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