Programm
9:00 - 9:10 Uhr: Begrüßung und Einführung
Kurze Vorstellung der Agenda und der Ziele des Workshops
9:10 - 10:00 Uhr: - Grundlagen des Storytellings
- Einführung in das Storytelling, Bedeutung und Grundkonzepte.
- Die Macht der Geschichten - Einfluss und Wirkungsweise auf das Marketing
- Beispiele erfolgreicher Storytelling-Kampagnen
- Internes vs. externes Storytelling
10:00 - 10:50 Uhr: - Data Storytelling
- Die drei Säulen des Data Storytellings: Narrative, Data und Visualisierung
- Von Big Data zu Smart Data, Methoden der Datenverdichtung
- Einführung in KI-gestützte Analyse Tools
- Storyboard - Framework
10:50 - 11:00 Uhr: kurze Kaffeepause
11:00 - 12:30 Uhr: - Anwendung und Analysen mit KI
- Analytische Fragestellungen & Mind Map Erstellung inkl. Prompting.
- Ermittlung essenzieller Analyseformen relevanter Geschäftsfrage mithilfe von KI: Deskriptive-, Diagnostische-, Prädiktive-, Präskriptive Analyse
- Use Case deskriptiver Analyse mit LLM
- Big Data Analysen mit BigQuery und KI
12:30 - 13:00 Uhr: Mittagspause
13:00 - 13:40 Uhr: - KI und Visualisierung
- KI zur Erstellung von Dashboards
- Werkzeuge und Methoden der Visualisierung
- Überblick über KI-Technologien und deren Einsatzgebiete
- Relevanz und Wirkung visueller Datenpräsentation
13:40 - 14:45 Uhr: Gestaltung und Anwendung
- Gestaltprinzipien der visuellen Wahrnehmung und Grundlagen der Gestalttheorien
- Praxisbeispiel zur Datenvisualisierung
- Durchführung einer visuellen Datenanalyse
- Abschließender Use-Case
- Zusammenfassung
14:45 - 15:00 Uhr: Abschlussdiskussion und Feedbackrunde (Q&A)
Ziele
Kurs-Inhalte:
- Komplexität reduzieren: Einsatzmöglichkeiten von KI zur Umwandlung großer Datenmengen in verständliche und nutzbare Informationen.
- Entscheidungsfindung beschleunigen: Nutzung KI-gestützter Analysen zur Unterstützung schneller, fundierter Entscheidungen.
- Datenzugang erleichtern: Methoden zur verständlichen Aufbereitung komplexer Daten für verschiedene Zielgruppen mithilfe von Data Storytelling.
- Wettbewerbsfähigkeit stärken: Verbesserung der Reaktionsfähigkeit auf Marktveränderungen durch den Einsatz KI-basierter Business-Analysen.
- Innovation fördern: Potenziale der Verbindung von KI und kreativen Ansätzen zur Entwicklung neuer Lösungen.
Voraussetzungen
Es sind keine Vorkenntnisse erforderlich. Förderlich ist ein solides Verständnis und die Begeisterung für Datenanalysen.