Praktische Data Governance & Datenqualität für Teams
Seminar - GFU Cyrus AG
Sie sind nach dem Seminar in der Lage, Data Governance und Datenqualitätsmaßnahmen konkret und praxisnah in Ihrem Arbeitsumfeld umzusetzen - ohne Theorieüberfrachtung und ohne große Systeminvestitionen.
Lean-Governance: So viel wie nötig, so wenig wie möglich
Praxisbeispiele: “Umsatzzahlen stimmen nicht”, “Zwei Abteilungen, drei Wahrheiten”, “Niemand weiß, wo das Feld herkommt”
Datenqualität verstehen - und konkret verbessern
Definition: Was ist Datenqualität mit funktionierenden Metriken
Die 6 wichtigsten Qualitätsdimensionen - verständlich erklärt
Welche Metriken wirklich genutzt werden (Completeness, Consistency, Freshness etc.)
Wie man Qualitätsprobleme sichtbar macht
Mini-Workshop: Qualitätsprobleme im eigenen Umfeld identifizieren
Rollen & Verantwortlichkeiten - aber verständlich und teamtauglich
Kein abstraktes Rollenmodell
Data Owner - was sie wirklich tun (mit Beispiel)
Data Steward - praktische Tätigkeiten, keine Theorie
Data Consumers (alle anderen)
Wie man Verantwortlichkeiten leicht verteilt
Beispiel: Verantwortlichkeitsmodell für eine Kundenliste vs. ein BI-Dashboard
Praktische Umsetzung: Schritt für Schritt
Ins Machen kommen, mit Ansätzen, die in jedem Unternehmen funktionieren
Keine teuren Tools nötig - Excel, SQL oder bestehende BI-Tools reichen für den Start
Tools & Beispiele, die in der Realität funktionieren
Wie man mit Bordmitteln Datenqualität misst
Datenkataloge: Was man braucht, bevor man einen kauft
Beispiele: Einfaches Datenqualitäts-Dashboard, Mini-Data-Dictionary, Review-Prozess für neue Felder / Tabellen
Echte Use Cases & Übungen
Anwendung des Gelernten auf eigene Daten- und Teamkontexte
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Zielgruppe:
Das Seminar richtet sich an alle, die mit Daten arbeiten oder Daten verantworten: Fachabteilungen, BI-Teams, Data Analysts, IT-Mitarbeitende, Data Stewards, Product Owner sowie Projektleitende. Besonders geeignet ist das Seminar für Unternehmen, die Data Governance in der Praxis etablieren möchten - jenseits von theoretischen Modellen.
Teilnahmevoraussetzungen:
Sie benötigen keine Vorkenntnisse in Data Governance
Sie sollten grundlegende Erfahrung im Umgang mit Daten in Ihrem Arbeitsalltag mitbringen
Grundkenntnisse in Excel, BI-Tools oder SQL sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich
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