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Der MBA in Business Intelligence Management ist ein außergewöhnliches Programm, das Fachleute herausfordert, indem es sich auf den Erfolg in der Geschäftswelt und die Qualität von Dienstleistungen und Humankapital konzentriert. Es handelt sich um ein Programm, das so strukturiert ist, dass der Student nicht nur alle gewünschten Kenntnisse und Kompetenzen erwirbt, sondern auch eine einzigartige und anregende Erfahrung macht, die ihn an die Spitze seiner beruflichen Leistungsfähigkeit bringt. 

Sie werden lernen, wie Sie das Management von Emotionen als grundlegendes Werkzeug einsetzen können, um die Ergebnisse des Unternehmens und Ihre berufliche Zukunft zu beeinflussen" 

Lehrplan

Der MBA in Business Intelligence Management der TECH Technologische Universität ist ein intensives Programm, das den Studenten auf die Herausforderungen und Geschäftsentscheidungen im Bereich Technologie und innerhalb der Systeme zur Daten- und Informationsgenerierung vorbereitet. 

Der Inhalt des MBA in Business Intelligence Management ist darauf ausgerichtet, die Kontrolle und strategische Entscheidungsfindung in einem erfolgreichen Geschäftsumfeld zu fördern. 

Während der 2.700 Unterrichtsstunden wird der Student in Einzel- und Gruppenarbeit eine Vielzahl von praktischen Fällen analysieren. Es ist also ein echtes Eintauchen in reale Geschäftssituationen. 

Auf diese Weise befasst sich dieser Privater masterstudiengang eingehend mit dem Konzept der Business Intelligence aus einer disruptiven, vollständigen und aktualisierten Perspektive, die sich auf die Lösung der tatsächlichen Bedürfnisse der Geschäftswelt konzentriert. Er ist darauf ausgerichtet, Fachleute weiterzubilden, die Business Intelligence mit einem strategischen, internationalen und innovativen Ansatz verstehen. 

Ein vollständig auf den Studenten zugeschnittener Plan, der sich auf seine berufliche Weiterentwicklung konzentriert und ihn darauf vorbereitet, Spitzenleistungen im Bereich der Business Intelligence zu erbringen. Ein Programm, das sowohl die Bedürfnisse des Studenten als auch die des Unternehmens versteht, durch innovative Inhalte, die auf den neuesten Trends basieren, unterstützt durch die beste Lehrmethodik und einen außergewöhnlichen Lehrkörper. 

Dieser MBA erstreckt sich über einen Zeitraum von 12 Monaten und ist in 15 Module unterteilt:

Modul 1. Business Intelligence im Unternehmen 
Modul 2. Geschäftsperspektive 
Modul 3. Datengestützte Unternehmenstransformation
Modul 4. Datenvisualisierung 
Modul 5. Programmierung für die Datenanalyse
Modul 6. Digital Marketing Analytics 
Modul 7. Datenmanagement
Modul 8. Business Intelligence und Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen 
Modul 9. Optimierung des Humankapitals im Unternehmen 
Modul 10. Führung, Ethik und soziale Verantwortung der Unternehmen
Modul 11. Personal- und Talentmanagement 
Modul 12. Wirtschaftlich-finanzielle Verwaltung
Modul 13. Kaufmännisches Management und strategisches Marketing 
Modul 14. Geschäftsleitung

Wo, wann und wie wird unterrichtet?

TECH bietet die Möglichkeit, dieses Programm vollständig online zu entwickeln. Während der 12-monatigen Ausbildung können die Untersuchung jederzeit auf alle Inhalte dieses Programms zugreifen, was ihnen die Möglichkeit gibt, ihre Studienzeit selbst zu verwalten. 

