Enterprise und Software-Architektur

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

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

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

Inhalte:  Herausforderungen und Handlungsfelder des Application Management Application-Integration und Automation, Application-Governance Handlungsfelder (Architekturmanagement, Development, Applikationsbetrieb, Applikationswartung) Rollen und Verantwortlichkeiten im Application Management Der Applikations- und Solution-Architekt – Aufgabenprofile und Q-Anforderungen Dokumentations-/Modellierungsaufgaben des Application-/Solution-Architekten Ist-Solution-Architektur (modellbasiert) dokumentieren und kontinuierlich pflegen „Application Architecture Health Checks“ und „Architecture Diagnostics“ durchführen Application-Benefit-Analysen Planungs-, Design- und Entwicklungsaufgaben des Application-/Solution-Architekten Soll-Applikationslandschaften

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

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 des

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