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concept#Daten#Plattform#Best Practices#Datenarchitektur

Data Management Body of Knowledge (DAMA-DMBOK)

Ein umfassendes Rahmenwerk für das Management von Daten, das Best Practices, Modelle und Standards bereitstellt.

Das DAMA-DMBOK ist ein Leitfaden für das Datenmanagement, der Prinzipien und Prozesse definiert, um eine effektive Datenverwaltung zu gewährleisten.
Etabliert
Mittel

Klassifikation

  • Mittel
  • Organisatorisch
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

CRM-SystemeDatenbankmanagement-SystemeBusiness-Intelligence-Tools

Prinzipien & Ziele

Datenqualität muss kontinuierlich überwacht werden.Datenmanagement sollte unternehmensweit einheitlich sein.Datensicherheit ist von höchster Priorität.
Umsetzung
Unternehmen

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Schwache Datenintegrität kann Entscheidungen gefährden.
  • Mangelnde Akzeptanz durch die Mitarbeiter.
  • Technologische Abhängigkeiten könnten Probleme verursachen.
  • Regelmäßige Schulung der Mitarbeiter durchführen.
  • Datenmanagement-Richtlinien klar kommunizieren.
  • Feedback von den Nutzern aktiv einholen.

I/O & Ressourcen

  • Unternehmensziele
  • Verfügbare Datenressourcen
  • Technologische Infrastruktur
  • Etablierung eines erfolgreichen Datenmanagement-Programms
  • Erfolgreiche Integration neuer Technologien
  • Verbesserte Datenverfügbarkeit

Beschreibung

Das DAMA-DMBOK ist ein Leitfaden für das Datenmanagement, der Prinzipien und Prozesse definiert, um eine effektive Datenverwaltung zu gewährleisten. Es umfasst eine Vielzahl von Disziplinen, einschließlich Datenarchitektur, -qualität und -sicherheit.

✔

  • Verbesserte Datenintegrität.
  • Erhöhte Effizienz in der Datenverwaltung.
  • Bessere Entscheidungsfindung durch qualitativ hochwertige Daten.

✖

  • Erfordert umfangreiche Schulungsressourcen.
  • Kann zeitaufwendig in der Implementierung sein.
  • Hängt von der Unternehmenskultur ab.

  • Datenqualitätsindex

    Ein Index zur Messung der Datenqualität in Echtzeit.

  • Nutzerzufriedenheit mit Datenservices

    Bewertung der Zufriedenheit der Nutzer mit den bereitgestellten Daten.

  • Datenintegrität-Raten

    Prozentsatz der Daten, die innerhalb der festgelegten Standards liegen.

Beispielbank für Datenverwaltung

Eine Bank implementiert das DAMA-DMBOK, um ihre Datenqualitätsstandards zu verbessern.

Consulting-Firma mit datenorientiertem Ansatz

Eine Consulting-Firma nutzt die DAMA-DMBOK-Ressourcen, um ihren Kunden bei der Datenverwaltung zu helfen.

In-house Training für Mitarbeiter

Ein Unternehmen bietet Inhouse-Training auf Basis der DAMA-DMBOK-Prinzipien an.

1

Ziele und Erwartungen klären.

2

Stakeholder identifizieren und einbeziehen.

3

Strategien für Datenmanagement entwickeln.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Veraltete Technologien verwenden.
  • Unzureichende Dokumentation der Datenmanagementprozesse.
  • Fehlende Standards für Datenintegrität.
Unzureichende Datenexpertise im Unternehmen.Fehlende Integration zwischen Systemen.Komplexitäten durch veraltete Technologien.
  • Ignorieren von Datenqualitätsproblemen.
  • Nichtbeachtung der Datenschutzbestimmungen.
  • Fehlende Schulung für Mitarbeiter.
  • Zu viele Tools verwenden, die nicht integriert sind.
  • Datenmanagement als einmalige Aufgabe betrachten.
  • Fehlende Langfriststrategie für Daten.
Analytische FähigkeitenKenntnisse in DatenarchitekturVerständnis für regulatorische Anforderungen
Regulatorische Anforderungen an die Datenverwaltung.Wettbewerbsdruck zur Verbesserung der Datenqualität.Technologische Entwicklungen im Bereich Datenverarbeitung.
  • • Eingeschränkte Budgets für Dateninitiativen.
  • • Mangelnde Unterstützung des Managements.
  • • Datenschutzbestimmungen könnten die Implementierung einschränken.