Modul 1. Business Intelligence im Unternehmen 

1.1. Business Intelligence für Unternehmen 

1.1.1. Welt der Daten
1.1.2. Relevante Konzepte
1.1.3. Hauptmerkmale
1.1.4. Lösungen für den heutigen Markt
1.1.5. Globale Architektur einer BI-Lösung
1.1.6. Cybersecurity in BI und Data Science

1.2. Neues Geschäftskonzept 

1.2.1. Warum BI?
1.2.2. Informationen einholen
1.2.3. BI in den verschiedenen Abteilungen des Unternehmens
1.2.4. Gründe für eine Investition in BI

1.3. Data Warehouse 

1.3.1. Definition und Ziele: Data Warehouse und Data Mart
1.3.2. Architektur
1.3.3. Dimensionale Modellierung und ihre Arten von Diagrammen
1.3.4. Prozess der Extraktion, Transformation und des Ladens (ETL)
1.3.5. Metadaten

1.4. Big Data und Datenerfassung

1.4.1. Erfassung
1.4.2. Transformation
1.4.3. Speicherung

1.5. Reporting Business Intelligence (BI) 

1.5.1. Datenbank-Strukturen
1.5.2. OLTP- und OLAP-Datenbanken
1.5.3. Beispiele

1.6. Dashboards oder Balanced Scorecards 

1.6.1. Dashboards
1.6.2. Systeme zur Entscheidungshilfe
1.6.3. Exekutive Informationssysteme 

1.7. Deep Learning

1.7.1. Deep Learning  
1.7.2. Nützlichkeit des Deep Learning  

1.8. Machine Learning

1.8.1. Machine Learning  
1.8.2. Nützlichkeit des Machine Learning 
1.8.3. Deep Learning vs. Machine Learning 

1.9. BI-Tools und -Lösungen

1.9.1. Auswahl des besten Tools
1.9.2. Microsoft Power BI, MicroStrategy und Tableau
1.9.3. SAP BI, SAS BI und Qlikview
1.9.4. Prometeus

1.10. Planung und Management von BI-Projekten 

1.10.1. Erste Schritte zur Definition eines BI-Projekts
1.10.2. BI-Lösung für das Unternehmen
1.10.3. Anforderungen und Ziele

Modul 2. Geschäftsperspektive 

2.1. Das Unternehmen

2.1.1. Risikokapital-Theorie
2.1.2. Morphologie der Organisationen: Größe, Form, Tätigkeit und Sektoren
2.1.3. Organisation und Ressourcen
2.1.4. Management und seine Bedürfnisse

2.2. Unternehmen: Markt und Kunde

2.2.1. Markt und Kunde
2.2.2. Marktanalyse und -segmentierung

2.2.2.1. Direkter und indirekter Wettbewerb
2.2.2.2. Wettbewerbsvorteil

2.3. SWOT-Analyse

2.3.1. Unternehmensstrategie
2.3.2. SWOT-Analyse
2.3.3. Zielsetzungen und Fristen (SMART, C/M/L/P, Kaskadenziele)
2.3.4. Ergebnisse messen: die Realität kennen
2.3.5. Wichtige Indikatoren (KPI)

2.4. Informationen als Kapital

2.4.1. Information und Management
2.4.2. Lebenszyklus der Information
2.4.3. Operatives System und strategisches System

2.5. Balanced Scorecard

2.5.1. Scorecard: operativ, taktisch und strategisch
2.5.2. Definition der Balanced Scorecard
2.5.3. Finanzielle Perspektive
2.5.4. Perspektive des Kunden
2.5.5. Interne Prozessperspektive
2.5.6. Perspektive des Lernens und Wachstums

2.6. Produktivitätsanalyse

2.6.1. Einkommen, Ausgaben, Investitionen und Konsum
2.6.2. Kostenanalyse und -zuweisung
2.6.3. ROI und andere relevante Kennziffern

2.7. Vertrieb und Verkauf

2.7.1. Relevanz der Abteilung
2.7.2. Sender und Ausrüstung
2.7.3. Arten von Verkauf und Konsum

2.8. Andere gemeinsame Bereiche

2.8.1. Produktion und Dienstleistungserbringung
2.8.2. Vertrieb und Logistik
2.8.3. Kaufmännische Kommunikation
2.8.4. Inbound Marketing

2.9. Data Management

2.9.1. Rollen und Verantwortlichkeiten (Führungsrollen und technische Rollen)
2.9.2. Identifizierung der Interessengruppen (Stakeholders)
2.9.3. Informationsmanagementsysteme (Einführung und Typen, ohne Angaben zur Technologie)
2.9.4. Art der operativen Systeme
2.9.5. Strategische oder entscheidungsunterstützende Systeme
2.9.6. Informationsplattformen: Cloud Computing vs On Premise

