Data Governance und Management effektiv gestalten

Die Fähigkeit eines Unternehmens, fundierte Entscheidungen aufgrund verlässlicher Datenbasis zu treffen, ist, um am Markt erfolgreich zu bestehen, von höchster Bedeutung. Daher wächst an verschiedensten Stellen das Bedürfnis nach verlässlichen Daten. Der zunehmende Umfang verfügbarer Daten und die vielfältigen Verwendungszwecke sowie gestiegene regulatorische Anforderungen bringen allerdings organisatorische Herausforderungen mit sich. Wie behält man den Überblick über seine Daten und deren Verarbeitung? Wie lässt sich die Verfügbarkeit belastbarer Daten als wichtige Unternehmensressource sichern? Welche Prozesse und Strukturen sind geeignet, um effektiv einen Mehrwert aus Daten zu generieren? Der Antwort auf diese Fragestellungen widmet sich das angebotene Seminar.

Die Teilnehmenden lernen, welche Konzepte und Methoden im Bereich Data Governance und Management sich bewährt haben und wie sie diese auf ihren Anwendungskontext übertragen können. Sie erfahren, wie Teams effektiv Mehrwert aus Daten erzielen können, aber auch wie übergreifende Konzepte ihrer Organisation zu einer erfolgreichen Datenkultur verhelfen. Dadurch wissen sie, welche Fehler es zu vermeiden gilt, und auf welche Schritte es besonders ankommt.

Von der Lotsenrolle, über die Teamleitung bis hin zum Management hat Data Governance und Management eine wichtige Rolle in der Unternehmensorganisation eingenommen. Daher richtet sich das Seminar an alle Ebenen, die am wertschöpfenden Umgang mit Daten beteiligt sind.

Mittwoch, 20. November 2024
9:00 bis 12:15 und 13:15 bis 16:30 Uhr

Qualität, Rückverfolgbarkeit und Schutz von Daten

• die Dimensionen von Datenqualität
• Ansätze zur Sicherung der Datenqualität
• die Belastbarkeit von Daten mit Data Lineage erhöhen
• Umgang mit schützenswerten Daten

Data Governance

• das Wirken von Data Governance im Datenlebenszyklus
• grundlegende Governance-Bausteine
• organisatorische Ausprägung
• hilfreiche Werkzeuge

Data Literacy

• die Fähigkeiten hinter Data Literacy
• Daten hinterfragen und irreführende Daten identifizieren
• der richtige Umgang mit Daten
• Data Literacy auf Organisationsebene

Das Data Mesh als Organisationsformen im Data Engineering

• die Prinzipien des Data Mesh
• der Weg zur Self-Service-Datenplattform
• die richtige Skalierung des Data-Mesh-Ansatzes

Effektives Agieren im Data Engineering durch DataOps

• die Ansätze der DataOps-Philosophie
• das DataOps-Manifest
• technische Werkzeuge für DataOps