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Die Teilnehmenden benötigen ein Grundverständnis von Daten, Datenstrukturen und Informationen. Begriffe wie Use Case und Datenquelle sollten bekannt sein. Wissen zu Unternehmensprozessen und deren Modellierung ist hilfreich. Relevante Abkürzungen wie beispielsweise EPK, ERM werden kurz erläutert, die Systematik dahinter als bekannt vorausgesetzt.
Teilnehmende lernen, was Datenprodukte sind, wie sie systematisch aus Use Cases und Prozessen abgeleitet werden, welche methodischen Werkzeuge dabei unterstützen und welchen Mehrwert sie für Unternehmen und Datenarchitekturen bieten – veranschaulicht anhand zweier praxisnaher Beispiele aus der Audi Produktion & Logistik.
Nikolai Hofschulz ist Product Owner in der Tech Unit Datenproduktmanagement und Data Steward der Produktion & Logistik bei Audi. Nach fünf Jahren Planung digitaler Fertigungsprozesse gestaltet er heute datenzentrische Systemarchitekturen und treibt Data Governance, Datenqualität und datenbasierte Produktionslösungen voran.
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