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BME Akademie GmbH

BME-Masterclass Procurement loves Data

Teilnahmegebühr €1.595,00 - Teilnahmegebühr €1.595,00
Teilnahmegebühr
€1.595,00
€1.595,00 - €1.595,00
Aktueller Preis €1.595,00

zzgl. MwSt.

Dauer
1. Tag: 09.00 – 16.00 Uhr
2. Tag: 09.00 – 15.00 Uhr

Die Masterclass vermittelt praxisnahe und fundierte Kenntnisse zur Steigerung der Daten-Exzellenz im Einkauf. Sie richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die Daten strategisch nutzen möchten, um Einkaufsprozesse zu optimieren und bessere Entscheidungen zu treffen.

VERANSTALTUNGSINHALT

Diese Masterclass bietet umfassende Aspekte zur Steigerung der Daten-Exzellenz im Einkauf. Die Teilnehmer erhalten nicht nur theoretische Kenntnisse, sondern auch Einblicke in bewährte Praktiken und Fallstudien aus der Industrie, die ihnen dabei helfen, Datenkompetenzen erfolgreich umzusetzen und von Daten im Einkauf zu profitieren. Die Praxisbeiträge von externen Referenten ergänzen das Programm und bieten wertvolle Einblicke aus der realen Geschäftswelt.

METHODIK

Vorträge, Diskussion und Beispiele aus der Praxis

ZIELGRUPPE

Fach- und Führungskräfte aus dem Stammdatenmanagement, Master Data Management, Product Data Management, Lieferantenmanagement, Projekteinkauf, IT & Datenmanagement, Einkaufscontrolling

FACHLICHE LEITUNG

Thomas Schäffer ist Dozent im Bachelor- und Masterstudiengang Wirtschaftsinformatik an der Hochschule Heilbronn und lehrt u. a. in den Fachgebieten: Informationsmanagement, Betriebliche Informationssysteme, Business Intelligence, und Wissenschafts- und Forschungsmethoden. Sein langjähriges Forschungsgebiet ist das Datenmanagement mit Schwerpunkt auf das überbetriebliche Data Governance mit Fokus auf Koordination und Überwachung der Datenqualität. Herr Schäffer ist ferner wissenschaftlicher Autor von zahlreichen Publikationen in seinem Forschungsgebiet.

VERANSTALTUNGSINHALTE

Data Engineering – Daten umfassend managen

Anpfiff im Data Engineering – die Basics für Ihren Erfolg

  • Einführung in Data Engineering: Definition und Bedeutung
  • Wichtige Tools und Technologien das Datenmanagement
  • Best Practices für eine effiziente Datenintegration

Thomas Schäffer

Datenpipelines – Ihr perfekter Pass zum Erfolg

  • Aufbau und Design von Datenpipelines
  • Fehlererkennung und -behebung in Datenpipelines
  • Optimierungstechniken für maximale Datenverfügbarkeit und -qualität

Thomas Schäffer

Datenqualität – Ihr Sieg im Einkaufsstadion

  • Methoden und Tools zur Sicherstellung der Datenqualität
  • Implementierung von Datenqualitätsstandards
  • Kontinuierliche Überwachung und Verbesserung der Datenqualität

Thomas Schäffer

Datenmanagement und -architektur – die Strategie

  • Entwicklung einer robusten Datenarchitektur
  • Strategien für effektives Datenmanagement
  • Integration von Datenmanagement in Ihre Unternehmensstrategie

Thomas Schäffer

Der (Daten-)Produktlebenszyklus: Von der Produkteinführung bis zum Ende des Lebenszyklus/Verschrottung

  • Kurze Erklärung der verschiedenen Materialtypen (Materialstammdaten) und ihrer Hauptanwendungen
  • Wichtige Phasen des Produktlebenszyklus: Von der Entwicklung über die Materialwirtschaft bis zum Produktionsende/Verschrottung
  • Wichtige KPIs zur Überwachung
  • Produktlebenszyklus (ERP) versus Vertriebslebenszyklus (CRM)
  • Data Governance-Modelle und Workflows in der Anwendung
  • Die Rolle des "Care Takers" im gesamten Lebenszyklus
  • Lessons Learned – Herausforderungen und Erkenntnisse aus der Praxis

Mürsel Inan, Master Data Governance Manager Digitalization, RIEDEL Communications GmbH & Co. KG

Data Analytics – datenbasierte Entscheidungen treffen

Datenanalyse im Einkauf – Ihr Startschuss zur Optimierung

  • Grundlagen der Datenanalyse und ihre Bedeutung
  • Tools und Technologien für die Datenanalyse
  • Erste Schritte zur Implementierung einer Datenanalyse-Strategie

Thomas Schäffer

Fortgeschrittene Analysemethoden – der entscheidende Spielzug

  • Methoden der prädiktiven und präskriptiven Analyse
  • Anwendungsbeispiele und Fallstudien
  • Integration fortgeschrittener Analysemethoden in Ihre Geschäftsprozesse

Thomas Schäffer

KI basierter Data Quality Approach für korrekte, qualitätsgesicherte Lieferantenstammdaten

  • KI basierter near-time Data Quality Approach für Lieferantenstammdaten
  • Graphen basierte strukturierte Abbildung zu Tiefenwissen rund um Lieferanten
  • Near-time DQ Monitoring basierend auf einer lernenden Data Quality KI-Plattform
  • An die KI angepasste Lieferantendatenpflegeprozesse
  • Insights & Value – Potenzial und Chancen von AI für Lieferantenprozesse

Frank Sommerer, Programm Manager strategische MDM Projekte, Boehringer Ingelheim GmbH

Datenvisualisierung – machen Sie Ihre Ergebnisse sichtbar

  • Best Practices für die Datenvisualisierung
  • Tools zur Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen
  • Anwendung von Visualisierungen zur Entscheidungsunterstützung

Thomas Schäffer

Datengetriebene Entscheidungsfindung – Ihr Erfolgsschuss im Einkauf

  • Entwicklung einer datengetriebenen Unternehmenskultur
  • Nutzung von Daten zur Unterstützung strategischer Entscheidungen
  • Erfolgreiche Fallstudien zu datengetriebenen Entscheidungen

Thomas Schäffer

Werkzeuge in der Datenanalyse – Ihr Equipment für den Erfolg

  • Vorstellung und Vergleich verschiedener Analysetools
  • Praktische Anwendungsbeispiele
  • Tipps für die Auswahl des richtigen Tools für Ihr Unternehmen

Thomas Schäffer

Praxisbeispiel Masterdatenmanagement im Einkauf als Grundlage für datenbasierte Entscheidung und Digitalisierungsprojekte

  • Masterdatenmanagement im Einkauf (Grundsatzlogik und Vorgehen)
  • Aufgeräumte Daten als Grundlage für Digitalisierungsprojekte im Einkauf
  • Transparenz & Entscheidungsunterstützung durch Datenvisualisierung

Olga Fendel, Leiterin Digitalisierung, Systeme & Prozesse Einkauf, Brose Fahrzeugteile SE & Co.
Janina Goller, Project Manager Master Data Management, Brose Fahrzeugteile SE & Co.
Hans Wendt, Project Manager Purchasing Reporting, Brose Fahrzeugteile SE & Co.

Die Zukunft der Datenkompetenz im Einkauf

  • Datenmanagement in der Ära der digitalen Transformation
  • KI im Datenmanagement – weiterer Automatisierungsschub
  • KI gestützte Entscheidungsfindung

Thomas Schäffer

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