Training Datenmanagement mit DCAM

DCAM Datenmanagement deckt das breite Feld von Techniken und Methoden ab, um große Mengen komplexer Daten auf sichere, zuverlässige und effiziente Weise zu verwalten und für Analyse, strategische Entscheidungsfindung und Verwaltung verfügbar zu machen.

DCAM ist ein vom EDM Council entwickeltes Framework und gilt als Industriestandard für die Einrichtung des Datenmanagements als kohärentes Ganzes innerhalb von Organisationen. Das DCAM-Framework besteht aus 8 Komponenten, die jeweils einen bestimmten Bereich der Datenverwaltung abdecken:

• Datenmanagementstrategie
• Geschäftsmodell / Finanzierungsmodell
• Datenmanagementprogramm
• Data Governance
• Datenarchitektur
• Technologiearchitektur
• Datenqualität
• Datenkontrollumgebung

Ablauf des Trainings Datenmanagement mit DCAM

Im Datenmanagement Training mit DCAM lernen Sie alle Aspekte dieses Frameworks kennen. Anschließend untersuchen wir, wie Sie die Methoden und Techniken des DCAM-Frameworks in Ihrer Organisation implementieren können.

Firmentraining Datenmanagement

Datenmanagement spielt in jeder Organisation eine Rolle auf verschiedenen Ebenen. Je nach Niveau und Wichtigkeit sind unterschiedliche Aspekte des Datenmanagements relevant. In einem Firmentraining können wir auf der Grundlage des DCAM-Frameworks ein vollständig angepasstes Datenmanagement-Training für Ihre Organisation und die Funktionen der Teilnehmer darin anbieten.

Die folgenden Themen werden während der Schulung zum Datenmanagement mit DCAM behandelt:

• Einführung in DCAM
• Verstehen der Datenverwaltungsstrategie
• Bestimmen von Zielen und Erreichbarkeiten
• Kenntnis, Fachwissen und Funktionen von Interessengruppen
• Analyse von Kosten, Nutzen und Risiken
• Erstellen eines überschaubaren Datenverwaltungsprogramms und Planung
• Definieren von Richtlinien, Verfahren und Standards für Data Governance
• Definieren, Beschreiben und Verknüpfen der Datenarchitektur
• • Logische Datendomänen
  • Physische Datenquellen
  • Steuerungsverfahren für die Verwaltung und ordnungsgemäße Verwendung von Daten
• Umgang mit Datenqualitätsaspekten
• • Zweckdienliche Daten
  • Datenkontrollprozesse
  • Supply Chain Management
• Bereitstellung einer "physischen" IT-Infrastruktur
• Operative Implementierung
• Praktische Fallbeispiele