Enterprise und Software-Architektur

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

Online-Zertifikats-Lehrgang: „Enterprise IT-Architekturmanagement“ – „Qualifizierung zum Enterprise IT-Architekten“: Dieser Lehrgang besteht aus 6 Modulen und kann mit einem Zertifikat abgeschlossen werden. Jedes Modul kann auch unabhängig von den anderen alleine besucht werden. Modul 1: 9. März 2023 Enterprise IT Architecture Management – Scoping, EAM-Organisation, EA-Governance, Methoden-Toolkit, Einführung EAM positionieren – Scoping und Valuemanagement EA-Repository und

Modul 1 vom EAM-Zertifikats-Lehrgang: EAM im Unternehmenskontext positionieren – Scoping und Valuemanagement Ausgangslage und Erfolgsfaktoren ermitteln, Zielkatalog für EA vereinbaren Stakeholder-Analyse vornehmen Wertesystem und EA-Vision formulieren EA-Hauptbereiche – Applikationsarchitektur, Geschäftsarchitektur, Datenarchitektur, Technologiearchitektur EA-Metamodell und Unternehmensmodellierung Wertbeiträge der IT-Organisation ermitteln und kommunizieren (Value Management) EAM-Organisation – Aufgaben, Prozesse, Rollen und Verantwortlichkeiten, Organisatorische Einordnung: Gremien, Stellen, Rollen

Veranstaltungsformate gibt es wie Sand am Meer. Aber egal ob Konferenz, Retreat oder Barcamp, erfolgreich sind Veranstaltungen erst dann, wenn sie den Erwartungen der Zielgruppe entsprechen oder diese sogar übertreffen. Aber welche Erwartungen haben Ihre Teilnehmenden eigentlich? Dieser Workshop und die dazugehörenden Materialien sind die Essenz eines dreijährigen Forschungs-projektes, in dem die Erwartungen und Bedürfnisse

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

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 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