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
Rückmeldungen zu unseren Seminaren
Das direkte Ansprechen einzelner Personen hat sehr gut zur Interaktion aller beigetragen. Man konnte jederzeit Fragen stellen, die ausführlich beantwortet wurden.
Der Tag war super! Die Geschwindigkeit perfekt! Teamarbeit kam super an und alles konnte direkt umgesetzt werden.
Besonders gut war Interaktivität, persönlicher Austausch, motivierter und engagierter Referent!
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Elke Bonny
Seminarbetreuung
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