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3-Tages Training: Semantisches Datenmanagement

Ziel

Das Ziel dieses Workshops ist ein fundiertes Verständnis von semantischem Daten-management als Grundlage für strategische und technologische Entscheidungen zur Verbesserung von Datenqualität, Interopera-bilität und Wiederverwendbarkeit sowie konkreter Architekturen, Integration und Umsetzung auf Unternehmensebene.

Inhalte

Der Workshop behandelt die semantische Harmonisierung und Validierung von Daten verschiedenster Quellen, deren Transforma-tion, Bereitstellung, Wartung und Wiederver-wendung, Aufbau und Einsatzgebiete konsi-stenter Wissensdatenbanken als Enterprise-Asset, Werkzeuge und Plattformen sowie praktikable Migrationsstrategien.

Semantische Daten

Harmonisierung und Kompatibilität,
Qualität verbessern und Wissen wiederverwenden.

Zielgruppe

Der Workshop adressiert IT-Entscheider, Produkt- und Projektmanager, Divisions- und Abteilungsleiter, Business-Analysten und -Developer im strategischen Teil, ebenso wie Datenbank- und Software-Architekten, -Designer und -Entwickler im technischen Teil.

Tagesablauf

Jeder der 3 Workshop-Tage gliedert sich in je 4 Module á 90 min. Jeder Tag umfasst ein abgeschlossenes Themengebiet, liefert Grundlagen, Details und praktische Umset-zungen und schließt mit konkreten Lernzielen ab. Ausreichende Pausen zur Verarbeitung und Erholung sowie für Fragen und Antworten sowie der abschließende offene Abend für Diskussionen und ein Get-Together sorgen für einen nachhaltigen Lernerfolg.

Trainer

Alexander Schulze
(IT-Consultant)

Osvaldo Aguilar
(Knowledge-Engineer)

Tag 1

Ist-Stand, Ziele, Strategien

Zielgruppe

  • IT-Entscheider, Projekt- und Produkt-Manager, Divisions- und Abteilungsleiter, Business-Analysten und -Developer

 

Voraussetzungen

  • Kenntnis über Geschäfts- und Arbeitsmodelle, strategische und technologische Ziele, Unternehmens-Organisation und -Prozesse sowie bestehende IT-Infrastrukturen

 

Lernziel

  • Definition von Problem- und Lösungsräumen, Verständnis der Grundlagen von Semantik, Stärken und Schwächen semantischer Datenbanken, prädestinierte Einsatzgebiete

Vormittag

Verständnis des Problemraums

Modul 1 - Vorstellung, Erwartungen, Zielabstimmung, Erfolgskriterien

  • Kennenlernen der Stakeholder, Work-shop-Teilnehmer, Organisation, Business-Units, Teams

  • Strategische und technologische Ziele, Geschäftsmodelle, Anforderungen und Aufgaben

  • Metriken, KPIs und Erfolgskriterien, zeit-liche Rahmenbedingungen, Roadmap, Meilensteine

  • Innere und äußere Einflussfaktoren, Chancen und Risiken, Erwartungen, Vision
     

Modul 2 - Ist-Stand Analyse, technisch, organisatorisch, personell

  • Vorhandenes Vorwissen, vorhandene/benötigte Expertisen, Ressourcen, Man-Power

  • Bestehenden Umgebungen, Werkzeuge, Datenbestände, Prozesse, Schnittstellen

  • Bestehende Beziehungen, Abhängigkeiten, Hürden, Umsetzungsoptionen

  • Markt, interner und externer Bedarf, Innovationspotentiale und Investitionsbewusstsein

Nachmittag

Einführung in die Lösungsräume

Modul 3 - Einführung in Semantische Technologien, Graphen, Ontologien

  • Terminologien und Definitionen rund um semantischen Technologien und Datenbanken

  • Einführung in die Graphen-Theorie, Ontologie-Konzepte und Wissensrepräsentation

  • Open World Assumption, RDF/OWL, OWL-Profiles, Graph- vs. SQL und NoSQL-Datenbanken

  • Von Daten zu Wissen, prädestiniere Einsatzgebiete, Vorteile/Nachteile, Nutzen, Wertschöpfung

Modul 4 - Information, Integration Interoperabilität, Methoden & Ansätze

  • Neue Denkweise: Semantik und Ontologien, Konzepte von Taxonomien, Individuals und Properties

  • Kompatibilität durch Harmonisierung vs. Vereinheitlichung durch Standardisierung, Statische Integration mit ETL vs. Semantische Golden Source mit OWL

  • Datenintegration und Interoperabilität, Wiederverwendbarkeit und Qualitätsverbesserung

  • Anschauliche Beispiele für den Einsatz semantischer Datenbanken im Dienstleistungssektor

Tag 2

Ist-Stand, Ziele, Strategien

Zielgruppe

  • IT-Entscheider, Projekt- und Produkt-Manager, Divisions- und Abteilungsleiter, Business-Analysten und -Developer

 

Voraussetzungen

  • Kenntnis über Geschäfts- und Arbeitsmodelle, strategische und technologische Ziele, Unternehmens-Organisation und -Prozesse sowie bestehende IT-Infrastrukturen

 

