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Data Management braucht Data Governance...

Skalierbarkeit. Datenqualität. Big Data.

Klare Rahmenbedingungen sind die Voraussetzung für ein erfolgreiches Datenmanagement. Dieses muss reaktionsfähig und zukunftssicher sein, um die sich häufig ändernden Anforderungen am Markt schnell bewältigen zu können. Für die Umsetzung von Data-Governance-Programmen existieren neben generellen Frameworks auch anwendungsspezifische Modelle, bespielsweise für Datenqualität oder Stammdatenmanagement. Diese sind zusammen mit den entsprechenden Software-Werkzeugen ausgeliefert oder in diese bereits integriert.

Sie wollen Ihre Daten durch Data Governance zukunftsfähig machen? Wir unterstützen Sie mit unserem langjährigen pmOne-Know-how dabei, diese Herausforderung erfolgreich zu meistern.

Das springt für Sie dabei raus.

Weiterbildung

zuverlässige Datengrundlage
für erfolgreiche Entscheidungen

Chancengleichheit

Kostenreduzierung
in der Datenverwaltung

Firmenwagen

Hohe Skalierbarkeit
der IT-Landschaft

Chancengleichheit

Erfüllung von
Compliance-Richtlinien

Flexible Arbeitszeitmodelle

Effizienzsteigerung
durch Synergieeffekte

Das springt für Sie dabei raus.

Sascha Henzgen

Skalierbarkeit

 

Die Anforderungen an das Datenmanagement wachsen und verschärfen den Druck auf die analytische Infrastruktur durch eine zunehmende Komplexität. Wesentliche Skalierbarkeitsfaktoren sind dabei das steigende Datenvolumen, mehr Datenquellen, eine größere Anzahl an Anwendern sowie die zunehmende Komplexität von Datenmodellen.

Sascha Henzgen

Datenqualität

 

Daten müssen korrekt, vollständig und vertrauenswürdig sein, um sie effektiv auswerten zu können. Data Governance benötigt Regeln, Kontrolle und eine Organisation mit klaren Prozessen und Verantwortlichkeiten. Das setzen wir mit Master Data Management um.

Sascha Henzgen

Big Data

 

Big Data erhöht die Komplexität in der Datenverarbeitung durch die Integration weiterer polystrukturierter Datenquellen und zusätzlicher Analysemöglichkeiten. Durch Data Governance werden Rahmenbedingungen geschaffen, die die Anforderungen von Big Data gerecht werden.

So bringen wir Data Governance zum Laufen...

anpacken. individualisieren. umsetzen.

Data-Governance-Vorhaben können in der Praxis sehr unterschiedlich gestaltet sein und je nach Zielen und Themen selbst von Programm zu Programm variieren. Typische Projektschritte zum Einsatz von Data Governence sind:

eins

So starten wir...

Wo stehen wir? Was wollen wir?

 

  • Ist-Zustand analysieren
  • Nutzen kennen
  • Ziele definieren

zwei

So entwickeln wir ein Konzept...

Das machen wir für eine erfolgreiche Umsetzung:

 

  • Standorte bestimmen
  • Delta-Analysen durchführen
  • Roadmap ableiten

drei

So kommt Data Governance ins Spiel...

Jetzt arbeiten wir mit Ihrem individuellen Data Governance-Programm, das wir:

 

  • entwickeln
  • planen
  • umsetzen

vier

So steuert Sie Data Governance erfolgreich Richtung Zukunft...

Folgende Punkte berücksichtigen wir für Ihre Data-Governance-Zukunft:

 

  • zuverlässige Überwachung
  • erfolgreiches Steuern
  • flexible Nutzung
  • zukunftsfähige Weiterentwicklung
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