Effektive Datennutzung durch strukturierte Datenbanken

Seminar bestehend aus 2 Tagen Einführung

• "KI ist der Motor der Digitalisierung, Daten sind der Treibstoff"
• Prozesse, Daten, Funktionen, Anwendungen
• Verteilte Systeme und Schichtenmodell: Daten, Anwendung, Präsentation
• Labor-Informations- und Management-Systeme (LIMS)

Grundlagen

• Zeichen, Daten, Informationen, Wissen, ..., Wettbewerbsfähigkeit (Wissenstreppe von North)
• Datenstrukturen: Strukturierte Daten, semi-strukturierte Daten, unstrukturierte Daten
• Datenformate: CSV, XLS, XML usw.
• Stammdaten, Bewegungsdaten, Bestandsdaten
• Transaktionen, ACID-Prinzip, OLTP
• Datenmanagement
• Datenschutz vs. Datensicherheit

Datenbanken: Vom Konzept zur Implementierung

• Anforderungen an Datenbanken
• Fachkonzept: Datenmodellierung, Entity Relationship Modell (ERM)
• Technisches Konzept: Relationales Modell
• Implementierung: Relationale Datenbanken und Structured Query Language (SQL)

Datenintegration und Datenanalyse

• Data Warehouse, Stern-Schema, ETL-Prozess
• Business Intelligence, Reporting, OLAP

Moderne Datenanalysemethoden

• Data Mining, Predictive Analytics
• Big Data, NoSQL-Datenbanken
• Data Science und Künstliche Intelligenz

Anwendungsbeispiele aus dem Laborbetrieb

Lernziele

Nach dem Seminar- wissen Sie um den Unterschied zwischen Excel und Datenbanken.- erkennen Sie die Chancen und Nutzen von Datenbanken für Ihre Organisation.- haben Sie das nötige Fachwissen, um zusammen mit Ihrer IT eine auf die Bedürfnisse Ihrer Organisation maßgeschneiderte Datenbank aufzusetzen.

Zielgruppen

Für wen ist dieses Seminar interessant- Fach- und Führungskräfte, Laborleitungen und technische Angestellte, die sich über die Entwicklungen und Methoden der digitalen Transformation in einer modernen, agilen Organisation, insbesondere zum Thema Datenmanagement, informieren möchten.- Der Kurs ist geeignet zum Einstieg, richtet sich aber auch an Fortgeschrittene, die ihre Laborpraxis durch geeignetes Backgroundwissen erweitern möchten. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.