Die Veranstaltung bietet zunächst einen Überblick über das Thema Datenmanagement, insbesondere zum Speichern und Verarbeiten von strukturierten Daten mit Hilfe von Datenbanken. An einem Anwendungsbeispiel aus dem Laborbetrieb wird gezeigt, wie man ausgehend von fachlichen Anforderungen, ein Fachkonzept erstellt und daraus eine relationale Datenbank implementiert. Weil heutzutage Daten aus diversen Quellen und in verschiedenen Strukturen verarbeitet werden müssen, werden auch die Themen Datenintegration und Datenanalyse behandelt. Insbesondere wird dabei auf Aspekte des Data Warehousing, Big Data, Data Science und Künstliche Intelligenz eingegangen.
Zielgruppe
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.
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.
Programm
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
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Referent
Das fanden Teilnehmende besonders gut:
War alles sehr gut und auch für "Laien" verständlich vorgetragen!
Burkard Schäfer ist ein sehr fachkompetenter Referent mit sehr gut erklärender Vortragsweise und bezieht sehr gern sein Publikum mit ein. Deshalb machen die Seminare bei ihm echt Spaß.
Schwieriges und theoretisches Thema sehr gut rübergebracht, man konnte gut mitkommen.
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Elke Bonny
Seminarbetreuung
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