2.10. Informationen erforschen

2.10.1. Einführung in SQL: Relationale Datenbanken Grundlegende Konzepte (DDL und DML, PK, FK, JOINS)
2.10.2. Netzwerke und Kommunikation: öffentliche/private Netzwerke, Netzwerk-/Subnetz-/Router-Adresse und DNS. VPN- und SSH-Tunneling
2.10.3. Operatives System: Standardisierte Datenmodelle
2.10.4. Strategisches System: multidimensionales Modell, OLAP und grafische Dashboards
2.10.5. Strategische Analyse von Datenbanken und Zusammensetzung von Berichten

Modul 3. Datengestützte Unternehmenstransformation

3.1. Big Data

3.1.1. Big Data in Unternehmen
3.1.2. Konzept des Wertes
3.1.3. Management von hochwertigen Projekten

3.2. Customer Journey

3.2.1. Lebenszyklus des Kunden
3.2.2. Kampagnen mit dem Lebenszyklus verknüpfen
3.2.3. Metriken der Kampagne

3.3. Datenverwaltung für Kampagnen

3.3.1. Datawarehouse und Datalab
3.3.2. Tools zur Erstellung von Kampagnen
3.3.3. Antriebsmethoden

3.4. GDPR in Digital Marketing

3.4.1. Datenanodisierung und Manipulation von persönlichen Daten
3.4.2. Robinson-Konzept
3.4.3. Ausschlusslisten

3.5. Dashboards

3.5.1. KPIs
3.5.2. Publikum
3.5.3. Hilfsmittel
3.5.4. Storytelling

3.6. Kundenanalyse und -charakterisierung

3.6.1. 360º-Kundensicht
3.6.2. Verknüpfung von Analyse und taktischen Maßnahmen
3.6.3. Analyse-Tools

3.7. Beispiele für geschäftliche Anwendungstechniken von Big Data

3.7.1. Upselling/Cross-Selling
3.7.2. Propensitätsmodelle
3.7.3. Risikomodelle
3.7.4. Vorhersagen
3.7.5. Bildbearbeitung

Modul 4. Datenvisualisierung 

4.1. Datenvisualisierung 

4.1.1. Visualisierung der Daten
4.1.2. Bedeutung von Datenanalyse und -visualisierung
4.1.3. Evolution

4.2. Design 

4.2.1. Verwendung von Farbe
4.2.2. Komposition und Typografie
4.2.3. Empfehlungen

4.3. Datentypen

4.3.1. Qualitative
4.3.2. Quantitative
4.3.3. Temporäre Daten

4.4. Datensätze 

4.4.1. Dateien
4.4.2. Datenbanken
4.4.3. Opendata
4.4.4. Daten in Streaming

4.5. Übliche Arten der Repräsentation 

4.5.1. Säulen
4.5.2. Balken
4.5.3. Linien
4.5.4. Bereiche
4.5.5. Dispersion

4.6. Fortgeschrittene Arten der Repräsentation 

4.6.1. Zirkulär
4.6.2. Ringe
4.6.3. Blasen
4.6.4. Karten

4.7. Anwendung nach Bereich 

4.7.1. Politikwissenschaft und Soziologie
4.7.2. Wissenschaft
4.7.3. Marketing
4.7.4. Gesundheit und Wohlbefinden
4.7.5. Meteorologie
4.7.6. Wirtschaft und Finanzen

4.8. Storytelling 

4.8.1. Bedeutung des Storytelling
4.8.2. Geschichte des Storytelling
4.8.3. Anwendung des Storytelling

4.9. Software zur Visualisierung 

4.9.1. Kommerzielle
4.9.2. Kostenlose
4.9.3. online
4.9.4. Freie Software

4.10. Zukunft der Datenvisualisierung 

4.10.1. Virtuelle Realität
4.10.2. Augmented Reality
4.10.3. Künstliche Intelligenz

Modul 5. Programmierung für die Datenanalyse 

5.1. Programmierung für die Datenanalyse

5.1.1. Sprachen für die Datenanalyse 
5.1.2. Evolution und Merkmale der wichtigsten Tools 
5.1.3. Installation und Konfiguration 

