Enterprise Data Professional (TÜV). Gesamtlehrgang.
- Lehrgang
- Präsenz / Virtual Classroom
- 2 Module
- Zertifikat
- Garantietermine vorhanden
Datenstrategien, Data Governance und Datenarchitekturen erfolgreich konzipieren , umsetzen und weiterentwickeln.
Daten und das damit verbundene unternehmensweite Datenmanagement haben aktuell in der Praxis eine immer größere Bedeutung erlangt. Vielfach sind der Auf- und Ausbau einer datengetriebenen Organisation unverzichtbar. Eine erfolgreiche Umsetzung ermöglicht neue datengetriebene Geschäftsmodelle, optimiert die vorhandenen Geschäftsprozesse und gewährleistet zukunftsorientierte Unternehmensentscheidungen.
Aufbau:
Diese Bestandteile erwarten Sie auf Ihrem Lernpfad zum TÜV-Abschluss während des gesamten Lehrgangs:
Modul 1: Enterprise Data Management (EDM)
Inhalte
- Merkmale "Datengetriebener Organisationen" – Daten als Wertschöpfungsfaktor
- Enterprise Data Management positionieren – Assessment, Anforderungsanalyse und Neu-Ausrichtung (Purpose und Scoping)
- Organisation des Unternehmensdatenmanagements – Aufgaben, Rollen, Verantwortlichkeiten
- Produkte und Tools im Datenmanagement – eine Übersicht
- Master-Datenmanagement (MDM) und Meta-Datenmanagement – Einordnung und Umsetzung
- Kompakt-Workshop – "Datenkatalog und Data Glossary" erstellen
- Change: Datenkultur, Data Lineage, Global Data Governance und Data Products für analytische Use Cases
- Rahmenbedingungen setzen (Vision, Mission, Ziele, Business Value)
- Strategische Handlungsinitiativen definieren (Beispiele)
- Organisation des Unternehmensdatenmanagements vereinbaren
- Datenarchitektur redesignen und Konzeptentwicklungen
- Data Portfolio und Data Lifecycle Management aufbauen
- Datenintegrationen – Schnittstellenmanagement, Plattformen
- Data Analytics – Use Cases identifizieren und Solutions vereinbaren
- Roadmap zur Umsetzung von Datenstrategien entwickeln
- Datengetriebene Initiativen sowie D&A-Projekte priorisieren
- Kompakt-Workshop – mit Playbook "Datenstrategien entwickeln"
- Datenstrategie dokumentieren und kommunizieren
- Basiswissen "Datenarchitekturen": Data Fabric implementieren, konzeptionelle und logische Datenmodelle, Datenplattformen
- Assessment und Review "Data Architecture/Architekturmanagement"
- Datenarchitekturen entwerfen – Building Blocks und Deliverables
- Architekturkonzept "Data Mesh": Was und warum Data Mesh?
- Datenprodukte definieren, Data Mesh-Capabilities und Use Cases
- Ziel-Datenarchitekturen planen und umsetzen – Datenquellen und Schnittstellen identifizieren
- Konzeption von Data Scientist-Lösungen (Plan, Build, Run)
- Projektbegleitung durch Datenarchitekten (Good Practices)
- Kompakt-Workshop "Datenarchitektur weiterentwickeln"
- Rolle und Aufgaben von "Data Architects"
Ablauf:
Live-Training
- Präsenz oder Virtual Classroom
- Umfasst 24 Unterrichtseinheiten innerhalb von 3 Tagen
Dieses Modul ist auch einzeln erhältlich und kann unabhängig vom Gesamtlehrgang erworben werden. Buchen Sie es hier.
Modul 2: Enterprise Data Management (EDM)
Inhalte
- 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)"
Ablauf:
Live-Training
- Präsenz oder Virtual Classroom
- Umfasst 24 Unterrichtseinheiten innerhalb von 3 Tagen
Prüfung
- Präsenz oder Virtual Classroom
Dieses Modul ist auch einzeln erhältlich und kann unabhängig vom Gesamtlehrgang erworben werden. Buchen Sie es hier.
Abschluss
Zertifikat
Nach dem Besuch von Modul 1 (Veranst.-Nr. 31353) sowie von Modul 2 (Veranst.-Nr. 31354) können Sie am letzten Lehrgangstag von Modul 2 die Prüfung ablegen.
Zur Feststellung Ihrer erworbenen Kompetenz wird eine Prüfung von PersCert TÜV, der unabhängigen Personenzertifizierungsstelle von TÜV Rheinland, durchgeführt.
Nach erfolgreichem Abschluss des Prüfungs- und Zertifizierungsverfahrens erhalten Sie von PersCert TÜV ein Zertifikat mit dem Abschlusstitel „Enterprise Data Professional (TÜV)“ als persönlichen Kompetenznachweis. Dokumente und Informationen (u.a. Zulassungsvoraussetzungen, Prüfungsinhalte und Ablauf, Gültigkeit, Rezertifizierung, etc.) zum Zertifizierungsprogramm finden Sie auf www.certipedia.com unter der Programm ID 85852.
Nutzen Sie zusätzlich nach erfolgter Zertifizierung die zahlreichen Möglichkeiten eines persönlichen TÜV Rheinland Prüfzeichens mit Ihrer individuellen ID als Werbesignet zu den unter www.tuv.com/perscert dargestellten Bedingungen. Stärken Sie mit Ihrem Zertifikat und dem damit verknüpften Prüfzeichen das Vertrauen bei Kunden und Interessenten.