Enterprise Data Management (EDM) – Modul 2. 31354 - Seminar / Kurs von TÜV Rheinland Akademie GmbH

Daten und das damit verbundene unternehmensweite Datenmanagement haben aktuell in der Praxis eine immer größere Bedeutung erlangt. Vielfach ist ein Auf- und Ausbau einer datengetriebenen Organisation unverzichtbar. Eine erfolgreiche Umsetzung ermöglicht neue datengetriebene Geschäftsmodelle, optimiert die vorhandenen Geschäftsprozesse und gewährleistet zukunftsorientierte Unternehmensentscheidungen. In diesem zweiten Modul der Lehrgangsreihe erfahren Sie zunächst, wie durch das Etablieren einer modernen zentralen Data Governance eine Sicherung der Datenqualität sowie Fragen wie Data Compliance und Data Security einer erfolgreichen Lösung zugeführt werden. Weitere wichtige Themenbereiche, die in diesem zweiten Modul systematisch behandelt werden, sind das Aufzeigen und Umsetzen von Use Cases für vielfältige Datenintegrationen (etwa zu Applikationen oder in B2B- bzw. B2C-Prozessen). Den Abschluss des Lehrgangs bildet die Thematik Data Analytics und BI. Dabei geht es um das Kennenlernen der organisatorischen und technischen Optionen für Datenanalysen. Neuere Formen – etwa gestützt durch KI – zeigen Case Studies zur Ausrichtung der datengetriebenen Produkte und Prozesse auf den Kunden sowie die Stoßrichtung "Customer Experience“ und "Employee Experience“. Erster Seminartag: Data Governance erfolgreich aufsetzen und weiterentwickeln

• Warum Data Governance?
• Handlungsfelder und Bausteine nachhaltiger Data Governance
• Teilaufgaben der Data Governance: Datenschutz, Datenpflege, Data Security, Data Compliance
• Verantwortlichkeiten, Rollen und Gremien zur Data Governance
• Tools zur erfolgreichen Data Governance
• Prozesse und Standards für Data Governance

Zweiter Seminartag: Datenintegration und Datenqualität: Optionen und Use Cases

• Datenquellen und Schnittstellen im Überblick
• Abbildung von Daten- und Informationsflüssen
• Managementmethoden zur Datenintegration: Daten-Transformation, Routing/Vermittlung, Daten-Orchestrierung
• Architekturelle Building Blocks als Integrationsbasis
• Datenintegration via Plattformen (u.a. iPaaS)
• Ursprungsdatenquellen und Formen der Datenbereitstellung
• Aufbereitung bereitgestellter Daten (Datenanalyse, Entscheidungsfindung), Datenmarktplätze
• Organisation der Datenintegration: Teams, Data Citizen
• Trends: Datenplattformen, Datenräume und Daten-Ökosysteme

Dritter Seminartag: Data Analytics und BI – Foundation und Case Studies

• Einordnung und Herausforderungen: "Data Analytics-Life Cycle"
• Data Analytics-Konzepte: Embedded Analytics, Guided Analytics, Predictive Planning, Augmented Analytics, Künstliche Intelligenz
• Data Analytics-Lösungen: Unternehmens-Reporting und BI
• IT-Roadmap "Data Analytics und BI" (Workshop kompakt)
• Werkzeuge und Werkzeugauswahl zur Datenanalyse
• Case Study: "Datengetriebene Produkte und Prozesse auf den Kunden (bzw. Data Consumer) ausrichten"
• Case Study: "Stoßrichtung "Customer Experience" und Vertrieb/Sales/Marketing (KI im Kundendialog bzw. Self Service und KI)"

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