Fachbereich Informationswissenschaften

Datenmanagement in Non-Profit-Organisationen

Praxisorientierter Kurs zur Implementierung einer datengetriebenen Kultur und Nutzung von KI-Tools in Non-Profit-Organisationen
Person sitzt an einem Laptop

Daten sind der Schlüssel zur effektiven Steuerung von Organisationen. Dieser Kurs vermittelt umfassendes Wissen und praxisnahe Methoden zur Förderung einer datengetriebenen Kultur. Er befähigt die Teilnehmenden, Daten systematisch zu erheben, zu analysieren und fundierte Entscheidungen auf dieser Grundlage zu treffen. Dabei wird ein besonderer Fokus auf Datenschutz, KI-gestützte Analysen und die praktische Anwendung in Non-Profit-Organisationen gelegt.

Zeitraum:

13.11.2025 – 27.03.2026

Status:
Freie Plätze
Anmeldeschluss:
Weiterbildungsformat:
Zertifikatskurs
Abschluss:
Hochschulzertifikat
Leistungsumfang:

120 UE

Voraussetzungen:

Mindestens erste Berufserfahrung in einem für das Thema relevanten Arbeitsfeld

Teilnahmebetrag:

2.890 Euro (5 % Ermäßigung für FHP-Alumni)

Auf einen Blick

Der Kurs umfasst fünf Module, die den Teilnehmenden Schritt für Schritt den Aufbau und die Nutzung einer Datenkultur in sozialen Organisationen näherbringen. Von der Analyse der eigenen Organisation bis hin zur Anwendung von Datenanalysen und KI-Tools werden zentrale Themen der Datenverarbeitung praxisorientiert vermittelt. Besonders wird dabei auf die spezifischen Herausforderungen in Non-Profit-Organisationen eingegangen, sodass die Teilnehmenden konkrete Lösungen für ihren Arbeitsalltag entwickeln können.

Im Rahmen des Kurses werden die Teilnehmenden auch eigene Datenprojekte entwickeln und umsetzen. Mithilfe von Peer-Feedback und praxisnahen Übungen wird sichergestellt, dass alle Teilnehmenden in der Lage sind, die erlernten Methoden direkt anzuwenden. Am Ende des Kurses präsentieren sie ihre Ergebnisse und erhalten Feedback, um das Gelernte optimal zu verankern.

Die Teilnehmenden entwickeln ein fundiertes Verständnis für ein effektives Datenmanagement in gemeinnützigen Organisationen. Die erworbenen Kenntnisse befähigen sie, datenbasierte Lösungen wirksam anzuwenden.

Themen:

  • Datenkultur in sozialen Organisationen und NGOs
  • Datenschutz und ethischer Umgang mit Daten
  • Datenanalyse und -visualisierung
  • Einsatz von generativer KI
  • Entwicklung eigener Datenprojekte
  • Anwendung von Datenerhebungs- und Analysetools

Dozierende

  • Jasmin Rocha, Referatsleitung Digitalisierung, Diakonie Deutschland
  • Dr. Georg Förster, Projektkoordination CariData, Deutscher Caritasverband e.V.

Arbeitsweise

  • Arbeit mit Fallbeispielen und Themen der Teilnehmenden
  • Kleingruppenarbeit und Peer-Feedback 
  • Praxisbeispiele und -übungen
  • Hausaufgaben, Übungen, Anwendungen, Präsentationen
  • Feedback und Bewertung durch Dozentin

Zielgruppe

  • Fach- und Führungskräfte aus den Bereichen Datenmanagement, Data Architekt, Data Governance, Data Analytics, Data Strategy, Data Engineering, Data Intelligence, Business Intelligence, Anwendungsentwicklung, IT-Management, Marketing
  • aus: Sozialorganisationen, Wohlfahrtsverbänden, Sozialunternehmen, Gemeinnützige Organisationen, Non-Profit-Organisationen, NGOs

Module

Tag 1: Datenkultur und Datenmanagement in sozialen Organisationen

  • Was ist eine Datenkultur? Wozu ist sie gut?
  • Wie arbeiten datengetriebene Organisationen? Aufbau, Struktur und Prozesse mit Beispielen
  • Datenkultur in NonProfit-Organisationen und Sozialorganisationen: Besonderheiten und Herausforderungen

Anwendung und Diskussion: Data Readiness in der eigenen Organisation: Organizational Self-Assessement

Hausaufgabe: Lektüre Fallbeispiele

 

Tag 2: Datenschutz und Sicherheit

  • Rechtliche und ethische Fragestellungen
  • Gute (und schlechte) Praxis im Umgang mit Daten
  • Anonymisierung und Pseudonymisierung zum Schutz personenbezogener Daten
  • Einführung Open Data
  • Einhaltung, Dokumentation und Nachweis von Datenschutzmaßnahmen 

