Fachbereiche
Datenbasis und Kontext eigener AI-Anwendungsfälle selbst kritisch einschätzen können.
Data Literacy Weiterbildung
Datenkompetenz für AI
Datenqualität, Kontext und Schutzbedarf als Basis belastbarer AI-Ergebnisse.
ZIELGRUPPE
Für wen das Programm gedacht ist.
Inhalte und Praxisfälle werden an Rolle, Kompetenzstand, Branche und vorhandene Unternehmensregeln angepasst.
Analysten
Datenqualität, Herkunft und Verzerrungen erkennen, bevor sie in eine Analyse einfließen.
Process Owner
Schutzbedarf und Datenherkunft im eigenen Prozess korrekt einordnen und dokumentieren.
AI-Anwender
AI-Ausgaben anhand der zugrunde liegenden Datenbasis richtig einordnen und hinterfragen.
LERNZIELE
Was Teilnehmende danach können.
Die Lernziele sind beobachtbar formuliert und werden durch Übungen, Reflexion oder praktische Arbeitsartefakte unterstützt.
Datenqualität beurteilen
Vollständigkeit, Aktualität und Herkunft von Daten bewerten, bevor sie genutzt werden.
Bias und Kontextfehler erkennen
Typische Verzerrungsquellen in Stichprobe, Erhebung und Kontext identifizieren.
Schutzbedarf einordnen
Personenbezug und besondere Datenkategorien DSGVO-orientiert erkennen und behandeln.
Ergebnisse nachvollziehbar kommunizieren
AI-gestützte Ergebnisse mit Datenbasis, Annahmen und Grenzen transparent darstellen.
CURRICULUM
Module und Inhalte.
Die genaue Tiefe wird modular festgelegt. So bleibt das Programm kompakt, ohne technische oder organisatorische Kernpunkte auszulassen.
Datenarten und Lebenszyklus
Welche Datenarten es gibt und wie sie von Erhebung bis Löschung verantwortungsvoll behandelt werden.
Qualität und Herkunft
Datenqualität und Herkunft systematisch prüfen, bevor Daten in eine AI-Anwendung einfließen.
Bias, Stichprobe und Kontext
Wie Verzerrungen durch Stichprobe, Erhebung oder fehlenden Kontext entstehen und erkannt werden.
DSGVO-orientierter Umgang
Personenbezogene und besondere Datenkategorien im Alltag rechtssicher einordnen.
Interpretation von AI-Ausgaben
AI-Ergebnisse anhand der zugrunde liegenden Datenbasis korrekt lesen und einordnen.
Dokumentation und Verantwortlichkeit
Datenherkunft und Verarbeitungsschritte nachvollziehbar dokumentieren und Verantwortung zuordnen.
DATA QUALITY COCKPIT
Daten sind nicht automatisch AI-tauglich.
Datensatz auswählen und Qualitätsprofil vergleichen.
Freigegebener Datensatz
Qualität muss zum konkreten Zweck, Risiko und Entscheidungsgewicht passen.
SUITABLE WITH REVIEWPRAXIS & TRANSFER
Ergebnisse, die weiterverwendet werden.
- Datenqualitäts-Canvas
- Bewertungsübung
- Transfer-Checkliste
Format passend zum Bedarf
Als Impuls, Workshop, Bootcamp oder modularer Lernpfad – remote, vor Ort oder hybrid. Umfang und Übungsanteil werden nach Zielgruppe und gewünschtem Transfer festgelegt.
Teilnahme-, Abschluss- oder Assessmentnachweise dokumentieren transparent Lernziele und Umfang. Sie sind kein staatlicher Abschluss, keine behördliche Zertifizierung und keine automatische Bestätigung regulatorischer Compliance.