Data Governance
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In unserem Data Governance Experience Lab geht es lebendig zu. Du erlebst und lernst die handwerkliche Seite von Data Governance kennen. Das beinhaltet agile Methoden zur Planung, Bewertung und Steuerung von Data Governance Initiativen sowie den praktischen Umgang mit technischen Tools, wie zum Beispiel Datenkatalogen, Business Glossaren und Daten Qualitäts-Testern.

Was macht dieses Seminar besonders?

In unserem Data Governance Experience Lab geht es wirklich lebendig zu.
Du erlebst und lernst die handwerkliche Seite von Data Governance kennen. Dazu gehören agile Methoden zur Planung, Bewertung und Steuerung von Data Governance Initiativen und auch der praktische Umgang mit technischen Werkzeugen, wie Datenkataloge, Business Glossare, Daten Qualitäts-Tester und mehr.

Oft versteht man die Funktionen und Möglichkeiten solcher Lösungen erst richtig, wenn man sie selbst ausprobiert. Gleichzeitig bekommst du einen klareren Blick darauf, welche Anforderungen an dein zukünftiges Data Governance & Data Management gestellt und erfüllt werden müssen.

Unser Lab ist komplett ausgestattet und funktionsfähig (auch online).
Wir passen die Inhalte gerne für dich an.

Zielgruppe

Dein Zertifikat ansehen

Jeder Teilnehmer erhält nach Abschluss des Seminars ein Zertifikat. Zertifikate sind auf Deutsch und auf Englisch verfügbar. Zum Vergrößern klicken.

Das wirst du lernen

und erleben

Methodische Werkzeuge

  • Data Design Thinking:
  • Methoden und Canvas-Modelle für Data
  • Governance Planung und Use Case Definition
    Data Governance Reifegrad
  • Lean Methode für Data Governance Reifegrad Analyse und Fortschrittsmessung inkl.
  • Data Governance Maturity Canvas
    Data Value Assessment (Quantifizierung des Nutzens von Data Use Cases)

 

Data Governance Technologien

  • Grundlagen von Data Governance Technologien.
  • Grundsätzliche Funktionsweisen und Anforderungen
  • Vergleich marktüblicher Technologien


Praktische Übungen mit Data Governance Software Anwendungen

  • Datenkatalog
  • Datenglossar
  • Meta-Daten Management
  • Datenfluss-Analyse und Voraussetzungen
  • Data Mapping (endlich Ordnung)
  • Zuordnung von Daten-Rollen wie Data Owner und Data Stewards
  • Identifikation
  • Daten-Qualität Schnelltester

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