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Erfolgreiches Unternehmens-Datenmanagement: Datenstrategien, Data Architecture, Datenintegration, Data Governance

14. - 15. March 2023 09:00 - 17:00 H
Wien
Virtual Event

Live Online (auf Anfrage vor Ort in Wien)

 

Teilnahmegebühr: 
Preis pro Person: € 2.190,-
Frühbucherpreis pro Person*: € 1.990,-
*gültig bis 4 Wochen vor Seminarbeginn
Preise exkl. MwSt.

 

Aktion: 

2 TeilnehmerInnen zum Preis von € 3.285,- exkl. MwSt

Frühbucher*: € 2.985,- exkl. MwSt.

Aktionscode: “Februar20232TN1,5”


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 Datenbestände (Master-/ Metadatenmanagement etc.). So lassen sich diese Daten für neue Geschäfts-Produkte, Dienstleistungen und »Kundenerlebnisse« nutzen. Wichtig ist dabei eine umfassende Integration der Daten mit den relevanten Systemen, wie CRM, ERP und Marketingautomatisierung. Denn: Nur im Zusammenspiel ergeben sich nachhaltige Effizienzvorteile für das Unternehmen. Ausgehend von aktuellen strategischen Herausforderungen bedarf es in der Praxis ein abgestimmtes Vorgehensmodell zur Entwicklung einer Datenstrategie sowie zur Planung einer auf den Anwendungskontext abgestimmten Datenarchitektur. Mit einer Datenstrategie werden letztlich verschiedene Handlungsfelder oder »Streams« formuliert. Diese reichen von organisatorischen bis zu technischen Themen (z. B.. Weiterentwicklung eines Data Governance-Programms, Bestimmung von Owner-Regelungen zur Umsetzung von Data Mesh, Ausbau von BIPlattformen, Stammdatenmanagement-Systemen, Aufbau einer Data Fabric oder von Datenkatalogen). All dieses soll im Rahmen des Seminars an Beispielfällen deutlich werden. Professionelles Datenmanagement und funktionierende (automatische) Datenintegration mit intelligenten Technologien in verschiedenen Szenarien (Applikationen, IoT, Prozesse, Partner u. a.) sind entscheidende Treiber für erfolgreiche IT-Transformationen bzw. digitaler Geschäftsmodelle. Deshalb soll die Umsetzung der Datenintegration im Seminar in besonderer Weise thematisiert werden.

 

Zielsetzungen des Seminars
Zielsetzung des Seminars ist es – ausgehend  von aktuellen Herausforderungen der Unternehmenspraxis
– Lösungen aufzuzeigen, um zu einem erfolgreichen Unternehmensdatenmanagement
zu gelangen. Dazu werden:

  • Kompetenzen zur Erarbeitung und Umsetzung einer Datenstrategie erworben,
  • Konzepte zur Entwicklung und Nutzung von Datenarchitekturen gezeigt,
  • Potenziale und Konzepte moderner Datenintegration herausgearbeitet sowie
  • Empfehlungen für eine ganzheitliche Data Governance gegeben.

Unser Transfer-Konzept: Anhand konkreter Fallbeispiele (bewährte Use Cases) für die Entwicklung
und Nutzung von Datenstrategien, Datenarchitekturen sowie erfolgreicher Datenintegration bzw. Data Governance können Sie einen Bezug auf Ihre Anwendungspraxis durchgängig herstellen.

 

Seminarinhalte:
Aktuelle Herausforderungen für das Unternehmensdatenmanagement

  • Trends und Konzepte für Datenmanagement und Data Governance
  • Strategisches versus analytisches Unternehmensdatenmanagement
  • Daten als Wertschöpfungsfaktor
  • Einordnung: »Datengetriebenes Unternehmen«

Datenstrategie entwickeln und erfolgreich umsetzen

  • Rahmenbedingungen setzen (Vision, Mission, Scoping, Business Value)
  • Handlungsfelder festlegen: People/Rollen, Datenarchitektur, Data Lifecycle, Datenintegration, Data Analytics, Data-Governance adaptieren u. a.
  • Roadmap zur Umsetzung der Datenstrategie entwickeln
  • Priorisierung der Initiativen/Projekte (Umsetzung der Geschäftsmöglichkeiten)
  • Praxisbeispiele für unterschiedliche Organisationen
  • Kompakt-Arbeitsworkshop (mit vorbereitetem Playbook »Datenstrategie«)

Datenarchitektur: Konzepte und Lösungen

  • Aufgaben und Verantwortlichkeiten von Data-Architects
  • Datenmodelle, Datenkataloge, Data Fabric und Data Mesh
  • Data Architecture entwickeln, nutzen und pflegen
  • Entwurf, Erstellung, Anpassung und EinsatZ sowie Verwaltung der zentralen Datenarchitektur – Vorgehensweise und Deliverables
  • Ziel-Datenarchitekturen planen und umsetzen – Datenquellen und Schnittstellen identifizieren, Konzeption geeigneter Data Scientist-Lösungen
  • Use Cases und Projektbegleitung durch Datenarchitekten (Good Practices)
  • Kompakt-Arbeitsworkshop: Datenkatalog entwickeln / Data Fabric und Data Mesh verstehen und hybrides Konzept entwerfen (mit vorbereitetem Playbook »Datenarchitektur«)

Datenintegration: Herausforderungen und Optionen 

  • Datenquellen und Schnittstellen im Überblick
  • Managementmethoden zur Datenintegration:  Daten-Transformation, Daten-Aggregation, Routing/Vermittlung, Daten-Orchestrierung
  • Architekturelle Building Blocks als Integrationsbasis
  • Abbildung von Daten- und Informationsflüssen
  • Datenintegration via Plattformen (iPaaS, u. a.)
  • Wege zu integrierten Datenarchitekturen

Data Governance verstehen und erfolgreich aufsetzen

  • Die Notwendigkeit von Data Governance
  • Data Governance Bausteine (Datenschutz, Datenpflege, Data Security, Data Compliance)
  • Werkzeuge und Tools zur erfolgreichen Data Governance entwickeln
  • Verantwortlichkeiten, Prozesse & Standards mit/für Data Governance

 

Methodik/Kompetenzerwerb
Präsentationen mit aussagefähigem Informations- und Anschauungsmaterial, unterstützende Fallstudien und Use Cases (Good Practices), Erfahrungsaustausch, Kompakte Playbooks für die Erarbeitung von Lösungen

Wer sollte teilnehmen?
Das Seminar richtet sich vor allem an Fach- und Führungskräfte aus dem Enterprise-IT-Umfeld sowie Datenmanagement-Experten in unterschiedlichen Rollen und Ebenen. Beispielhaft sind zu nennen:

  • Strategische IT-Leader; u. a. IT-Leitung, Head of Corporate IT, CDO
  • Datenarchitekten bzw. Verantwortliche für Data & Analytics
  • Data Experts: Data Scientists, Data Stewards,