5.2. Datentypen

5.2.1. Grundtypen 
5.2.2. Komplexe Typen 
5.2.3. Andere Strukturen

5.3. Strukturen und Operationen 

5.3.1. Datenoperationen
5.3.2. Kontrollstrukturen 
5.3.3. Dateioperationen 

5.4. Extraktion und Analyse von Informationen 

5.4.1. Statistische Zusammenfassungen 
5.4.2. Univariate Analyse 
5.4.3. Multivariate Analyse 

5.5. Visualisierung

5.5.1. Univariate Diagramme 
5.5.2. Multivariate Diagramme
5.5.3. Andere Diagramme von Interesse

5.6. Vorverarbeitung 

5.6.1. Die Bedeutung der Qualität der Daten 
5.6.2. Erkennung und Analyse von Outliers 
5.6.3. Andere Qualitätsfaktoren für Datensätze 

5.7. Fortgeschrittene Vorverarbeitung

5.7.1. Unterabtastung 
5.7.2. Neuabtastung 
5.7.3. Reduzierung der Dimensionalität

5.8. Datenmodellierung  

5.8.1. Phasen der Modellierung 
5.8.2. Aufteilung des Datensatzes 
5.8.3. Metriken für Prognosen 

5.9. Fortgeschrittene Datenmodellierung 

5.9.1. Unüberwachte Modelle
5.9.2. Überwachte Modelle 
5.9.3. Bibliotheken für die Modellierung 

5.10. Tools und bewährte Verfahren

5.10.1. Bewährte Praktiken für die Modellierung 
5.10.2. Die Tools eines Datenanalysten 
5.10.3. Fazit und Bibliotheken von Interesse

Modul 6. Digital Marketing Analytics 

6.1. Web-Analyse

6.1.1. Web-Analyse. Nutzung
6.1.2. Geschichte
6.1.3. Anwendbare Methodik

6.2. Google Analytics

6.2.1. Über Google Analytics
6.2.2. Metrik vs. Dimension
6.2.3. Ziele der Messung

6.3. Metriken und Konversionen

6.3.1. Grundlegende Metriken
6.3.2. Fortgeschrittene Metriken oder KPIs (Key Performance Indicators)
6.3.3. Umrechnungen

6.4. Dimensionen

6.4.1. Kampagne/Schlüsselwort (Keyword)
6.4.2. Quelle/Medien
6.4.3. Inhalt

6.5. Universal Analytics vs. Google Analytics 4

6.5.1. Unterschiede UA vs. GA4
6.5.2. Vorteile und Beschränkungen
6.5.3. Verwendung von UA- und GA4-Tools

6.6. Google Analytics-Konfiguration

6.6.1. Installation und Integration
6.6.2. Struktur von Universal Analytics: Konten, Eigenschaften und Ansichten
6.6.3. Ziele und Konversionstrichter

6.7. Berichte

6.7.1. Echtzeit-Analysen
6.7.2. Analyse des Publikums
6.7.3. Analyse der Käufe
6.7.4. Verhaltensanalyse
6.7.5. Konversionsanalyse

6.8. Fortgeschrittene Berichterstattung

6.8.1. Panels
6.8.2. Maßgeschneiderte Berichte
6.8.3. APIs

6.9. Segmente

6.9.1. Unterschied zwischen Segment und Filter
6.9.2. Arten von Segmenten: vordefiniert/kundenspezifisch
6.9.3. Remarketing

6.10. Digitale Analytik

6.10.1. Messung
6.10.2. Implementierung
6.10.3. Schlussfolgerungen

Modul 7. Datenmanagement

7.1. Statistik

7.1.1. Statistik: Deskriptive Statistik, statistische Schlussfolgerungen 
7.1.2. Population, Stichprobe, Individuum 
7.1.3. Variablen: Definition und Mess-Skalen 

7.2. Arten von statistischen Daten 

7.2.1. Je nach Typ

7.2.1.1. Quantitativ: kontinuierliche Daten und diskrete Daten
7.2.1.2. Qualitativ: Binomialdaten, nominale Daten und ordinale Daten 
7.2.2. Je nach Form: numerisch, Text, logisch

7.2.3. Je nach Quelle: primär, sekundär

7.3. Planung der Datenverwaltung

7.3.1. Definition der Ziele
7.3.2. Bestimmung der verfügbaren Ressourcen
7.3.3. Festsetzung von Fristen
7.3.4. Struktur der Daten

