Data & AI Persona

Data & AI Builder

Macht aus Erkenntnissen Ergebnisse und gestaltet KI-Produkte und -Abläufe.

Data & AI Builder

Wer sie sind

Data & AI Builders arbeiten täglich mit Daten, sind aber nicht in einer Datenrolle. Sie tauchen in die Daten ein, um Erkenntnisse zu finden, die den Umsatz heben oder die Kosten senken, und tun das vor allem in Business-Intelligence- und Analytics-Tools.

Ihr Vorteil ist Fachwissen. Sie wissen, wie das Geschäft wirklich funktioniert, und genau das braucht es, um eine lohnende Analytics- oder KI-Chance zu erkennen, und um die zu erkennen, die den Kontakt mit der Realität nie überleben.

Builders sind die Brücke zwischen der User-Gruppe und den Datenspezialistinnen und -spezialisten. Wenn diese Persona gut ausgebildet ist, kommen Ideen schon geschärft beim Datenteam an, und KI-Pilotprojekte starten von einem echten Problem aus. Aus dieser Gruppe werden auch die meisten Data & AI Champions gewonnen.

Was sie beherrschen müssen

  • Mit Data & AI arbeiten, hoher Fokus. Business-Intelligence- und Analysetools, Arbeiten mit KI-Anwendungen und Agenten, Data- und AI-Governance.
  • Mit Data & AI schlussfolgern, hoch. Business-Analyse, statistische Analyse und Experimente.
  • Daten lesen, solide Basis. Erkenntnisse und Visualisierungen interpretieren, datenbasiert entscheiden.
  • Mit Data & AI kommunizieren, mittel. KI-Chancen erkennen und mit Daten überzeugen.

Ihr Lernpfad

  • Spotting AI Opportunities
  • Introduction to Agentic AI
  • Data Governance Fundamentals

Je nachdem, in welchen Tools Ihre Teams arbeiten, kommen praxisnahe Tracks wie Tableau, Power BI oder SQL dazu. Die Übungen laufen auf Ihren eigenen Daten und Use Cases, sodass das, was die Leute im Training bauen, danach nutzbar ist.

Wo diese Persona steht

Builder steht zwischen Data & AI User und den Datenspezialisten-Rollen. Users werden zu Builders, sobald sie Erkenntnisse produzieren statt sie nur zu konsumieren. Builders, die in die Führung gehen, brauchen die Kompetenzen des Data & AI Leader: Kultur, Portfolioentscheidungen und Risiko.

Beispiele für Jobtitel

Product Manager, Marketing Manager, Finance Manager, Business Analyst

In ihren eigenen Worten

Ich gehe selbst in die Daten und entscheide, was wir damit machen.

Was Teilnehmende sagen

Die praktischen Übungen gehörten zu den stärksten Teilen des Programms. Sie machen aus dem Training nicht nur eine Lernerfahrung, sondern eine Erfahrung, die wirklich befähigt.

Teilnehmer:in, Data & AI School

Erstgespräch buchen

Unsere Wirkung in Zahlen

Abschlussquote

79%

gegenüber rund 12 % bei klassischen Online-Kursen

Durchschnittliches Kompetenzwachstum

21%

Vor und nach dem Programm gemessen, nie selbst eingeschätzt

Teilnehmende auf unserer Plattform

10K+

Bei Organisationen wie PGGM, Just Eat Takeaway & Jaarbeurs

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Die anderen Personas

Die meisten Organisationen lassen alle drei parallel laufen: die gesamte Belegschaft kommt gleichzeitig in Bewegung, jede Gruppe mit den Kompetenzen, die ihre eigene Arbeit verlangt.