📱Erfahren Sie über zahlreiche Case Studies von Data Mesh Implementierung von Unternehmen aus Industrien wie Manufacturing, Einzelhandel, eCommerce, Pharma, Automobil, Wind, Bankenwesen, Versicherungen und anderen.
🏗️ Lernen Sie über Hybridarchitekturen, die Elemente von Data Mesh enthalten aber auch für Unternehmen geeignet sind, die teilzentralisiert bleiben wollen. Hören Sie über wichtige Aspekte wie Data as a Product, Data Self Service, Data Sharing, Demokratisierung von Daten, Interoperabilität und Skalierung.
🧟 Brainstormen Sie über das Schätzen oder Messen des Return on Investments einer Data-Mesh-Transformation (Kosten der Transformation im Vergleich zu den Vorteilen für das Unternehmen?)
🤖 Erfahren Sie wie die Datengrundlagen Ihres Unternehmen Ihre KI Strategie unterstützen und gehen nehmen Sie an einem Austausch zwischen KI und Daten Fachverantwortlichen Personen.
🏡 Diskutieren Sie offene Fragen wie Ownership und Governance zwischen IT und Fachbereich, Steigern der Nutzung eines Daten-Produktmarktplatz.
📜 Besprechen Sie wichtige Aspekte von moderner Datenorganisationen wie Datenverträge, Qualitätsmanagement von Datenprodukten, Datenproduktdokumentation und Auffindbarkeit (reicht es aus, einen Datenkatalog einzuführen?), Erfolge und Misserfolge mit Datenkatalogen
🖨️ Finden Sie heraus über Data Mesh in sehr heterogenen IT-Landschaften.
🖊️ Bewerten Sie die Notwendigkeit organisatorischer und verhaltensbezogener Veränderungen, um Data Mesh erfolgreich zu machen und lernen Sie wie man Change Management einführt.
🗂️ Erfahren Sie über die Fortschritte der Data Governance und welche Data Governance Strategien und Methoden für Ihr Unternehmen am besten geeignet sind (zentralisiert, federated Data Governance, computational Data Governance,…).
📨 Finden Sie heraus welche technischen Lösungen für Ihre Ziele am besten geeignet sind: Datenintegration (ETL vs. EPL Pipelines), Data Virtualization, Streaming Data Processing, Data Batch Processing, Data Orchestration, Master Data Management, Modern Data Stack, und weiter Technologien.
Head/Director/Lead: Data, Architecture, Data Governance, Data Strategy, Data Management, Data Quality, Data Integration
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