Professionelles und strategisches Datenmanagement

Ein erfolgreiches Datenmanagement ist von entscheidender strategischer Bedeutung, um durch Qualität und Effizienz der Daten die Herausforderungen moderner Märkte, von Nachhaltigkeitsanforderungen und gesetzlicher Vorgaben zu bewältigen. Die Struktur, Art und Menge unserer Daten bestimmen, wie wir Künstliche Intelligenz nutzen und neue Geschäftsmodelle für Kunden entwickeln können. Das Seminar bietet Führungskräften eine Orientierung, mit welchen Schritten es gelingt, heutiges Datenmanagement auf das nächste Level zu heben.

Ziel und Nutzen

Das Seminar vermittelt konkrete Maßnahmen zur Bewältigung der aktuellen Herausforderungen im Datenmanagement und hilft den Teilnehmenden dabei, eine robuste Dateninfrastruktur aufzubauen. Es zeigt, wie Datenströme im Unternehmen identifiziert und analysiert werden können, um gezielt Mehrwerte zu generieren. Durch praxisnahe Beispiele wird verdeutlicht, wie moderne Technologien wie Künstliche Intelligenz und der neue Data Act genutzt werden können, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Agenda

1. Ausgangssituation

• Herausforderungen in den Datenbeständen (z. B. Silohaltung, Dubletten)
• Grundlagen des Datenverständnisses (Stammdaten, Big Data)
• Analyse des aktuellen Status Quo im eigenen Unternehmen
• Datenbasierter Informationsaustausch durch gesetzliche Vorgaben

2. Datenentstehung und Datenstrukturen

• Datenentstehung und -verarbeitung in der Wertschöpfungskette
• Software und Informationsfluss
• Standards in der Datenklassifikation
• Datenqualität
• Unternehmensübergreifender Datenaustausch

3. Industrie 4.0 – Konkret umsetzen

• Begriffe und Definitionen
• Vom reinen Datenaustausch zur Kooperation der Komponenten 
• Verwaltungsschale und (Daten-)Standards
• Praktische Beispiele zur Einführung von Industrie 4.0
• Generierung von nützlichen Informationen aus den Daten
• Bewertung von Daten und Ableitung von Schlussfolgerungen

4. Daten sind das neue Gold?

• Monetarisierung von Daten
• Voraussetzungen im Unternehmen schaffen
• Mehrwerte aus Daten generieren (Beispiele)
• Herausforderungen bei der Umsetzung (inkl. KI)
• Einblicke in den neuen Data Act

5. Data Governance

• Zuständigkeit für die Daten in und aus den verschiedenen Unternehmensbereichen klären
• Datenqualität und Datenwert beurteilen
• Richtlinien und Verantwortlichkeiten festlegen, um die Datenqualität sicherzustellen
• Permanente Überwachung durch Audits oder Wartung 

6. Erfolgreiches Change Management

• Sensibilisieren der Führungskräfte und Mitarbeitenden für die Bedeutung des Datenmanagements
• Bewusster und sorgfältiger Umgang mit Daten

Zielgruppe

Geschäftsführende, Führungskräfte und Verantwortliche im Digital Management, It- oder PLM-Management