7.4. Datenerhebung

7.4.1. Methodik der Erhebung
7.4.2. Erhebungsinstrumente
7.4.3. Kanäle für die Erhebung

7.5. Datenbereinigung 

7.5.1. Phasen der Datenbereinigung
7.5.2. Qualität der Daten
7.5.3. Datenmanipulation (mit R)

7.6. Datenanalyse, Interpretation und Bewertung der Ergebnisse 

7.6.1. Statistische Maßnahmen
7.6.2. Beziehungsindizes
7.6.3. Data Mining

7.7. Datenvisualisierung 

7.7.1. Geeignete Anzeige je nach Datentyp
7.7.2. Überlegungen zum Endverbraucher
7.7.3. Exekutivmodelle für die Präsentation der Ergebnisse

7.8. Datenlager (Datawarehouse) 

7.8.1. Elemente, aus denen sie bestehen
7.8.2. Design
7.8.3. Zu berücksichtigende Aspekte

7.9. Verfügbarkeit von Daten  

7.9.1. Zugang
7.9.2. Nützlichkeit
7.9.3. Sicherheit

7.10. Praktische Anwendung 

7.10.1. Datenerforschung
7.10.2. Manipulation und Anpassung von Mustern und Strukturen
7.10.3. Anwendung von Tests und Modellierung

Modul 8. Business Intelligence und Künstliche Intelligenz: Strategien und Anwendungen 

8.1. Finanzdienstleistungen

8.1.1. Die Auswirkungen von künstlicher Intelligenz (KI) auf Finanzdienstleistungen. Chancen und Herausforderungen 
8.1.2. Anwendungsbeispiele 
8.1.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
8.1.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

8.2. Auswirkungen von künstlicher Intelligenz im Gesundheitswesen 

8.2.1.  Auswirkungen von KI im Gesundheitswesen. Chancen und Herausforderungen 
8.2.2. Anwendungsbeispiele

8.3. Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI im Gesundheitswesen

8.3.1. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
8.3.2. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI 

8.4. Retail 

8.4.1. Auswirkungen von KI im Retail. Chancen und Herausforderungen 
8.4.2. Anwendungsbeispiele 
8.4.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 
8.4.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

8.5. Industrie 4.0 

8.5.1. Auswirkungen von KI in der Industrie 4.0. Chancen und Herausforderungen
8.5.2. Anwendungsbeispiele

8.6. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI in der Industrie 4.0 

8.6.1. Anwendungsbeispiele
8.6.2. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
8.6.3. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI 

8.7. Öffentliche Verwaltung 

8.7.1. Auswirkungen von KI in der öffentlichen Verwaltung: Chancen und Herausforderungen
8.7.2. Anwendungsbeispiele 
8.7.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 
8.7.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI 

8.8. Bildung 

8.8.1. Auswirkungen von KI in der Bildung: Chancen und Herausforderungen
8.8.2. Anwendungsbeispiele 
8.8.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 
8.8.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI

8.9. Forst- und Landwirtschaft 

8.9.1. Auswirkungen von KI in der Forst- und Landwirtschaft. Chancen und Herausforderungen 
8.9.2. Anwendungsbeispiele
8.9.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI
8.9.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI 

8.10. Personalwesen 

8.10.1. Auswirkungen von KI im Personalwesen. Chancen und Herausforderungen
8.10.2. Anwendungsbeispiele 
8.10.3. Potenzielle Risiken im Zusammenhang mit dem Einsatz von KI 
8.10.4. Mögliche zukünftige Entwicklungen/Nutzungen von KI 

Modul 9. Optimierung des Humankapitals im Unternehmen 

9.1. Humankapital im Unternehmen

9.1.1. Wert des Humankapitals in der technologischen Welt 
9.1.2. Managementfähigkeiten 
9.1.3. Paradigmenwechsel bei den Management-Modellen

9.2. Kompetenzen des Direktors 

9.2.1. Managementprozess
9.2.2. Die Funktionen des Managements
9.2.3. Management der Gruppenführung in Unternehmen: Gruppenbeziehungen

9.3. Kommunikation im Unternehmen 

9.3.1. Der Kommunikationsprozess im Unternehmen 
9.3.2. Zwischenmenschliche Beziehungen im Unternehmen 
9.3.3. Kommunikationstechniken für den Wandel 

