Enterprise Data Professional (TÜV) – Modul 2

Das zweite Modul des Enterprise Data Management konzentriert sich auf drei zentrale Handlungsfelder: Data Governance, Datenintegration sowie Data Analytics und Business Intelligence. Im Bereich Data Governance stehen Datenqualität, Data Compliance, Data Security sowie die notwendigen Rollen, Gremien, Prozesse und Standards im Mittelpunkt.
 
Für die Datenintegration betrachten Sie Datenquellen, Schnittstellen und Informationsflüsse sowie Methoden zur Transformation, Vermittlung und Orchestrierung von Daten. Behandelt werden außerdem Integrationsplattformen wie iPaaS, Datenmarktplätze sowie aktuelle Entwicklungen rund um Datenplattformen, Datenräume und Daten-Ökosysteme.
 
Der Bereich Data Analytics umfasst den Data Analytics Life Cycle, unterschiedliche Analytics-Konzepte, Unternehmens-Reporting und Business Intelligence sowie die Auswahl geeigneter Werkzeuge. Predictive Planning, Augmented Analytics und Künstliche Intelligenz werden dabei ebenso berücksichtigt wie konkrete Anwendungsszenarien für Customer Experience und datengetriebene Produkte und Prozesse.
 
Nutzen

• Sie kennen die wesentlichen Merkmale ganzheitlicher Data Governance und werden in die Lage versetzt, notwendige Aktivitäten sowohl im strategischen als auch im taktischen Governance-Bereich professionell umzusetzen.
• Sie können darlegen, welche Wertbeiträge eine gut organisierte Data Governance liefert.
• Sie lernen wesentliche Bausteine der Enterprise Data Governance kennen.
• Sie kennen die Funktionsweise und Auswertungsoptionen toolgestützter Data Governance unter Einsatz von Dashboards.
• Sie können darlegen, wie eine Data Governance den Erfolg von Use Cases steigert.
• Sie erhalten fundierte Kenntnisse darüber, wie eine Analyse der Potenziale und Lösungen moderner Datenintegration erfolgen kann.
• Sie lernen moderne Datenintegration-Tools kennen und erfahren, wie diese und Plattformen (u.a. iPaaS.) einzuordnen sind.
• Sie können die Bedeutung von Data Intelligence und KI einschätzen und in Use Cases umsetzen.
• Sie lernen unterschiedliche Formen und Lösungen von Data Analytics-Herausforderungen (Plan, Build, Run) in Abhängigkeit vom jeweiligen Kontext und User-Anforderungen.
• Sie können wesentliche Data-Analytics-Konzepte unterscheiden und erfolgreich anwenden.

 
Dieses Training wird in Kooperation mit der TÜV Rheinland Akademie GmbH durchgeführt.

• 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
• 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
• 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)
• Datenarchitekt*innen bzw. Verantwortliche für Data & Analytics / BI
• Data Experts (Data Scientists, Data Stewards, Data Engineers),
• Enterprise-IT-Architekten (EA-Leader, Solution- & Cloud-Architekten),
• Digital Business Expert*innen bzw. Prozessverantwortliche,
• Product- und Data Owner sowie Data Citizen aus Fachbereichen

Erfahrungen im Bereich Daten- oder Businessanalyse sind von Vorteil.
 
Für die vollständige Lehrgangsreihe und die damit verbundene Zertifikatsprüfung ist der Besuch beider Module EDAPR1 und EDAPR2 erforderlich. Auch als Gesamtlehrgang EDAPR verfügbar