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Nachhaltiges Datenmanagement: Strategien und operative Umsetzung

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ausgestellt für Simon Schrein am 16.07.2026 durch die Haufe Akademie

Empfänger:innen dieses Badges haben an einer betrieblichen Weiterbildung der Haufe Akademie teilgenommen. Die betriebliche Weiterbildung vermittelte profundes Wissen und Kompetenzen mit höchsten Anforderungen an Aktualität, Qualität und Praxisrelevanz. Ausgewählte Top-Referent:innen, State-of-the-Art Inhalte und erprobte Lerntransfertools befähigen die Empfänger:innen dieses Badges dazu, das vermittelte Know-how wirksam in die Praxis umzusetzen.

Modul 1: Grundlagen und Voraussetzungen für professionelles Datenmanagement

Problembewusstsein stärken: Warum datenbasierte Entscheidungen unverzichtbar sind.

  • * Vorteile datenbasierter Entscheidungen.
    • Herausforderungen in der Datenstruktur (z.B., Silohaltung, Dubletten).
    • Analyse des Status Quo im eigenen Unternehmen.

Daten verstehen lernen

  • * Stammdaten: Definition und Bedeutung.
    • Big Data – Chancen und Risiken im Überblick.
    • Wie du aus Rohdaten aussagekräftige Informationen generierst.

Grundlagen nachhaltiger Prozesse etablieren

  • * Konsistente Prozesse schaffen – Einheitlichkeit bei der Datennutzung sicherstellen.
    • Einführung eines Metadatenmanagements: Wie man Daten richtig verwaltet.
    • Ziele definieren: Welche KPIs sollen erreicht werden?

Modul 2: Strategien und operative Umsetzung für nachhaltiges Datenmanagement

Unternehmensweite Standards schaffen

  • * Qualität sichern durch regelmäßige Audits deiner Datenprozesse.
    • Golden Record etablieren: Der Weg zur konsolidierten Datengrundlage im Unternehmen.

Operative Nutzung optimieren

  • * Effiziente Clusterbildung – so organisierst du große Datenmengen
    • Bereinigung inkonsistenter oder fehlerhafter Datensätze vornehmen.

Rechtliche Rahmenbedingungen beachten

  • * Zulässigkeit der Verarbeitung nach DSGVO sicherstellen.
    • Einblicke in den EU AI Act – Was bedeutet das für dein Unternehmen?

Zukunftsperspektiven nutzen

  • * Datensätze optimal vorbereiten – Grundlage für erfolgreiche KI-Projekte.
    • Einführung eines standardisierten Vorgehensmodells für Data Mining.