22 - 24 April, 2024
| relexa hotel Airport, Düsseldorf, Germany
Pre-Conference Workshop Day | MONTAG, 22.04.2024
Workshops
3:30 pm - 5:00 pm
WORKSHOP A: DATA GOVERNANCE IN EINEM DATA-DRIVEN ENTERPRISE
Julia Kämmer -
Data Governance Officer,
Berlin Hyp
Roberto Grau - Data Governance Officer, Berlin Hyp
In einem Data-driven Unternehmen mit einer komplexen Struktur spielt die Data Governance eine entscheidende Rolle, um die Verantwortlichkeiten, Richtlinien und Prozesse für die Erfassung, Verwaltung und Nutzung von Daten zu definieren und sicherzustellen.
In diesem Workshop gehen wir durch die wichtigsten Komponenten so einer Strategie und besprechen wir die Erfahrungen einer Umsetzung.
Sie lernen über:
■ Data Governance bei einer dezentralen Infrastruktur, fedarated Data Governance
■ Verstehen der kritischen Daten, die die Transformationsziele unterlegen
■ Datenverantwortlichkeit, Data - Ownership & Stewardship
■ Metadaten-Management, Datenqualität
■ Enge interne Kooperationen (Datenschutz, Informationssicherheit, Prozessmanagement)
■ Datenintegration und Harmonisierung
5:30 pm - 7:00 pm
WORKSHOP B: DATA QUALITY MANAGEMENT IN A DATA MESH ARCHITECTURE
Oswald Yinyeh -
Principal Data Solutions Architect,
E.ON
Data quality is of utmost importance in a data mesh architecture, as they
directly affect the reliability and usefulness of the data for decision-making
processes. An accurate, consistent and Trustworthy database is crucial to combat
misinformation and to avoid incorrect conclusions. Therefore, aspects such as
Data precision, completeness, timeliness and reliability carefully be taken into
account to maximize the value of the data ecosystem and Promote data-driven
excellence throughout the organization.
In diesem Workshop besprechen wir die folgenden Aspekte:
• Datenpräzision: Gewährleistung, dass die Daten genau sind, frei von Fehlern und die wahren Werte der gemessenen Eigenschaften repräsentieren.
• Daten-Vollständigkeit: Überprüfung, dass alle erforderlichen Datenpunkte vorhanden und verfügbar sind, ohne Lücken oder fehlende Informationen zu hinterlassen.
• Datenaktualität: Aktualisierung der Daten regelmäßig und zeitnah, damit Benutzer jederzeit auf die aktuellsten Informationen für ihre Entscheidungsprozesse zugreifen können.
• Datenzuverlässigkeit: Sicherstellung der Konsistenz und Verlässlichkeit von Datenquellen und Pipelines, um das Vertrauen in die Daten innerhalb der Organisation aufzubauen.
In this workshop we will discuss the following aspects:
■ Data precision: Ensuring that data is accurate, free of errors and represent the
true values of the measured properties.
■ Data completeness: Verification that all required data points are present and
available, without gaps or missing information leave behind.
■ Data timeliness: updating the data regularly and promptly, so that users
always have the most up-to-date information for their needs access decisionmaking
processes.
■ Data reliability: Ensuring the consistency and reliability of Data sources and
pipelines to ensure trust in the data within the to build an organization.
