Data Governance & Trust in Data
Verwaltung von Daten entlang des Datenmangement-Lebenszyklus
Ziel
Datengetriebene Lösungen haben enorme Potenziale und werden in den kommenden Jahren sämtliche Aspekte unserer Gesellschaft durchdringen. Je mehr Entscheidungen wir jedoch zukünftig automatisieren und an den Computer auslagern, desto höher ist das Risiko, dass es zu unkontrollierten Fehlentscheidungen kommt.
Wir zeigen auf, mit welchen Problemstellungen Unternehmen in Bezug auf Daten-Compliance und Datenethik konfrontiert sind, welche wesentlichen rechtlichen Normen und Regelwerke zur Anwendung kommen und erarbeiten gemeinsam interaktiv Maßnahmen, um vertrauenswürdige datengetriebene Lösungen zu bauen.
Durchführung
Dieses Modul vermittelt jene Kenntnisse, die heute im zeitgemäßen Datenmanagement verlangt werden. Es führt in die Konzepte der Data Governance ein und behandelt vertiefend die organisatorische und technische Verwaltung von Daten entlang des Datenmanagement-Lebenszyklus. Im Besonderen wird auf Organisation und aktuelle Rollenkonzepte eingegangen sowie ein Marktüberblick über aktuelle technologische Plattformen zum Daten- und Metadaten-Management vermittelt. Praktische Übungen zu einzelnen Themen runden den Inhalt ab.
Das Controller Institut führt seine Bildungsprogramme wie geplant durch. Sollte eine Abhaltung vor Ort nicht möglich sein, wird das Programm als Online-Training durchgeführt. Durch moderne Didaktik und performante Tools können wir Ihnen ein Lernerlebnis bieten, das die gewohnte Qualität und Praxisorientierung auch online sicherstellt. Wir entwickeln Kompetenzen weiter – auch online!
Aufbau und Inhalte
- Data Governance in der Praxis
- Daten-Lebenszyklus Modell
- Organisationmodelle und data-driven Time2Market-Überlegungen
- Rollenkonzepte und Umsetzung
- Datenökonomien
- Vertrauenswürdigkeit im Datenaustausch zwischen Organisationen
- Datenstrategie und datengetriebene Geschäftsmodelle
- Zusammenhänge von BigData, Cloud, Data Science
- Technologie für Datenmanagement
- Daten- und Metadaten-Beschreibung und Standards
- Anforderungen an technisches Datenmanagement und Einfluss von Machine Learning auf Datenmanagement
- Datamanagement-Plattformen am Markt
- Trust in Data
- Übersicht über aktuelle Problemstellungen in Bezug auf Daten-Compliance und Datenethik
- Vorstellung wesentlicher rechtlicher Normen und Regelwerke
- Beispiele aus der Praxis
- Gemeinsame Erarbeitung von Maßnahmen zur Minimierung von Compliance-/ Datenethik-Risiken
Data Governance & Trust in Data