9.3.3.1. Storytelling 
9.3.3.2. Selbstbewusste Kommunikationstechniken. Feedback, Konsens

9.4. Business Coaching 

9.4.1. Business Coaching
9.4.2. Praxis des Coachings
9.4.3. Arten von Coaching und Coaching in Organisationen

9.4.3.1. Coaching als Führungsstil

9.5. Business Mentoring

9.5.1. Mentoring im Unternehmen 
9.5.2. Die 4 Prozesse eines Mentoring-Programms
9.5.3. Vorteile dieses Business-Tools 

9.6. Mediation und Konfliktlösung im Unternehmen 

9.6.1. Die Konflikte
9.6.2. Konfliktvermeidung, -bewältigung und -beilegung
9.6.3. Stress und Arbeitsmotivation

9.7. Verhandlungstechniken 

9.7.1. Verhandlung auf Managementebene in Technologieunternehmen
9.7.2. Strategien und Hauptarten der Verhandlung
9.7.3. Die Figur des verhandelten Subjekts

9.8. Management des Unternehmenswandels

9.8.1. Faktoren des Organisationswandels 
9.8.2. Strategische Planung 
9.8.3. Management von Unternehmensänderungen 

9.8.3.1. Für immateriellen Wandel: Teams, Kommunikation, Kultur, Führung 
9.8.3.2. Für grundlegende oder greifbare Veränderungen: Zielsetzung, Leistungsmessung, Lernen, Anerkennung und Belohnung 

9.9. Techniken zur Verbesserung der Funktionsweise eines Teams

9.9.1. Techniken der Teamarbeit
9.9.2. Delegation in Arbeitsteams

9.10. Gruppendynamik. Klassifizierung 

9.10.1. Die Rolle des Dynamisierers
9.10.2. Techniken der Gruppendynamik

9.10.2.1. Braimstorming+
9.10.2.2. Philps 6/6
9.10.2.3. Der Heißluftballon

Modul 10. Führung, Ethik und soziale Verantwortung der Unternehmen 

10.1. Globalisierung und Governance

10.1.1. Governance und Corporate Governance
10.1.2. Grundlagen der Corporate Governance in Unternehmen
10.1.3. Die Rolle des Verwaltungsrats im Rahmen der Corporate Governance

10.2. Führung

10.2.1. Führung. Ein konzeptioneller Ansatz
10.2.2. Führung in Unternehmen
10.2.3. Die Bedeutung der Führungskraft im Management

10.3. Cross Cultural Management

10.3.1. Konzept des Cross Cultural Management
10.3.2. Beiträge zum Wissen über Nationalkulturen
10.3.3. Diversitätsmanagement

10.4. Managemententwicklung und Führung

10.4.1. Konzept der Managemententwicklung
10.4.2. Konzept der Führung
10.4.3. Theorien der Führung
10.4.4. Führungsstile
10.4.5. Intelligenz in der Führung
10.4.6. Die Herausforderungen der Führung heute

10.5. Wirtschaftsethik

10.5.1. Ethik und Moral
10.5.2. Wirtschaftsethik
10.5.3. Führung und Ethik in Unternehmen

10.6. Nachhaltigkeit

10.6.1. Nachhaltigkeit und nachhaltige Entwicklung
10.6.2. Agenda 2030
10.6.3. Nachhaltige Unternehmen

10.7. Soziale Verantwortung des Unternehmens

10.7.1. Die internationale Dimension der sozialen Verantwortung der Unternehmen
10.7.2. Umsetzung der sozialen Verantwortung der Unternehmen
10.7.3. Auswirkungen und Messung der sozialen Verantwortung der Unternehmen

10.8. Verantwortungsvolle Management-Systeme und -Tools

10.8.1. CSR: Soziale Verantwortung der Unternehmen
10.8.2. Wesentliche Aspekte für die Umsetzung einer verantwortungsvollen Managementstrategie
10.8.3. Schritte zur Umsetzung eines Managementsystems für die soziale Verantwortung von Unternehmen
10.8.4. CSR-Instrumente und -Standards

10.9. Multinationale Unternehmen und Menschenrechte

10.9.1. Globalisierung, multinationale Unternehmen und Menschenrechte
10.9.2. Multinationale Unternehmen und internationales Recht
10.9.3. Rechtsinstrumente für multinationale Unternehmen in der Menschenrechtsgesetzgebung

10.10. Rechtliches Umfeld und Corporate Governance

10.10.1. Internationale Einfuhr- und Ausfuhrnormen
10.10.2. Geistiges und gewerbliches Eigentum
10.10.3. Internationales Arbeitsrecht

