Data Management lernen – Daten effektiv verwalten und unternehmerisch nutzen
Lösen Sie Komplexität auf und schaffen Sie die Datenbasis für Ihren Erfolg!
Daten werden immer wichtiger für den Erfolg eines Unternehmens. Ob große Unternehmen oder KMU, alle können mit richtig genutzten Daten von Effizienzsteigerungen und datenbasierten Entscheidungen profitieren.
Mit dem exponentiellen Wachstum von Big Data wird es allerdings immer herausfordernder, die steigende Informationsflut effektiv zu verwalten und nutzbar zu machen. Zudem fehlt kleineren Unternehmen oft der Zugang zu großen Datenmengen. Data Management – der Prozess der Organisation, Speicherung und Verwaltung von Daten in Unternehmen – setzt hier an.
Data Literacy stärken: Grundlage für datengetriebene Entscheidungen
Welche Möglichkeiten nutzen Sie, um Ihre Daten effizient und sicher zu speichern? Können Sie Ihre Daten uneingeschränkt abrufen? Ein organisiertes Data Management vereinfacht diese Prozesse und bietet über die Funktionen von Tools wie Microsoft Excel hinaus effiziente Möglichkeiten.
Ob für Fach- und Führungskräfte in IT oder anderen Fachbereichen: Fähigkeiten rund um Data Management und entsprechende Datenkompetenzen sind gefragter denn je. Sie könnten in Zukunft sogar genauso wichtig werden wie die heutige Fähigkeit, einen Computer zu bedienen. Trainieren Sie also am besten jetzt Ihre Data Literacy und punkten Sie durch korrektes Analysieren, Interpretieren und Hinterfragen von Daten.
Datenstrategie entwickeln: Von Big Data zu Business Intelligence
Mithilfe von Big-Data-Analyse-Verfahren tragen Sie zum datenbasierten Erkenntnisgewinn Ihres Unternehmen bei, erreichen mehr Kundenzentrierung oder schaffen neue Geschäftsmodelle. Zum Data Management gehören auch Themen wie Datenbankdesign und -modellierung, Datenqualitätssicherung, Datenintegration, Datenarchivierung und Datenschutz.
Machen Sie Ihr Unternehmen „data-driven" und bereiten Sie es auf ein erfolgreiches Wirtschaften in der Big-Data-Ökonomie vor.
Data Management implementieren: Was beschäftigt Sie aktuell?
Welche Daten sind für meinen Fachbereich wirklich relevant?
Ist die notwendige Datenqualität in meinem Business vorhanden?
Welche Cloud- und Datenspeicherlösungen eignen sich insbesondere für das Data Management von kleinen und mittleren Unternehmen?
Wie wähle ich die richtigen Technologien und Software für mein Data Management aus?
Wie sorge ich für die notwendige Datensicherheit, im Einklang mit geltenden Datenschutzvorschriften, und beuge Sicherheitslücken vor?
Wie erreiche ich „Data Governance", also eine funktionierende Datenverwaltung?
Wie schule ich meine Mitarbeiter:innen am effektivsten zu Data Management?
An welchem Punkt Sie auch stehen, mit diesen Fragen sind Sie nicht allein! Viele Unternehmen in Deutschland haben noch keinen klaren Ansatz für das Data Management. Insbesondere kleine und mittelständische Unternehmen schöpfen vorhandene Potenziale noch nicht aus. Als Hürden werden oft fehlendes Know-how, technische Ursachen und mangelnde Rechenkraft sowie finanzielle Ressourcen genannt.
Cegos Integrata begleitet Sie gerne bei Ihren Herausforderungen und Fragestellungen! Verbessern Sie Ihre Datenkompetenzen mit unseren Data-Management-Weiterbildungen und erreichen Sie das nächste Level.
Data Management Kompetenzen trainieren und Datenpotenziale erschließen
Die Vorteile für Sie als IT-Professional und IT-Anwender:in
Lernen Sie Datenbestände besser zu organisieren, indem Sie einen effizienteren Umgang bei der Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten schaffen.
