Eine zentrale Herausforderung und Aufgabe für das IT-Management bzw. die IT-Governance besteht darin, eine strategische Planung der IT-Landschaften vorzunehmen, die aktuell IT-Systemlandschaften zu gegebener Zeit zu modernisieren und mit ausgewogenen Migrationskonzepten (etwa bzgl. von Cloud-Migrationen) auf den neuesten Stand zu bringen. Gleichzeitig gilt es, innovative Lösungen (mit intelligenten Technologien) bei den Kunden zeitnah zu etablieren.
Enterprise und Software-Architektur
KI & digitale Geschäftsmodelle
Gemeinsam mit der WKOÖ laden wir Sie ein, die Veranstaltung – bei der sich alles um KI & digitale Geschäftsmodelle dreht – am 13. Dezember zu besuchen. Von der Praxis für die Praxis Sie erfahren, wie Sie die Potenziale Künstlicher Intelligenz für Ihre digitalen Geschäftsmodelle bzw. internen Anwendungsbereiche erkennen und für Ihr Unternehmen nutzen können.
Erfolgreiches Unternehmens-Datenmanagement: Datenstrategien, Data Architecture, Datenintegration, Data Governance
Erfolgreiches Datenmanagement nimmt in Unternehmen und Dienstleistungsorganisationen aller Art einen immer höheren Stellenwert ein. Dabei gilt es nicht nur regulatorische Anforderungen zu erfüllen (etwa im Bereich der Datenspeicherung bzw. Datensicherung), sondern aktuelle Unternehmensdaten den Usern/Consumern/Entscheidern so bereitzustellen, dass diese wertschöpfend genutzt werden können. Wesentliche Voraussetzung für das Datenmanagement der Zukunft sind klare Strukturierungen der vorhandenen
EAM kontinuierlich weiterentwickeln – EA-Services, Agile und Lean Organisation, Managementtools, Framework-Nutzung (EAM Modul 6)
EAM im Zeitalter von Transformation, Digitalisierung und datengetriebener Organisation Digital Business Model Innovation: Enterprise Architecture Management als Enabler für digitale Geschäftsmodelle Customer Partner- und Experience Management – Kundenorientierung durch Kundenkanäle stärken Innovation Management: Die Zukunft des Unternehmens mit innovativen Technologien sichern EAM, API-Management: Applikationslandschaft mit digitalen Technologien modernisieren Datenarchitekturen mit Datenvirtualisierung und Echtzeit-Datastreaming aufbauen EAM
IT-Trendanalysen und Aufbau eines Technologieradars für ein zukunftsfähiges Innovationsmanagement im IKT-Bereich
Eine zentrale Herausforderung und Aufgabe für das IT-Management bzw. die IT-Governance besteht darin, eine strategische Planung der IT-Landschaften vorzunehmen, die aktuell IT-Systemlandschaften zu gegebener Zeit zu modernisieren und mit ausgewogenen Migrationskonzepten (etwa bzgl. von Cloud-Migrationen) auf den neuesten Stand zu bringen. Gleichzeitig gilt es, innovative Lösungen (mit intelligenten Technologien) bei den Kunden zeitnah zu etablieren.
EAM kontinuierlich weiterentwickeln – EA-Services, Agile und Lean Organisation, Managementtools, Framework-Nutzung (EAM Modul 6)
EAM im Zeitalter von Transformation, Digitalisierung und datengetriebener Organisation Digital Business Model Innovation: Enterprise Architecture Management als Enabler für digitale Geschäftsmodelle Customer Partner- und Experience Management – Kundenorientierung durch Kundenkanäle stärken Innovation Management: Die Zukunft des Unternehmens mit innovativen Technologien sichern EAM, API-Management: Applikationslandschaft mit digitalen Technologien modernisieren Datenarchitekturen mit Datenvirtualisierung und Echtzeit-Datastreaming aufbauen EAM
Technologie-, Integrations- und Plattformarchitekturen entwickeln und umsetzen – als Live Online Seminar (EAM Modul 5)
Handlungsrahmen: Herausforderungen Integration/Automation/Selbststeuerung Integrationsprinzipien und Regulationen Integrationsmuster, Integration-Patterns Realtime-Integration und Integrationsplattformen Cloud-Datenplattformen und Automatisierungsmechanismen Automatische Erhebung von Cloud-Landschaften Selbststeuerung von Prozessen und Services Architekturmanagement und Intelligente Technologien (KI u. a.) Digitale Basistechnologien: Cloud, Connectivity, Big Data / Data Analytics, IoT, Mobility Einsatzszenarien digitaler Technologien: Künstliche Intelligenz/KI, AR/VR, RPA, Blockchain u. a. Anwendungen digitaler Technologien in
Business-Architecture und digitale Transformationen erfolgreich managen (EAM Modul 4)
Inhalte: Business Architecture analysieren und optimieren (Organisation, BPM, etc.) Business und IT-Alignment, Business Requirements ermitteln Business-Architecture vereinbaren und positionieren (Elemente) Geschäftsmodelle (Business Model Canvas) Digital Business Model Innovation: EAM als Enabler für digitale Geschäftsmodelle Geschäftsprozesse als Element der Business-Architecture (incl. BPM) Rollen und Verantwortlichkeiten im Business Architecture Management Capability-Portfoliomanagement – Planung und Steuerung Einführung und
Mit Daten Wert schöpfen – Datengetriebene Geschäftsmodelle
voraussichtliche Schwerpunkte: Keynote zu Prescripitve Analytics (angefragt) Datenarchitekturen Digital ≠ Data Driven! – Best Practices und Fallstricke datengetriebener Geschäftsmodelle Datengetriebene Geschäftsmodelle Datenwertschöpfung durch logische Datenhaltung Zum Thema: Digitale Geschäftsmodelle sind heute oft ungenutzte dauerhafte und lukrative Einnahmequellen für Betriebe aller Art. Indem man das gesammelte Wissen eigener Partner und Kunden mit Mehrwert wieder an
Datenarchitektur entwickeln und umsetzen: Data-Excellence, Datenintegration, Data-Governance (EAM-Lehrgang Modul 3)
Datenstrategie und Datenarchitektur – Entwicklung und Umsetzung für exzellentes Datenmanagement Stoßrichtungen zur Datenstrategie vereinbaren (Vision, Mission, Ziele) Datenstrategien umsetzen – Roadmap und Masterplanung Rollen und Verantwortlichkeiten im Datenmanagement Der Data-Architekt – Aufgaben und Anforderungsprofile Datenkataloge und CRUD-Matrizen – entwickeln, nutzen, pflegen Data-Architecture – Dokumentation und Use Cases Aufnahme der Ausgangslage bzw. Lagebeurteilung aus Sicht