Anwendung:

  • Fallbeispiele gute und schlechte Praxis
  • Data Readiness Assessment und Checklisten zum Datenschutz

Tag 1: Datenanalyse und -erfassung für die Entscheidungsfindung 

  • Anwendungsfälle Daten: Steuerung, Öffentlichkeitsarbeit/Transparenz, Interessenvertretung
  • Konkrete Problemstellungen vs. vorhandene Daten als Ausgangspunkt für die Entwicklung eines Datenprojektes
  • Fallbeispiele aus der Praxis

Übung: Entwicklung eigener Fragestellungen für ein Datenprojekt und Diskussion in Kleingruppen (Peer Feedback)

 

Tag 2: Einführung Nutzung von generativer KI in Datenprojekten 

  • Grundlagen und Besonderheiten in Datenprojekten
  • Tools
  • Prompting

Übung: Weiterentwicklung des eigenen Datenprojektes mit generativen KI-Tools

Tag 1: Datenerfassung und -erhebung in Non-Profit-Organisationen

  • Methoden zur effizienten Datenerfassung und Vermeidung redundanter Dateneingaben
  • Nutzen vorhandener Daten
  • Integration von qualitativen und quantitativen Daten 
  • Welche Daten brauche ich für meine Fragestellung? 
  • technologische Werkzeuge für Datenerhebung

Tag 2: Übung

  • Datenerhebungsplan
  • Dateninventur
  • Recherche offene Daten
  • Anwendung von KI bei der Entwicklung der Erhebungsinstrumente
  • Anwendung von Datenerfassungstools

Hausaufgabe: Datenerhebung

Tag 1: Datenanalyse und Berichterstattung

  • Einführung in praxistaugliche Datenanalysemethoden
  • KI-gestützte Datenanalyse
  • Ableitung von Erkenntnissen, Key Messages und Empfehlungen
  • Grundlagen Data Visualization (mit Beispielen)
  • Grundlagen Data Storytelling (mit Beispielen)

Tag 2: Übung

  • Analyse der Daten aus dem eigenen Projekt anhand von Excel und KI
  • Erarbeitung der Haupterkenntnisse
  • Aufbereitung der Daten mit entsprechenden (KI-gestützten) Tools
  • Peer Feedback

Abschlusskolloqium 

  • Rückblick auf die Inhalte des Kurses: offene Fragen können geklärt werden
  • Abschlusspräsentationen
  • Diskussion und Feedback 

Vorbereitung:

  • Teilnehmende finalisieren ihre Datenprojekte für die Präsentation
  • Teilnehmende senden der Dozentin offene Fragen (mindestens zwei Wochen vor dem Abschlusskolloquium)

Das Ziel des Abschlusskolloquiums ist es, sicherzustellen, dass die Teilnehmenden die Lernziele des Kurses erreicht haben und in der Lage sind, das erworbene Wissen in der Praxis anzuwenden.

Termine & Zeitplan

Seminarzeiten
Do/Fr, 09:30 – 17:00 Uhr

Umfang
120 UE

ModulWochentagDatumThemaUhrzeit & Ort
Modul 1: Datenkultur, Datenschutz, SicherheitDonnerstag13.11.2025Datenkultur und Datenmanagement in sozialen Organisationen09:30 – 17:00 (Präsenz)
Freitag14.11.2025Datenschutz und Sicherheit
Modul 2: Datenanalyse und -erfassung, Generative KIDonnerstag11.12.2025Datenanalyse und -erfassung für die Entscheidungsfindung 09:30 – 17:00 (Präsenz)
Freitag12.12.2025Einführung Nutzung von generativer KI in Datenprojekten
Modul 3: Datenerfassung und -erhebung in Non-Profit-OrganisationenDonnerstag22.01.2026Datenerfassung und -erhebung in Non-Profit-Organisationen09:30 – 17:00 (Online)
Freitag23.01.2026Übung
Modul 4: Datenanalyse und BerichterstattungDonnerstag19.02.2026Datenanalyse und Berichterstattung09:30 – 17:00 (Online)
Freitag20.02.2026Übung
Modul 5: AbschlusskolloquiumDonnerstag26.03.2026Abschlusskolloquium, Abschlusspräsentationen09:30 – 17:00 (Präsenz)
Freitag27.03.2026

 

 

 

Anmeldung & Information

ZEW – Zentrale Einrichtung Weiterbildung

weiterbildung@fh-potsdam.de
Haus 4
Raum 1.10

Beatrice Jurth

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