Data Governance Assessment mit Datenkatalog/Datenprodukt POC

Etabliertes Vorgehensmodell zur Analyse der Datenprozesse und Erarbeitung von Handlungsempfehlungen zur Erreichung der Data Governance Struktur anhand eines konkreten Use Cases

Lizensierungsoptionen Data Governance Assessment mit Proof of Concept

  • Data Governance Assessment mit Datenkatalog POC
  • Angebot auf Anfrage
  • Discovery, Analysis, Development & Completion

    • Bestandsaufnahme & Data Governance Empfehlung innerhalb von 6-8 Wochen
    • Kickoff-Meeting, Interviews, 3 x Workshops, Meeting Ergebnisse & Abschluss-Meeting
    • Zusammenfassung der aktuellen Umgebung, Ermittlung Ist-Zustand und Herausforderungen
    • Definition Soll-Zustand, Umsetzungsempfehlungen und Mehrwert
    • Executive Summary & Abschlusspräsentation
    • Identifizierung Use Case und Umsetzung Datenkatalog Proof of Concept

  • Data Steward as a Service (Data Governance Experts)
  • Angebot auf Anfrage
  • Operativer Einsatz von Datenexperten als Data Steward

    • Überprüfung und Sicherstellung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz von Daten
    • Dokumentation von Datenstrukturen und relevanten Metadaten für eine bessere Datenverwaltung
    • Klassifizierung sensibler Daten und Entwicklung von Sicherheitsrichtlinien zur Einhaltung von Datenschutzbestimmungen
    • Koordination der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen für eine konsistente Unternehmenssicht
    • Schulung von Mitarbeitern & Etablierung von Data Literacy

Solutions Partner and specialization Datalytics Dataciders Data Analytics Microsoft
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Unity Catalog Logo
Denodo-Data-Governance

Das Data Governance Assessment mit Datenkatalog oder Datenprodukt (Data Mesh) Proof of Concept bietet Ihnen eingangs einen transparenten Überblick des Ist-Zustands Ihrer bestehenden Datenprozesse sowie –rollen. Es zeigt dadurch bestehende Herausforderungen, fehlende Fähigkeiten, mögliche Geschäftsrisiken und auftretende Probleme im täglichen Betrieb auf. Datenprodukte sind die Grundlage für Data Mesh und Data Fabric Konzepte.

Von dieser Analyse werden im weiteren Vorgehen das Modernisierungspotenzial Ihrer Data Governance Prozesse, Ihre konkrete Zielstruktur, dedizierte Maßnahmen zur Generierung von Mehrwert, ein konkreter Anwendungsfall mit Data Catalog oder Data Product und eine Preisgestaltung abgeleitet.

Alle während des Assessments erarbeiteten Ergebnisse werden in Form eines Abschlussberichts zur Verfügung gestellt. Die folgende Abbildung zeigt ein mögliches Data Governance Framework.

Data Governance Rollen Data Steward Data Owner

Warum Data Governance Assessment?

Unabhängige Analyse des Ist-Zustands der Data Governance Struktur und kundenspezifische Empfehlung des Soll-Zustands
Kunden set-up besteht häufig aus großen Datenmengen in vielen unterschiedlichen Systemen und Fragestellungen zu Datenqualität, -verantwortung oder -zugang
In lediglich 4 % der Unternehmen sind unternehmensweite Data-Governance-Regeln und -Aufgaben definiert, die in einem strukturierten Prozess kontrolliert werden [Studie DEMAND 2019b]
Erprobte und strukturierte Vorgehensweise von der Analyse bis zur Umsetzung von Maßnahmen
Hands-on Mentalität und pragmatische Umsetzung durch erfahrene Data Stewards und Data Product Builder
Data Strategy Assessment Timeline

Vorgehen

Das Assessment wird in 4 Phasen eingeteilt: Discovery, Analysis, Development und Completion. Diese würden wir gerne mit Ihnen innerhalb von 6-8 Wochen abschließen. Der Zeitplan steht unter dem Vorbehalt eines pünktlichen Beginns und der Verfügbarkeit von Kundenressourcen für die Datenerfassung und die anschließende Diskussion während des Solution Assessments.