Verarbeiten und analysieren Sie Daten in Echtzeit: und erreichen Sie schnellere und agilere Reaktionen.
Erkennen Sie die Faktenlage und Trends und identifizieren Sie neue Chancen für Ihr Unternehmen schneller und besser.
Werden Sie zur anerkannten Expertin oder zum anerkannten Experten durch datenbasierten Erkenntnisgewinn!
Der Nutzen für Ihr Business
Bereiten Sie Ihr Unternehmen auf die steigenden Anforderungen vor und werden Sie der Governance von Daten gerecht.
Schaffen Sie die notwendige Datenbasis als Grundlage für datengestützte Entscheidungen.
Wandeln Sie Daten zuverlässig in aussagekräftige und fundierte Informationen um.
Steigern Sie die Effizienz, optimieren Sie Geschäftsprozesse und erschließen Sie neue Möglichkeiten für Ihr Business.
Professionelles Data Management zahlt sich aus: Erhöhen Sie die Wettbewerbsfähigkeit und differenzieren Sie Ihr Unternehmen weiter im Markt.
Data Governance verstehen: Strukturiertes Datenmanagement im Unternehmen
In unserer datengetriebenen Welt stellt sich die Frage, ob Data Management notwendig ist, nicht mehr. Der Bereich Data Management umfasst eine ganze Reihe von Unterthemen, die wir mit Weiterbildungen und Workshops und mit verschiedenen Lernformaten abdecken. Mit unseren Weiterbildungen können Sie Ihre Datenkompetenzen sehr gezielt und umfassend verbessern!
In der heutigen digitalen Welt sind Daten das Fundament für fast jedes Unternehmen. Doch wie entstehen eigentlich nützliche Informationen aus den unzähligen Daten, die täglich gesammelt werden? Hier kommt der Datenlebenszyklus ins Spiel – ein struktureller Prozess, der sicherstellt, dass Daten nicht nur gesammelt, sondern auch sinnvoll verwaltet, analysiert und genutzt werden, um wertvolle Einblicke zu schaffen.
Was ist Datenmanagement und warum ist es wichtig?
Unter Datenmanagement versteht man die strategische Planung, Erfassung, Pflege und Nutzung von Daten in einem Unternehmen. Ein durchdachtes Datenmanagement hilft Unternehmen, effizienter zu arbeiten, bessere Entscheidungen zu treffen und die Kundenbedürfnisse genau zu verstehen. Ob es darum geht, Daten aus verschiedenen Quellen zu integrieren, ihre Qualität zu sichern oder wertvolle Analysen durchzuführen – all das sind Schritte im Datenlebenszyklus, die Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen können.
Die wichtigsten Begriffe im Überblick: Von Datenintegration bis Business Intelligence
Datenintegration: Der Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden, sodass sie einheitlich und nutzbar sind.
Datenqualität: Die Sicherstellung, dass Daten korrekt, vollständig und zuverlässig sind.
Data Governance: Die Festlegung von Regeln und Verantwortlichkeiten zur Verwaltung und zum Schutz von Daten.
Data Literacy: Die Fähigkeit, Daten zu verstehen, zu interpretieren und effektiv zu nutzen.
Datenstrategie: Ein Plan, der festlegt, wie ein Unternehmen Daten zur Erreichung seiner Geschäftsziele nutzen möchte.
Datenstrukturierung: Die Organisation von Daten in einem Format, das ihre Nutzung und Verwaltung erleichtert.
Datenanreicherung: Der Prozess, bei dem Daten durch zusätzliche Informationen erweitert werden, um ihren Wert zu erhöhen.
Data Warehouse: Ein zentraler Speicherort, an dem Daten aus verschiedenen Systemen gesammelt und für Analysen aufbereitet werden.
Big Data: Große und komplexe Datenmengen, die mit traditionellen Methoden schwer zu verarbeiten sind, aber wertvolle Einblicke bieten können.
