics den Insight in das Tool bringen, in dem gearbeitet wird. Der Block behandelt BI als Fundament und Decision Intelligence als die Schicht, die es nutzbar macht.
Wo soll ich anfangen, wenn niemand unsere Dashboards liest?
Fangen Sie bei den Metriken und beim Semantic Layer an, bevor Sie die Dashboards anfassen. Ungelesene Dashboards sind meist ein Symptom von Metriken, die für verschiedene Teams Verschiedenes bedeuten, oder von KPIs, für deren Umsetzung niemand verantwortlich ist. Die Lektionen zu Semantic Layer, KPI-Bäumen sowie North-Star- und Guardrail-Metriken adressieren diese Ursache; Dashboard-Design zahlt sich erst aus, wenn die Definitionen geklärt sind.
Brauche ich einen Data Catalog, bevor ich Self-Service-Analytics öffne?
Ja, sonst wird Self-Service zur Fabrik widersprüchlicher Zahlen. Die Lektion zu Self-Service-Analytics verbindet die Architektur mit einem Data Catalog und echter Data Literacy in den Teams, denn Query-Zugang ohne dokumentierte, verlässliche Definitionen verschiebt den Reporting-Engpass nur in ein Glaubwürdigkeitsproblem. Der Catalog ist das, was einem Business User erlaubt, die richtige Tabelle zu finden und zu wissen, wem sie gehört.
Was sagt der Block dazu, Modelle im Produktivbetrieb am Leben zu halten?
Zwei der fünfzehn Lektionen sind dem gewidmet: eine zu Modellen im Produktivbetrieb mit Drift und Monitoring, und eine zu MLOps mit Monitoring, Retraining und Drift. Das Argument: Ein Modell ohne Drift-Erkennung degradiert stillschweigend, der geschaffene Wert erodiert also, ohne dass es jemand bemerkt. Monitoring und Retraining-Takt werden als Management-Entscheidungen behandelt, nicht als Engineering-Details.