Workshop 1 – Kickoff

  • Kennenlernen des Projektteams
  • Anforderungen bestimmen und POC Use Case identifizieren
  • Herausforderungen und Painpoints definieren
  • Ziele und Scope des Assessments bestimmen
  • Ansprechpartner Fachabteilungen und Interviewteilnehmer benennen
  • Inhalte und Verantwortliche zu Workshop 2 & 3 kommunizieren
Data Governance Assessment Workshop Kickoff
Data Governance Assessment Workshop Framework

Workshop 2 – Data Governance Framework

  • Aus Anforderungen und Ist-Analyse wird ein Framework entwickelt
  • Governance Komponenten definieren und beschreiben
  • Migrations-Roadmap erstellen

Workshop 3 – Diskussion Ergebnisse und Anpassungen

  • Vergleich möglicher Frameworks hinsichtlich Aufwands und Kosten
  • Kostenaufstellung besprechen (laufende Kosten und Implementierungskosten)
  • Check: Erfüllung Anforderungen
  • Haben wir unser Ziel erreicht?
Data Governance Assessment Workshop Vergleich
One Data Marco Polo Workshop Data Mesh Data Product Data Fabric

One Data Datenprodukt Workshop

Bereit, Ihre Daten richtig zu nutzen? Dann erstellen Sie Ihr erstes Datenprodukt in diesem eintägigen Workshop mit unseren Datenproduktexperten. Hier werden Sie zum Daten-Champion bei einem realen Anwendungsfall Ihrer Wahl. Lernen Sie alles, was Sie über die Erstellung der richtigen Datenprodukte wissen müssen.

Was Sie lernen:

Warum Sie Daten als ein Produkt behandeln sollten.

Wie Sie Ihre Daten produktiv nutzen.

Wer die Stakeholder und künftigen Owner der Datenprodukte sind.

Was Sie brauchen, um schnell zu einem Prototyp für ein Datenprodukt mit Mehrwert zu gelangen.

Wie der Data Product Builder Ihnen hilft, die Erstellung und Nutzung von Datenprodukten in Ihrem Unternehmen zu beschleunigen.

 

Was Sie mitbringen:

Use Case: Bringen Sie Ihren eigenen konkreten Anwendungsfall mit, für den wir gemeinsam eine Roadmap für Datenprodukte erstellen werden.

Zeit: Eine Stunde Ihrer Zeit für ein vorbereitendes Gespräch, um Ihren Anwendungsfall zu besprechen, gefolgt von einem ganztägigen persönlichen Workshop mit zwei unserer führenden Datenproduktexperten.

Daten-Champions: Bringen Sie die Kollegen mit, die sich für den Anwendungsfall und die Datenprodukte begeistern, z. B. einen Marketingspezialisten und einen Dateningenieur, die versuchen, eine bessere 360°-Kundensicht zu schaffen.

Proof of Concept – Datenkatalog

  • Governance Portal: Plattform zur Verwaltung von Daten und Zugriffsrechten
  • Intelligente Suchfunktion: Suchfunktion mithilfe von AI
  • Data Scans: Überprüfung von Datenquellen auf Aktualität & Qualität
  • Klassifizierung: Autom. Prozess zur Zuordnung von Daten zu Kategorien
  • Data Map: Grafische Darstellung von Datenquellen & Beziehungen zueinander
  • Data Quality Check: Prozess zur Überprüfung der Qualität von Daten & Tests
  • Glossary: Verzeichnis von Begriffen und Definitionen zur Einordung von Daten
Microsoft Azure Purview Data Governance Datenkatalog Data Lineage Collection Overview
  • Zusammenfassung der aktuellen Umgebung, Ermittlung Ist-Prozesse und Herausforderungen
  • Definition Soll-Zustand, Umsetzungsempfehlungen und Mehrwert
  • Executive Summary & Abschlusspräsentation
  • Proof of Concept zum Datenkatalog oder Datenprodukt

Liefergegenstände der Assessments

Data Steward as a Service

  • Datenqualität: Implementierung von Datenqualitätsstandards
  • Metadatenverwaltung: Dokumentation und Pflege von Metadaten
  • Datenklassifizierung: Entwicklung und Umsetzung von Sicherheitsrichtlinien
  • Governance und Compliance: Einführung von Daten-Governance-Strukturen
  • Stakeholder-Management:. Klärung von Datenanforderungen
  • Schulung: Sensibilisierung von Mitarbeitern in Bezug auf Data Literacy
  • Monitoring: Erstellung von Berichten über Datenqualität und -management

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