Modul 11. Personal- und Talentmanagement  

11.1. Strategisches Management von Menschen

11.1.1. Strategisches Management und Humanressourcen
11.1.2. Strategisches Management von Menschen

11.2. Kompetenzbasiertes Personalmanagement

11.2.1. Analyse des Potenzials
11.2.2. Vergütungspolitik
11.2.3. Karriere-/Nachfolge-Pläne

11.3. Leistungsbewertung und Leistungsmanagement

11.3.1. Leistungsmanagement
11.3.2. Leistungsmanagement: Ziel und Prozesse

11.4. Innovation im Talent- und Personalmanagement

11.4.1. Modelle für strategisches Talentmanagement
11.4.2. Identifizierung, Ausbildung und Entwicklung von Talenten
11.4.3. Loyalität und Bindung
11.4.4. Proaktivität und Innovation

11.5. Motivation

11.5.1. Die Natur der Motivation
11.5.2. Erwartungstheorie
11.5.3. Theorien der Bedürfnisse
11.5.4. Motivation und finanzieller Ausgleich

11.6. Entwicklung von Hochleistungsteams

11.6.1. Hochleistungsteams: selbstverwaltete Teams
11.6.2. Methoden für das Management selbstverwalteter Hochleistungsteams

11.7. Produktivität, Anziehung, Bindung und Aktivierung von Talenten

11.7.1. Produktivität
11.7.2. Anziehung und Bindung von Talenten

Modul 12. Wirtschaftlich-finanzielle Verwaltung

12.1. Wirtschaftliches Umfeld

12.1.1. Makroökonomisches Umfeld und das nationale Finanzsystem
12.1.2. Finanzinstitutionen
12.1.3. Finanzmärkte
12.1.4. Finanzielle Vermögenswerte
12.1.5. Andere Einrichtungen des Finanzsektors

12.2. Buchhaltung

12.2.1. Grundlegende Konzepte
12.2.2. Die Vermögenswerte des Unternehmens
12.2.3. Die Verbindlichkeiten des Unternehmens
12.2.4. Das Nettovermögen des Unternehmens
12.2.5. Die Gewinn- und Verlustrechnung

12.3. Informationssysteme und Business Intelligence

12.3.1. Grundlagen und Klassifizierung
12.3.2. Phasen und Methoden der Kostenzuweisung
12.3.3. Wahl der Kostenstelle und Auswirkung

12.4. Haushalts- und Verwaltungskontrolle

12.4.1. Das Haushaltsmodell
12.4.2. Das Kapitalbudget
12.4.3. Das Betriebsbudget
12.4.5. Cash-Budget
12.4.6. Haushaltsüberwachung

12.5. Finanzmanagement

12.5.1. Die finanziellen Entscheidungen des Unternehmens
12.5.2. Die Finanzabteilung
12.5.3. Bargeldüberschüsse
12.5.4. Mit der Finanzverwaltung verbundene Risiken
12.5.5. Risikomanagement der Finanzverwaltung

12.6. Finanzielle Planung

12.6.1. Definition der Finanzplanung
12.6.2. Zu ergreifende Maßnahmen bei der Finanzplanung
12.6.3. Erstellung und Festlegung der Unternehmensstrategie
12.6.4. Die Cash-Flow-Tabelle
12.6.5. Die Tabelle des Betriebskapitals

12.7. Finanzielle Unternehmensstrategie

12.7.1. Unternehmensstrategie und Finanzierungsquellen
12.7.2. Produkte zur Unternehmensfinanzierung

12.8. Strategische Finanzierungen

12.8.1. Selbstfinanzierung
12.8.2. Erhöhung der Eigenmittel
12.8.3. Hybride Ressourcen
12.8.4. Finanzierung durch Intermediäre

12.9. Finanzanalyse und -planung

12.9.1. Analyse der Bilanz
12.9.2. Analyse der Gewinn- und Verlustrechnung
12.9.3. Analyse der Rentabilität

12.10. Analyse und Lösung von Fällen/Problemen

12.10.1. Finanzinformationen über Industria de Diseño y Textil, S.A. (INDITEX)

Modul 13.  Kaufmännisches Management und strategisches Marketing 

13.1. Kaufmännisches Management

13.1.1. Konzeptioneller Rahmen des kaufmännischen Managements
13.1.2. Kaufmännische Strategie und Planung
13.1.3. Die Rolle der kaufmännischen Leiter

