Ausbildungsprogramm
Datenmanagement (3 Tage)

Ausbildungsziele:

Betriebsleiter Daten während ihres gesamten Lebenszyklus

Putz Klare Governance, angepasst an geschäftliche Herausforderungen

Betrieb Daten zur Orientierung politischer Entscheidungen

Analyse und Visualisierung der Informationen, um ihre Interpretation zu erleichtern

Kennzeichen Datenbezogene Risiken und Durchführung von Präventionsmaßnahmen

INTERPRETATION

- Anwesend in unseren Räumlichkeiten oder bei Ihnen

Distanciel Online

Finden Sie uns auf:

Straßburg, Lille, Lyon, Reims, Genf, Brüssel, Luxemburg, Frankfurt, Karlsruhe, Berlin, Metz

Preis: 2216 € H.T.
Daten, Orte und Registrierung
INTRA

(Rufen Sie uns an, um ein Angebot zu erhalten)

Tag 1: Datenmanagement Grundlagen

Ziele des Tages:

  • Die strategische Rolle des Daten im Unternehmen.
  • Kontrolle Schlüsselkonzepte Lebenszyklus, Governance, Qualität.
  • Strukturieren und organisieren Sie Daten für einen optimalen Betrieb.

Morgen: Einführung und grundlegende Konzepte

1️Einführung in das Datenmanagement (1h)

  • Definition und Rolle des Datenmanagements.
  • Unterschied zwischen Daten (Daten) und Informationen (Insights).
  • Warum Daten ein strategischer Hebel sind: konkrete Beispiele.
  • Aktuelle Herausforderungen: Explosion von Datenmengen (Big Data), Qualität, Vertraulichkeit.

Fallstudie: Wie Amazon Daten verwendet, um das Kundenerlebnis anzupassen.


2️Datenlebenszyklus (1h)

  • Die 5 Phasen des Datenlebenszyklus:
  1. Sammlung Interne (CRM, ERP, IoT) und externe (Open Data) Datenquellen.
  2. Lagerung : Speichertypen (relationale Basen, NoSQL, Cloud).
  3. Behandlung : Reinigung, Verarbeitung, ETL (Extrakt, Transformation, Ladung).
  4. Analyse Deskriptive, prädiktive und präskriptive Ansätze.
  5. Verbreitung Berichterstattung, Visualisierung und Austausch von Insights.

Workshop: Identifizieren und kartieren Sie die Lebenszyklus Daten in Ihrer Organisation.


3️Data Governance: Grundsätze und bewährte Verfahren (1h)

  • Definition und Bedeutung von Data Governance.
  • Schlüsselrollen:
  • Chief Data Officer (CDO) : Leiter der Datenstrategie.
  • Dateninhaber : Datenmanager.
  • Data Steward Qualitätssicherung und Einhaltung von Standards.
  • Einhaltung:
  • GDPR (Europa): Schutz personenbezogener Daten.
  • HIPAA (USA): Vertraulichkeit von Gesundheitsdaten.

Workshop: Definition der Rollen und Verantwortlichkeiten für ein Datenprojekt.

Nachmittag: Organisation und Datenqualität

4️Datenqualität: Methodik und Kontrolle (1h)

  • Die 5 Dimensionen Qualität:
  1. Genauigkeit Zuverlässige und genaue Daten.
  2. Abgeschlossen Keine fehlenden Werte.
  3. Kohärenz Einheitlichkeit zwischen Systemen.
  4. Nachrichten Echtzeit-Update oder Batch-Update.
  5. Rückverfolgbarkeit : Geschichte der Änderungen (Data Lineage).
  • Methoden Qualitätskontrolle Audits, KPI, Monitoring.

Übung: Analysieren Sie einen Datensatz und identifizieren Sie Anomalien.

5️Datenarchitektur: Infrastruktur verstehen (1h)

  • Unterschiede zwischen:
  • Data Warehouse Strukturiert für die historische Analyse.
  • Data Lake Massive Speicherung von Rohdaten.
  • Data Lakehouse : Hybridisierung der beiden Ansätze.
  • Kriterien der Wahl (Volumen, Geschwindigkeit, Vielfalt).
  • Aktuelle Technologien: Azure, Google BigQuery, Schneeflocken.

Fallstudie: Wie Netflix eine Data Lakehouse das Nutzerverhalten zu analysieren.

6️Fallstudie: Pilotierung eines Datenprojekts (1h)

  • Schlüsselschritte: Definition, Sammlung, Verarbeitung, Analyse, Restitution.
  • Beispiele für Projekte: Supply Chain Optimierung, Kundensegmentierung.

Workshop: Struktur a Data-Governance-Plan.

Tag 2: Strategische Datennutzung

Ziele des Tages:

  • Kontrolle BI-Tools zur Datenanalyse.
  • Daten transformieren in Umsetzbare Erkenntnisse.
  • Gewährleistung Übereinstimmung Verwaltung Risiko.

Morgen: Analyse und Visualisierung von Daten

7️Einführung in Business Intelligence (BI) Tools (1h)

  • Übersicht: Leistung BI, Tabelle, Qlik Sense.
  • Vergleich: Features, Kosten, Use Cases.

8️Erstellung dynamischer Dashboards (2h)

  • Strukturieren Sie ein effizientes Dashboard: Auswahl von KPI.
  • Optimieren Sie die Benutzererfahrung: Einfachheit, Klarheit, Interaktion.

Workshop: Bau A Power BI Dashboard mit echten Daten.

Nachmittag: Datenstrategie und Entscheidungsfindung

9️Datenbewertung für die Geschäftsstrategie (1h)

  • Daten verwenden für Wachstum Beispiel für Uber und Airbnb.
  • Transformation von Insights in Konkrete Maßnahmen.

🔟 Risikomanagement und Compliance (1h)

  • Identifizieren Sie Risiken: Sicherheit, algorithmische Bias.
  • Konformitätsaudit (GDPR, ISO 27001).

Tag 3: Üben und Pilotieren einer Datenstrategie

Ziele des Tages:

  • Bau A Daten-Roadmap.
  • Anwendung von Konzepten auf eine Konkreter Fall.

Morgen: Einsatz einer Datenstrategie

1️⃣1️⃣ Strukturieren einer Daten-Roadmap (1h)

  • Ziele definieren: KPIs strategisch.
  • Phasen: Diagnose → Implementierung → Follow-up.

Workshop: Bau A Daten-Roadmap.

1️⃣2️⃣ Verwalten eines Datenprojekts: Agile Methodik (1h)

  • Scrum-Methodik: Product Backlog, Sprints, Retrospektive.

Übung: Simulieren Sie a Sprintdaten.

Nachmittag: Fallstudie und Zertifizierung

1️⃣3️⃣ Praktischer Fall: Simulation eines Datenprojekts (2h)

  • Studie eines echten Problems: Analyse der Verkäufe.

📌 Abschlussbewertung: Gegenwart a Datenstrategie politische Entscheidungsträger.

Methodik

 •  Alternative Theorie und Praxis für schnelle Assimilation.

 •  Umsetzung von konkreten Übungen, um jedes Konzept anzuwenden.

 •  Personalisiertes Coaching, um die Bedürfnisse der Teilnehmer zu erfüllen.