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SUMMARY:Datenarchitektur entwickeln und umsetzen: Data-Excellence\, Datenintegration\, Data-Governance (EAM-Lehrgang Modul 3)
DESCRIPTION:Datenstrategie und Datenarchitektur – Entwicklung und Umsetzung für exzellentes Datenmanagement \n\n\n\n\nStoßrichtungen zur Datenstrategie vereinbaren (Vision\, Mission\, Ziele)\n\n\n\nDatenstrategien umsetzen – Roadmap und Masterplanung\n\n\n\nRollen und Verantwortlichkeiten im Datenmanagement\n\n\n\nDer Data-Architekt – Aufgaben und Anforderungsprofile\n\n\n\n\nDatenkataloge und CRUD-Matrizen – entwickeln\, nutzen\, pflegen \n\n\n\n\nData-Architecture – Dokumentation und Use Cases\n\n\n\nAufnahme der Ausgangslage bzw. Lagebeurteilung aus Sicht des IT-Management (Digital-Health-Check\, Kunden-/Stakeholder-Analysen\, Produkt- und Service-Analyse)\n\n\n\nAnalyse der vorhandenen / praktizierten Geschäftsmodelle\n\n\n\n\nZiel-Datenarchitekturen planen und umsetzen \n\n\n\n\nAnalyse der Datenstrategie sowie der Ziele zur Datenarchitektur\n\n\n\nAuswirkungen der Ziel-Applikationsarchitektur auf die Datenarchitektur\n\n\n\nDatenarchitektur fixieren und mit EAM-Unterstützung umsetzen\n\n\n\n\nUse Cases und Projektbegleitung durch Datenarchitekten \n\n\n\n\nReduzierung redundanter Systeme zur Datenhaltung\n\n\n\nAufbau einer Plattform als Single Source of Information\n\n\n\nDatengetriebene Geschäftsmodelle etablieren: Data Analytics\n\n\n\nDaten-Plattformen integrieren: BigData\, Blockchain\, IoT\n\n\n\nCustomer Partner- und Experience Management – Kundenorientierung durch Kundenkanäle stärken\n\n\n\n\nData Architects in Kooperation mit Data Governance und Data Professionals \n\n\n\n\nDatenintegration und Data Quality\n\n\n\nData Governance\n\n\n\nDatenmanagement\n\n\n\n\nGood Practice „Datenarchitektur und Datenmanagement“ \n\n\n\nErgänzende Praxisbeispiele \n\n\n\n\nDatenarchitekturen im Agilen Umfeld: Wolfgang Radinger-Peer (ING-DiBa)\n\n\n\nData Management und Enterprise Architecture; eine erfolgreiche Symbiose: Andreas Pirkner\, Susan Hofleithner (Erste Asset Management)
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