13.2. Marketing

13.2.1. Marketingkonzept
13.2.2. Grundlagen des Marketings
13.2.3. Marketingaktivitäten des Unternehmens

13.3. Strategisches Marketingmanagement

13.3.1. Konzept des strategischen Marketings
13.3.2. Konzept der strategischen Marketingplanung
13.3.3. Phasen des Prozesses der strategischen Marketingplanung

13.4. Digitales Marketing und elektronischer Handel

13.4.1. Ziele des digitalen Marketings und des elektronischen Handels
13.4.2. Digitales Marketing und die dabei verwendeten Medien
13.4.3. Elektronischer Handel. Allgemeiner Kontext
13.4.4. Kategorien des elektronischen Handels
13.4.5. Vor- und Nachteile des E-Commerce im Vergleich zum traditionellen Handel

13.5. Digitales Marketing zur Stärkung der Marke

13.5.1. Online-Strategien zur Verbesserung des Rufs Ihrer Marke
13.5.2. Branded Content & Storytelling

13.6. Digitales Marketing zur Anwerbung und Bindung von Kunden

13.6.1. Strategien für Loyalität und Engagement über das Internet
13.6.2. Visitor Relationship Management
13.6.3. Hypersegmentierung

13.7. Verwaltung digitaler Kampagnen

13.7.1. Was ist eine digitale Werbekampagne?
13.7.2. Schritte zum Start einer Online-Marketing-Kampagne
13.7.3. Fehler bei digitalen Werbekampagnen

13.8. Verkaufsstrategie

13.8.1. Verkaufsstrategie
13.8.2. Verkaufsmethoden

13.9. Unternehmenskommunikation

13.9.1. Konzept
13.9.2. Bedeutung der Kommunikation in der Organisation
13.9.3. Art der Kommunikation in der Organisation
13.9.4. Funktionen der Kommunikation in der Organisation
13.9.5. Elemente der Kommunikation
13.9.6. Kommunikationsprobleme
13.9.7. Szenarien der Kommunikation

13.10. Kommunikation und digitaler Ruf

13.10.1. Online-Reputation
13.10.2. Wie misst man die digitale Reputation?
13.10.3. Online-Reputationstools
13.10.4. Online-Reputationsbericht
13.10.5. Online-Branding

Modul 14. Geschäftsleitung

14.1. General Management

14.1.1. Konzept des General Management
14.1.2. Die Tätigkeit des Generaldirektors
14.1.3. Der Generaldirektor und seine Aufgaben
14.1.4. Transformation der Arbeit der Direktion

14.2. Operations Management

14.2.1. Bedeutung des Managements
14.2.2. Die Wertschöpfungskette
14.2.3. Qualitätsmanagement

14.3. Rhetorik und Schulung von Pressesprechern

14.3.1. Zwischenmenschliche Kommunikation
14.3.2. Kommunikationsfähigkeit und Einflussnahme
14.3.3. Kommunikationsbarrieren

14.4. Persönliche und organisatorische Kommunikationsmittel

14.4.1. Zwischenmenschliche Kommunikation
14.4.2. Instrumente der zwischenmenschlichen Kommunikation
14.4.3. Kommunikation in der Organisation
14.4.4. Werkzeuge in der Organisation

14.5. Krisenkommunikation

14.5.1. Krise
14.5.2. Phasen der Krise
14.5.3. Nachrichten: Inhalt und Momente

14.6. Einen Krisenplan vorbereiten

14.6.1. Analyse der potenziellen Probleme
14.6.2. Planung
14.6.3. Angemessenheit des Personals

14.7. Emotionale Intelligenz

14.7.1. Emotionale Intelligenz und Kommunikation
14.7.2. Durchsetzungsvermögen, Einfühlungsvermögen und aktives Zuhören
14.7.3. Selbstwertgefühl und emotionale Kommunikation

14.8. Personal Branding

14.8.1. Strategien für den Aufbau einer persönlichen Marke
14.8.2. Regeln des Personal Branding
14.8.3. Instrumente zum Aufbau einer persönlichen Marke

14.9. Führungsrolle und Teammanagement

14.9.1. Leadership und Führungsstile
14.9.2. Führungsqualitäten und Herausforderungen
14.9.3. Management von Veränderungsprozessen
14.9.4. Leitung multikultureller Teams