Lernziel

  • Definition von Problem- und Lösungsräumen, Verständnis der Grundlagen von Semantik, Stärken und Schwächen semantischer Datenbanken, prädestinierte Einsatzgebiete

Vormittag

Verständnis des Problemraums

Modul 1 - Vorstellung, Erwartungen, Zielabstimmung, Erfolgskriterien

  • Kennenlernen der Stakeholder, Work-shop-Teilnehmer, Organisation, Business-Units, Teams

  • Strategische und technologische Ziele, Geschäftsmodelle, Anforderungen und Aufgaben

  • Metriken, KPIs und Erfolgskriterien, zeit-liche Rahmenbedingungen, Roadmap, Meilensteine

  • Innere und äußere Einflussfaktoren, Chancen und Risiken, Erwartungen, Vision
     

Modul 2 - Ist-Stand Analyse, technisch, organisatorisch, personell

  • Vorhandenes Vorwissen, vorhandene/benötigte Expertisen, Ressourcen, Man-Power

  • Bestehenden Umgebungen, Werkzeuge, Datenbestände, Prozesse, Schnittstellen

  • Bestehende Beziehungen, Abhängigkeiten, Hürden, Umsetzungsoptionen

  • Markt, interner und externer Bedarf, Innovationspotentiale und Investitionsbewusstsein

Nachmittag

Einführung in die Lösungsräume

Modul 3 - Einführung in Semantische Technologien, Graphen, Ontologien

  • Terminologien und Definitionen rund um semantischen Technologien und Datenbanken

  • Einführung in die Graphen-Theorie, Ontologie-Konzepte und Wissensrepräsentation

  • Open World Assumption, RDF/OWL, OWL-Profiles, Graph- vs. SQL und NoSQL-Datenbanken

  • Von Daten zu Wissen, prädestiniere Einsatzgebiete, Vorteile/Nachteile, Nutzen, Wertschöpfung

Modul 4 - Information, Integration Interoperabilität, Methoden & Ansätze

  • Neue Denkweise: Semantik und Ontologien, Konzepte von Taxonomien, Individuals und Properties

  • Kompatibilität durch Harmonisierung vs. Vereinheitlichung durch Standardisierung, Statische Integration mit ETL vs. Semantische Golden Source mit OWL

  • Datenintegration und Interoperabilität, Wiederverwendbarkeit und Qualitätsverbesserung

  • Anschauliche Beispiele für den Einsatz semantischer Datenbanken im Dienstleistungssektor

Tag 3

Ist-Stand, Ziele, Strategien

Zielgruppe

  • IT-Entscheider, Projekt- und Produkt-Manager, Divisions- und Abteilungsleiter, Business-Analysten und -Developer

 

Voraussetzungen

  • Kenntnis über Geschäfts- und Arbeitsmodelle, strategische und technologische Ziele, Unternehmens-Organisation und -Prozesse sowie bestehende IT-Infrastrukturen

 

Lernziel

  • Definition von Problem- und Lösungsräumen, Verständnis der Grundlagen von Semantik, Stärken und Schwächen semantischer Datenbanken, prädestinierte Einsatzgebiete

Vormittag

Verständnis des Problemraums

Modul 1 - Vorstellung, Erwartungen, Zielabstimmung, Erfolgskriterien

  • Kennenlernen der Stakeholder, Work-shop-Teilnehmer, Organisation, Business-Units, Teams

  • Strategische und technologische Ziele, Geschäftsmodelle, Anforderungen und Aufgaben

  • Metriken, KPIs und Erfolgskriterien, zeit-liche Rahmenbedingungen, Roadmap, Meilensteine

  • Innere und äußere Einflussfaktoren, Chancen und Risiken, Erwartungen, Vision
     

Modul 2 - Ist-Stand Analyse, technisch, organisatorisch, personell

  • Vorhandenes Vorwissen, vorhandene/benötigte Expertisen, Ressourcen, Man-Power

  • Bestehenden Umgebungen, Werkzeuge, Datenbestände, Prozesse, Schnittstellen

  • Bestehende Beziehungen, Abhängigkeiten, Hürden, Umsetzungsoptionen

  • Markt, interner und externer Bedarf, Innovationspotentiale und Investitionsbewusstsein

Nachmittag

Einführung in die Lösungsräume

Modul 3 - Einführung in Semantische Technologien, Graphen, Ontologien

  • Terminologien und Definitionen rund um semantischen Technologien und Datenbanken

  • Einführung in die Graphen-Theorie, Ontologie-Konzepte und Wissensrepräsentation

  • Open World Assumption, RDF/OWL, OWL-Profiles, Graph- vs. SQL und NoSQL-Datenbanken

  • Von Daten zu Wissen, prädestiniere Einsatzgebiete, Vorteile/Nachteile, Nutzen, Wertschöpfung

Modul 4 - Information, Integration Interoperabilität, Methoden & Ansätze

  • Neue Denkweise: Semantik und Ontologien, Konzepte von Taxonomien, Individuals und Properties

  • Kompatibilität durch Harmonisierung vs. Vereinheitlichung durch Standardisierung, Statische Integration mit ETL vs. Semantische Golden Source mit OWL

  • Datenintegration und Interoperabilität, Wiederverwendbarkeit und Qualitätsverbesserung

  • Anschauliche Beispiele für den Einsatz semantischer Datenbanken im Dienstleistungssektor