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Datenarchitektur entwickeln und umsetzen: Data-Excellence, Datenintegration, Data-Governance (EAM Modul 3)
Datenstrategie und Datenarchitektur – Entwicklung und Umsetzung für exzellentes Datenmanagement
- Stoßrichtungen zur Datenstrategie vereinbaren (Vision, Mission, Ziele)
- Datenstrategien umsetzen – Roadmap und Masterplanung
- Rollen und Verantwortlichkeiten im Datenmanagement
- Der Data-Architekt – Aufgaben und Anforderungsprofile
Datenkataloge und CRUD-Matrizen – entwickeln, nutzen, pflegen
- Data-Architecture – Dokumentation und Use Cases
- Aufnahme der Ausgangslage bzw. Lagebeurteilung aus Sicht des IT-Management (Digital-Health-Check, Kunden-/Stakeholder-Analysen, Produkt- und Service-Analyse)
- Analyse der vorhandenen / praktizierten Geschäftsmodelle
Ziel-Datenarchitekturen planen und umsetzen
- Analyse der Datenstrategie sowie der Ziele zur Datenarchitektur
- Auswirkungen der Ziel-Applikationsarchitektur auf die Datenarchitektur
- Datenarchitektur fixieren und mit EAM-Unterstützung umsetzen
Use Cases und Projektbegleitung durch Datenarchitekten
- Reduzierung redundanter Systeme zur Datenhaltung
- Aufbau einer Plattform als Single Source of Information
- Datengetriebene Geschäftsmodelle etablieren: Data Analytics
- Daten-Plattformen integrieren: BigData, Blockchain, IoT
- Customer Partner- und Experience Management – Kundenorientierung durch Kundenkanäle stärken
Data Architects in Kooperation mit Data Governance und Data Professionals
- Datenintegration und Data Quality
- Data Governance
- Datenmanagement
Good Practice „Datenarchitektur und Datenmanagement“
Ergänzende Praxisbeispiele
- Datenarchitekturen im Agilen Umfeld: Wolfgang Radinger-Peer (ING-DiBa)
- Data Management und Enterprise Architecture; eine erfolgreiche Symbiose: Andreas Pirkner, Susan Hofleithner (Erste Asset Management)