DM100: Grundlagen Data Management & Data Governance

Agenda:

• Einstieg

  • Ziele

  • Erwartungen

  • Einführung gemeinsamer Begriffe und Abgrenzungen
    
    

• Data Management „Big Picture“

  • Disziplinen

  • Verantwortlichkeiten

  • Lebenszyklus von Daten
    
    

• Data Governance

  • Zweck

  • Prinzipien

  • typische Anti Patterns

  • Erfolgsfaktoren
    
    

• Rollen & Verantwortlichkeiten

  • Owner

  • Steward

  • Custodian/Engineer

  • Consumer

  • Governance Bodies
    
    

• Policies, Standards & Kontrollen

  • von Leitplanken zu umsetzbaren Regeln
    
    

• Metadaten als Enablement

  • Business Glossary

  • Katalog

  • Klassifikation

  • kritische Datenelemente
    
    

• Grundlagen Datenqualität

  • Dimensionen

  • DQ Regeln

  • Issue Management

  • KPI Logik
    
    

• Sicherheit, Privacy & Compliance

  • Risiko-Denken

  • Zugriff

  • Schutzbedarf

  • „Need to know“
    
    

• Operating Model & Change

  • Entscheidungswege

  • Adoption

  • Kommunikation
    
    

• Abschluss

  • „Minimum Viable Governance“ Skizze und nächste Schritte

Ziele:

• Einheitliches Verständnis zentraler Begriffe (Data Asset, Data Product, Governance, Stewardship etc.)

• Einordnung der wichtigsten Data Management Domänen und ihrer Abhängigkeiten

• Fähigkeit, Governance Grundgerüste zu skizzieren (Rollen, Gremien, Artefakte, Prozesse)

• Unterscheidung und Anwendung von Policy/Standard/Guideline inkl. Durchsetzung

• Grundlogik von Metadaten/Katalog/Glossar, Datenqualitätssteuerung und Datenschutzanforderungen

• Ableitung erster, realistisch umsetzbarer Schritte für die eigene Organisation

Zielgruppe:

Das Training DM100 Grundlagen Data Management & Data Governance richtet sich an alle Data Rollen inkl. Führungskräfte, wie z.B.:

• Data Owner

• Data Steward

• Data Manager

• Data Engineer

• Analytics/BI

• Data Scientist

• Product Owner

• IT /Fachbereichsleitung

• Compliance/Privacy Stakeholder

Voraussetzungen:

Für das Training DM100 Grundlagen Data Management & Data Governance sind keine fachlichen Voraussetzungen notwendig. Hilfreich ist ein Grundverständnis der eigenen Datenlandschaft/Use Cases (auch auf Management Ebene).

Beschreibung:

Der Kurs DM100 Grundlagen Data Management & Data Governance schafft ein gemeinsames Begriffs‑, Methoden‑ und Orientierungsniveau für alle Data‑Rollen: von operativen Spezialisten bis hin zu Führungskräften. Im Fokus steht ein praxisnahes Verständnis dafür, warum Data Management und Data Governance notwendig sind, was typischerweise zu einem wirksamen Governance‑System gehört (Rollen, Regeln, Prozesse, Artefakte, Metriken) und wie diese Bausteine in der Organisation verankert werden. Der Workshop verbindet kurze Input‑Sequenzen mit geführten Übungen: Die Teilnehmer übertragen Konzepte auf ein gemeinsames Fallbeispiel und bauen Schritt für Schritt ein „Minimum Viable Governance“-Gerüst auf.

Ein Kernnutzen des Workshops DM100 Grundlagen Data Management & Data Governance ist die Ausrichtung zwischen Business, IT und Analytics: Was ist ein „Datenprodukt“, was ist ein „Datenasset“, wo beginnt/endet Verantwortlichkeit, wie entstehen verbindliche Regeln (Policies/Standards) und wie misst man Wirksamkeit? Zusätzlich werden die wichtigsten Domänen des Data Management überblicksartig eingeordnet (z. B. Metadaten, Datenqualität, Sicherheit/Privacy, Architektur, Lebenszyklus) und ihre Wechselwirkungen erklärt, so dass nachgelagerte Vertiefungen (DM200 Data Governance & Data Asset Management in der Praxis & DM250: Data Engineering & DataOps) auf einem stabilen Fundament aufsetzen können.