Business Intelligence (BI): Verfahren und Tools zur Analyse von Daten und zur Gewinnung geschäftlicher Einblicke.
Erweiterte Konzepte für Ihre Datenstrategie
Master Data Management (MDM): Die zentrale Verwaltung und Pflege von sogenannten Stammdaten – z. B. Kundendaten, Produktdaten oder Lieferantendaten –, um Dopplungen und Inkonsistenzen zu vermeiden.
Metadaten: Daten über Daten. Sie beschreiben z. B. wann ein Datensatz erstellt wurde, von wem, in welchem Format oder mit welchem Zweck. Metadaten helfen bei der Suche, Verwaltung und Nachvollziehbarkeit von Daten.
ETL (Extract, Transform, Load): Ein gängiges Verfahren, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen entnommen (Extract), umgewandelt (Transform) und in eine Ziel-Datenbank geladen (Load) werden – z. B. ins Data Warehouse.
Data Lake: Ein großer, zentraler Datenspeicher, der strukturierte und unstrukturierte Daten in ihrem Rohformat aufnimmt. Im Gegensatz zum Data Warehouse müssen die Daten hier nicht vor der Speicherung aufbereitet werden.
Data Steward: Eine Person oder Rolle im Unternehmen, die sich um die Pflege, Qualität und Einhaltung von Standards im Umgang mit Daten kümmert – oft ein Bindeglied zwischen IT und Fachabteilung.
Self-Service BI: Tools und Konzepte, mit denen Fachanwender:innen ohne IT-Unterstützung eigene Datenanalysen durchführen oder Dashboards erstellen können.
Data Warehouse vs. Data Lake: Ein Abgrenzungskonzept, das oft in Kursen thematisiert wird: strukturierte, kuratierte Daten (Data Warehouse) vs. rohe, flexible Datenhaltung (Data Lake) – jeweils mit Vor- und Nachteilen.
Unternehmen, Organisationen und insbesondere KMUs, die Kontrolle über ihre Daten erhalten und diese effektiv und verständlich verwalten möchten.
Führungskräfte und Entscheidungsträger:innen, die ein erweitertes Verständnis für Data Management benötigen.
Datenanalystinnen und -analysten sowie Datenbankadministratorinnen und -administratoren, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten.
IT-Professionals, die in datenintensiven Bereichen arbeiten, genauso wie Interessierte, die sich für eine Karriere im Bereich Data Management interessieren.
Data Management-Weiterbildungen bei Cegos Integrata: Das können Sie erwarten
Ob Open Course oder Inhouse-Seminar – immer praxisorientiert und persönlich.
Trainingsinhalte – auf dem neuesten Stand und zu 100 % teilnehmer:innenzentriert.
Unsere Trainingsmaterialien und Tools unterstützen Ihren Lernprozess.
Networking-Möglichkeiten mit Fachexpertinnen und -experten und Gleichgesinnten.
Qualifizierte und erfahrene Trainer:innen gehen auf Ihre individuellen Fragen ein.
Fallstudien und Best-Practices aus dem Unternehmensalltag.
Interesse geweckt? Offene Fragen? Kontaktieren Sie uns!
Gern informieren wir Sie in einem persönlichen Beratungsgespräch ausführlich über individuelle Trainingskonzepte, Data-Management-Weiterbildungen oder anderen Seminaren. Wenden Sie sich telefonisch unter +49 711 62010 - 111, per E-Mail an training@cegos.de oder Kontaktformular an uns.
Cegos Integrata steht für ein hochwertiges und vielfältiges Trainings- und Beratungsportfolio, mit dem wir uns als Weiterbildungsunternehmen eine führende Position im deutschen Markt erarbeitet haben. Neben unseren Beratungsleistungen sorgen wir für die praxisbezogene Weiterbildung von Fach- und Führungskräften.
