Enterprise Data Management (EDM) – Modul 1. 31353 - Seminar / Kurs von TÜV Rheinland Akademie GmbH

Unternehmensdaten und das Management dieser Daten erlangen eine immer größere Bedeutung auf dem Weg zur datengetriebenen Organisation. Die zielgerichtete Erhebung und Analyse von Unternehmensdaten optimiert Planungs- sowie Entscheidungsprozesse und ermöglicht eine flexible Anpassung an aktuelle Marktbedarfe und Kundenanforderungen. Um den Wert der Daten systematisch zu schöpfen, stehen Unternehmen und Dienstleister branchenübergreifend vor der Herausforderung, dass sie sich sowohl bzgl. der Datenorganisation und der Datenarchitektur als auch hinsichtlich Datenkultur und Daten-Know-how neu positionieren müssen. Dabei gilt es primär die Voraussetzungen und Bausteine für ein unternehmensweites Datenmanagement zu vereinbaren. Der Lehrgang zielt darauf ab, die Teilnehmenden darauf vorzubereiten, den Herausforderungen datengetriebener Organisationen gerecht zu werden und diese nach Bedarf nachhaltig zu modernisieren. Dazu zählen vor allem die Etablierung eines Datenkatalogs (zu allen wichtigen Datendomänen), eine Weiterentwicklung des Master- und Meta-Datenmanagements sowie die Einführung von neuen Rollen und Verantwortlichkeiten. Ausgehend von diesen Rahmenbedingungen erfahren die Teilnehmenden, wie schrittweise eine Datenstrategie entwickelt und mittels Roadmapping Initiativen und Innovationen in verschiedenen Domänen eines Unternehmens erfolgreich umgesetzt werden. Erster Seminartag: Enterprise Data Management – Herausforderungen und Einordnung

• Merkmale "Datengetriebener Organisationen" – Daten als Wertschöpfungsfaktor
• Enterprise Data Management positionieren – Assessment, Anforderungsanalyse und Neu-Ausrichtung (Purpose und Scoping)
• Organisation des Unternehmensdatenmanagements – Aufgaben, Rollen, Verantwortlichkeiten
• Produkte und Tools im Datenmanagement – eine Übersicht
• Master-Datenmanagement (MDM) und Meta-Datenmanagement – Einordnung und Umsetzung
• Kompakt-Workshop – "Datenkatalog und Data Glossary" erstellen
• Change: Datenkultur, Data Lineage, Global Data Governance und Data Products für analytische Use Cases

Zweiter Seminartag: Datenstrategie für ein Unternehmen entwickeln und umsetzen

• Rahmenbedingungen setzen (Vision, Mission, Ziele, Business Value)
• Strategische Handlungsinitiativen definieren (Beispiele)
  • Organisation des Unternehmensdatenmanagements vereinbaren
  • Datenarchitektur redesignen und Konzeptentwicklungen
  • Data Portfolio und Data Lifecycle Management aufbauen
  • Datenintegrationen – Schnittstellenmanagement, Plattformen
  • Data Analytics – Use Cases identifizieren und Solutions vereinbaren

• Roadmap zur Umsetzung von Datenstrategien entwickeln
• Datengetriebene Initiativen sowie D&A-Projekte priorisieren
• Kompakt-Workshop – mit Playbook "Datenstrategien entwickeln"
• Datenstrategie dokumentieren und kommunizieren

Dritter Seminartag: Datenarchitektur analysieren, redesignen und erfolgreich managen

• Basiswissen "Datenarchitekturen": Data Fabric implementieren, konzeptionelle und logische Datenmodelle, Datenplattformen
• Assessment und Review "Data Architecture/Architekturmanagement"
• Datenarchitekturen entwerfen – Building Blocks und Deliverables
• Architekturkonzept "Data Mesh": Was und warum Data Mesh?
• Datenprodukte definieren, Data Mesh-Capabilities und Use Cases
• Ziel-Datenarchitekturen planen und umsetzen – Datenquellen und Schnittstellen identifizieren
• Konzeption von Data Scientist-Lösungen (Plan, Build, Run)
• Projektbegleitung durch Datenarchitekten (Good Practices)
• Kompakt-Workshop "Datenarchitektur weiterentwickeln"
• Rolle und Aufgaben von "Data Architects"

Fach- und Führungskräfte aus der Unternehmens-IT sowie den Bereichen Datenstrategie und Datenarchitektur, Datenmanagement und Data Analytics sowie Data Governance. Angesprochen werden die folgenden Jobrollen: Strategische IT-Leader (CDO, CIO/IT-Leitung, Head of Corporate IT), Datenarchitekten bzw. Verantwortliche für Data & Analytics / BI, Data Experts (Data Scientists, Data Stewards, Data Engineers), Enterprise-IT-Architekten (EA-Leader, Solution- & Cloud-Architekten), Digital Business Experten bzw. Prozessverantwortliche, Product- und Data Owner sowie Data Citizen aus Fachbereichen