Data Officer

• Ein fundiertes Verständnis für modernes Datenmanagement und dessen Bedeutung für erfolgreiche Unternehmensführung.
• Umfassende theoretische und praktische Inputs aus verschiedenen Perspektiven: Datenstrategie und Governance, Datenqualität, Technologien und Cloud-Anwendungen, datengetriebene Geschäftsmodelle sowie Data Storytelling
• Zahlreiche Use Cases von verschiedenen Expert:innen aus der Praxis
• Einsatz verschiedener Tools und Technologien

Arbeitsmethoden

• Praxisvorträge und Diskussionen
• Anwendung relevanter Tools
• Blended Learning
• Hoher Praxistransfer

Grundlagen und Rahmenbedingungen des Datenmanagements

Starttermin: 08.04.2026 (Graz)
A.1 Grundlagen des Datenmanagements 

• Einführung in zentrale Konzepte und Begriffe des Datenmanagements, wie Datenarten, Datenqualität, Metadaten und Data Lifecycle
• Betrachtung von Motivation und Notwendigkeit eines professionellen Datenmanagements im Kontext aktueller Entwicklungen wie Künstliche Intelligenz, Data Science und datengetriebene Geschäftsmodelle
• Überblick über grundlegende Datenmodelle und Rollen im Datenmanagement sowie deren Bedeutung für die Wertschöpfungskette von Daten 

Termin: 14.+15.04.2026 (online)
A.2 Data Governance und Strategie 

• Einführung in zentrale Konzepte wie Data Governance, Data Excellence, Datenökonomie und Trust in Data sowie Analyse typischer Herausforderungen entlang des Daten-Lebenszyklus wie Compliance, Datenethik und rechtliche Regelwerke
• Technische und organisatorische Implementierung: Rollenkonzepte, Datenstrategie und datengetriebene Geschäftsmodelle, Einsatz technologischer Plattformen (z. B. Metadatenmanagement, Data Catalog, Data Lineage) und praktische Übungen zur Modellierung und Integration in die Organisation 

Termin: 22.04.2026 (online)
A.3 Datenschutz und Sicherheit aus rechtlicher Perspektive 

Rechtliche Grundlagen: Überblick über relevante rechtliche Bestimmungen zu Datenschutz und Datensicherheit, u.a. DSGVO, EU-Data Act, Informationsfreiheitsgesetz, inklusive Pflichten, Betroffenenrechte und Datenzugriffsregelungen 

Termin: 28.04.2026 (online)
A.4 Datenschutz und Sicherheit aus IT-Perspektive 

IT-Sicherheit: Einführung in Security-Grundlagen, Cybersecurity-Aspekte, ISM-Konzepte (z. B. ISO 27001), organisatorische Schutzmaßnahmen und Security-by-Design-Prinzipien

Datenqualität und Technologien

Termin: 05.05.2026 (online)
B.1 Management der Datenqualität 

• Einführung in zentrale Dimensionen der Datenqualität wie Vollständigkeit, Aktualität, Korrektheit und Umfang; Methoden zur Messung und Instrumente zur Steigerung der Datenqualität anhand eines Beispiels zur Prozessgestaltung
• Organisation und Implementierung von Data Quality Management (DQM): Rollen wie Data Owner/Data Steward, Prozesse, organisatorische Einbettung im Unternehmen sowie technologische Unterstützung durch moderne Datenplattformen 

Termin: 19.05.2026 (online)
B.2 Datenmodellierung und Metadatenmanagement 

Einführung in zentrale Begriffe, Strukturen und Standards der Datenmodellierung sowie Bedeutung und Einsatz von Metadaten 

Termin: 20.05.2026 (Wien)
B.3 Datenmodellierung in der Praxis 

Praktische Anwendung über die Modellierung in einer Metadatenmanagement-Lösung, Aufbau eines Data Catalogs und Nutzung einer Data-Governance-Plattform 

Termin: 26.-28.05.2026 (online)
B.4 Technologie im Datenmanagement 

• Überblick über Datenplattformen wie relationale Datenbanksysteme (DBMS), NoSQL-Datenbanken und Data Lakes; zentrale Aspekte der Datenspeicherung, Datenintegration, Datenaufbereitung, Datenabfrage sowie Verarbeitung von Datenströmen mittels Data Streaming
• Einführung in Big-Data-Architekturen und -Technologien (z. B. Hadoop-Ökosystem, verteilte Datenverarbeitung) sowie deren Relevanz als Basis für Data Science und Künstliche Intelligenz
• Betrachtung verschiedener Datenmanagement-Systeme und deren Einsatzszenarien – ergänzt durch explizite Fokussierung auf cloudbasierte Plattformen, um moderne Anwendungsfälle und Infrastrukturtrends zu verankern

Datengetriebene Nutzung und Kommunikation

Termin: 09.-11.06.2026 (online)
C.1 Data-Driven Business 

• Einführung in datenbasierte Geschäftsmodelle anhand von Advanced Data Analytics; Überblick über Datenverwertung, Datenherkunft, Datenbeschaffung, Daten-Tausch und Datenhandel sowie Praxisbeispiele zur Veranschaulichung
• Kreative Entwicklung eigener Use Cases: In praktischen Übungen erarbeiten die Teilnehmer:innen datengetriebene Geschäftsideen und diskutieren diese mit Expert:innen 

web-based, kann jederzeit absolviert werden
C.2 Datenmanagement – Fallstudien 

• Präsentation realer Praxisfälle aus verschiedenen Unternehmensbereichen, z. B. datengetriebene Transformation, Data Governance und Umsetzung in Organisationen
• Reflexion typischer Herausforderungen und Lösungsansätze, etwa im Bereich Datenschutz, Technologie-Organisation‐ Symbiose und Governance-Implementierung 

Termin: 23.06.2026 (Wien)
C.3 Data Story Telling und Kick-off Case Challenge 

• Methoden zur wirkungsvollen Vermittlung datenbasierter Projekte – wie man Erkenntnisse narrativ aufbereitet, überzeugend visualisiert und für unterschiedliche Stakeholder adressat:innengerecht präsentiert
• Kennenlernen des Rahmens für die erfolgreiche Erarbeitung des eigenen Fallbeispiels mit Fokus auf die Umsetzung datengetriebener Projekte im eigenen Arbeitsumfeld: Einbeziehung des erlernten Fach- und Methodenwissens im Rahmen des Universitätskurses

15./16. September 2026 Case Challenge (Diplomprüfung)