Dabei können wir auf klassische sowie digitale Lerninhalte, verschiedenste Lernmethoden und Medien zurückgreifen. Mit über 1000 Kernthemen aus allen betrieblichen Bereichen runden das Angebot ab und mehr als 800 erfahrene Trainer:innen und Coaches sorgen für einen nachhaltigen Wissenstransfer in Ihrem Unternehmen.
Data-Management-Weiterbildung: Häufig gestellte Fragen
Welche Data-Management-Kurse sind für Einsteiger:innen ohne Vorkenntnisse geeignet?
Einsteiger:innen profitieren besonders von Grundlagenkursen, in denen zentrale Begriffe wie Datenstruktur, Datenqualität oder Data Governance praxisnah erklärt werden. Formate, die mit Tools wie Excel oder relationalen Datenbanken arbeiten, eignen sich hervorragend zum Einstieg. Unsere Basisschulungen vermitteln schrittweise die wichtigsten Konzepte des Datenmanagements.
Wie kann ich Data Governance erfolgreich in meinem Unternehmen implementieren?
Data Governance bedeutet, klare Regeln, Prozesse und Zuständigkeiten für den Umgang mit Daten zu schaffen. Unsere Schulungen helfen dabei, Verantwortlichkeiten zu definieren, Data-Steward-Rollen zu etablieren und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben zu gewährleisten – insbesondere in regulierten Branchen wie Finanzwesen oder Gesundheitswesen.
Welche Business Intelligence Tools sollten KMU für Data Management einsetzen?
Für kleine und mittlere Unternehmen eignen sich besonders Self-Service-BI-Tools wie Power BI, Tableau oder Qlik Sense. Diese ermöglichen es, ohne tiefe IT-Kenntnisse aussagekräftige Dashboards und Reports zu erstellen. Unsere Kurse zeigen, wie Sie diese Tools effektiv für Ihr Datenmanagement nutzen.
Wie unterscheiden sich Data Warehouse und Data Lake für die Unternehmenspraxis?
Ein Data Warehouse speichert strukturierte, aufbereitete Daten für konkrete Analysezwecke, während ein Data Lake rohe Daten in verschiedensten Formaten sammelt. Für KMU empfiehlt sich oft ein Data Warehouse für klar definierte Reporting-Anforderungen, während Data Lakes bei explorativen Analysen und Big-Data-Projekten Vorteile bieten.
Was kostet die Implementierung von Data Management für mittelständische Unternehmen?
Die Kosten variieren je nach Unternehmensgröße und Anforderungen. Wichtige Kostenfaktoren sind Software-Lizenzen, Schulungen und eventuell externe Beratung. Unsere maßgeschneiderten Inhouse-Schulungen bieten ein optimales Preis-Leistungs-Verhältnis und helfen, Implementierungskosten durch effiziente Wissensvermittlung zu reduzieren.
Welche Data-Literacy-Kompetenzenbrauchen Fachabteilungen konkret?
Fachabteilungen benötigen Grundkenntnisse in Dateninterpretation, kritischem Hinterfragen von Datenquellen und dem Verständnis einfacher Visualisierungen. Kurse zur Data Literacy vermitteln, wie man Daten liest, hinterfragt und in Entscheidungen einbezieht – mit realen Fallbeispielen aus Marketing, Vertrieb oder Controlling.
Wie lange dauert es, ein funktionierendes Data Management aufzubauen?
Der Aufbau eines grundlegenden Data Managements dauert typischerweise 3-6 Monate, abhängig von Unternehmensgröße und Datenkomplexität. Mit unseren strukturierten Schulungsprogrammen beschleunigen Sie diesen Prozess erheblich und vermeiden typische Anfängerfehler.
Welche Datenschutz-Anforderungen muss ich beim Data Management beachten?
DSGVO-Konformität ist essentiell: Datenschutz by Design, Löschkonzepte und Betroffenenrechte müssen von Anfang an mitgedacht werden. Unsere Schulungen integrieren Datenschutzaspekte praxisnah und zeigen, wie Sie compliant und effizient Daten verwalten – insbesondere bei personenbezogenen Daten.
