What are the 11 key areas of Data Management and specific data roles?

Summary

Willkommen beim ITK Fun Day-Channel, wo wir Datenmanagement für alle interessant gestalten. Dieses Video erklärt die 11 Schlüsselbereiche des Datenmanagements, die sicherstellen, dass Daten in Unternehmen sicher, zuverlässig und effektiv verwaltet werden. Von Datenarchitektur bis hin zu Datenqualität, erfahren Sie, wie verschiedene Rollen im IT-Sektor zusammenarbeiten, um eine kohärente Datenstrategie zu schaffen. Lassen Sie uns gemeinsam die Grundlagen der Datenverwaltung erkunden und Ihre Karriere im Datenbereich vorantreiben.

Takeaways

• 😀 Datenmanagement beinhaltet jeden Aspekt der Daten und des Datensektors, in dem wir arbeiten.
• 🔍 Es gibt 11 klare und präzise Bereiche im Datenmanagement, die dafür sorgen, dass Daten innerhalb eines Unternehmens sicher, zuverlässig und effektiv verwaltet werden.
• 🌟 Datenmanagement ist für alle, die mit Daten arbeiten, wichtig, egal ob sie gerade beginnen oder bereits in diesem Bereich tätig sind.
• 🏛 Datengovernance steht im Zentrum des Datenmanagements und ist verantwortlich für die Erstellung von Strategien, Richtlinien und Regeln.
• 👤 Der Datenverantwortliche (Data Steward) ist eine Schlüsselrolle in der Datengovernance, die die Verantwortung für die Festlegung von Politiken und Regeln trägt.
• 🏢 Datenarchitektur definiert das Design und die Struktur, in denen die Daten eines Unternehmens organisiert sind.
• 🔨 Datenmodellierung und Design sind wichtige Schritte, um die Konzeptionelle, Physische und Logische Datenmodellierung zu definieren.
• 🛠 Datenspeicherung und -operation beziehen sich auf die Aufrechterhaltung und Speicherung von Daten in einem Unternehmen und die Verantwortung dafür liegt oft bei Dateningenieuren.
• 🔒 Datensicherheit umfasst Compliance, Audits, Sicherheitsmechanismen und Datenautorisierung.
• 🔄 Datenintegration bezieht sich auf die Erstellung von Integrationspipelines für die Datenextraktion und -speicherung.
• 📚 Dokumenten- und Inhaltsmanagement beinhaltet die Verwaltung von unstrukturierten Daten wie Bildern, Dateien und PDFs.
• 🎯 Master-Daten-Management stellt sicher, dass die Qualität der zentralen Geschäftsprozessdaten des Unternehmens verwaltet und aufrechterhalten wird.
• 📊 Datenwarehousing und Business Intelligence umfassen die Berichterstellung, Analyse und zentrale Speicherung von Daten.
• 🗃️ Metadatenmanagement ist entscheidend für die Verwaltung und Überwachung von Daten in Datenlakes und -seen.
• 📈 Datenqualität ist entscheidend für die Integrität und Verlässlichkeit von Daten und sollte in jedem Bereich des Datenmanagements beachtet werden.

Q & A

Was ist Datenmanagement?

Datenmanagement beinhaltet jedes Aspekt des Datens und der gesamten Datenindustrie, in der wir arbeiten. Es stellt sicher, dass die Daten innerhalb eines Unternehmens oder einer Industrie verwaltet, sicher, zuverlässig und effektiv sind.

Wie viele Bereiche sind im Datenmanagement definiert?

Im Datenmanagement sind 11 klare und präzise Bereiche definiert, die dafür sorgen, dass die Daten im Unternehmen oder in der Industrie richtig verwaltet werden.

Was ist die zentrale Rolle von Datengovernance im Datenmanagement?

Datengovernance ist die zentrale Rolle im Datenmanagement. Sie erstellt Strategien, Richtlinien und Regeln und definiert einen Rahmen, innerhalb dessen Daten in einem Unternehmen verwaltet und kontrolliert werden.

Was ist die Verantwortung eines Datenstewards?

Ein Datensteward ist verantwortlich für die Festlegung von Richtlinien, Regeln und Vorschriften, die die gesamten Datengovernance-Prozesse leiten.

Was ist Datenarchitektur und welche Rolle spielt sie im Unternehmen?

Datenarchitektur beschreibt, wie die Daten eines Unternehmens in einem bestimmten Design oder einer bestimmten Architektur passen. Datenarchitekten sind dafür verantwortlich, diese Architektur zu definieren und zu verwalten.

Was ist der Unterschied zwischen Datenmodellierung und Datenarchitektur?

Datenmodellierung und -design beziehen sich auf die Definition des konzeptionellen, physischen und logischen Datenmodells, während Datenarchitektur die Übersicht über die Art und Weise, wie Daten im Unternehmen strukturiert und organisiert sind.

Was ist die Bedeutung von Datenspeicherung und -operation?

Datenspeicherung und -operation beziehen sich auf die Art und Weise, wie Daten in einem Unternehmen aufbewahrt, gepflegt, wiederhergestellt und sichergestellt werden, dass die End-to-End-Datenpipelinen korrekt laufen.

Welche Rolle spielen Dateningenieure im Bereich der Datenspeicherung und -operation?

Datenengineer sind verantwortlich für Aktivitäten im Bereich der Datenspeicherung und -operation, einschließlich der Wartung und des Betriebs von Datenpipelines.

Was umfasst Datensicherheit und welche Aktivitäten gehören dazu?

Datensicherheit beinhaltet alle Aktivitäten im Zusammenhang mit Compliance, Audits, Sicherheitsmechanismen, Datenautorisierungen und anderen Aspekten, die die Sicherheit der Daten gewährleisten.

Was ist Datenintegration und wie wird sie im Unternehmen verwaltet?

Datenintegration befasst sich mit dem Erstellen von Integrationspipelines, um Daten aus der Quelle zu akquirieren und in das Ziel zu laden. Dateningenieure spielen hier eine prominente Rolle.

Was ist das Ziel von Dokumenten- und Inhaltsmanagement?

Dokumenten- und Inhaltsmanagement befasst sich mit der Verwaltung aller unstrukturierten Daten im Unternehmen, wie Bilder, Dateien, PDFs und andere nicht-relationale Datenformen.

Was ist Master Data Management und welche Rolle spielt es im Datenmanagement?

Master Data Management stellt sicher, dass die Qualität der Masterdaten im Unternehmen verwaltet und aufrechterhalten wird. Masterdaten sind zentrale Entitäten, die alle Geschäftsprozesse definieren.

Was sind die Hauptaktivitäten im Bereich Data Warehousing und Business Intelligence?

Data Warehousing und Business Intelligence beinhalten die Berichterstellung, Analyse und das Zentralspeichern von Daten in einem zentralen Datenwarehouse.

Was ist Metadatenmanagement und warum ist es wichtig?

Metadatenmanagement beinhaltet die Verwaltung von Informationen über Daten, wie Datenquellen, Datenqualität und Datennutzung. Es ist wichtig, um Datenredundanz und Datenschwämm zu vermeiden.

Was ist Datenqualität und welche Bedeutung hat sie im Datenmanagement?

Datenqualität beinhaltet die Definition von guten versus schlechten Daten und stellt sicher, dass Datenintegrität bestehen bleibt. Sie ist entscheidend, um den tatsächlichen Wert für das Unternehmen zu liefern.