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Seminarthema

Dieses Seminar beschäftigt sich mit einer Überblicksbetrachtung allfälliger Herausforderungen und Use Cases rund um Enterprise (Big) Data, bezogen auf Nutz- Meta- und Protokolldaten in motion, @ rest und „in use“, on premises und in der Cloud. Behandelt werden Herangehensweisen an Data Governance, Compliance, Analytik und Visualisierung.

Dieses Seminar soll die Teilnehmer in die Lage versetzen, diese Aspekte im Unternehmen sachkundig zu hinterfragen und die Herangehensweisen zu prüfen, ebenso die Tauglichkeit und Wirksamkeit präventiver und detektiver Controls zu bewerten. Ergänzend, Anregungen für den Einsatz von Werkzeugen und Methoden für das eigene Revisionsteam mitzunehmen.

Zielgruppe

• Revisionsabteilungen und Stabstellen
• Audit & Compliance Management
• Datenschutzbeauftragte

Methodik

• Vortrag
• Praktische Fallbeispiele
• Diskussion
• Demonstrationen

Seminarinhalte

• Daten vs. Informationen vs. Wissen, strukturierte und unstrukturierte Daten
• Datenqualität und -Integrität -> Revisionsgrundsätze
• Data Governance – aktive Lenkung und Steuerung
• Data Compliance – Einhaltung von good practices sowie rechtlichen und regulatorischen Vorgaben, Einhaltung des Standes der Technik
• Data Masking: Verschlüsselung, Anonymisierung und Pseudonymisierung
• Spannungsfeld Due Diligence, Compliance, Datenschutz- und Arbeitsrecht
• Rechtliche Herausforderungen: Profiling, automatisierte Entscheidungen, predictive Forecasting, Machine Learning, synthetisch generierter AI Content
• Rollen und Berufsbilder: Data Scientist, Data Engineer, Data Analyst, DB-Admininstrator, Digital Transformation Specialist …
• Data Mining, Datenströme, Data Pipelines, Data Lake
• Data Preparation und Datentransformation – was ist ETL?
• “old School” Datenexporte vs. live Data Stream Connectors
• Ein bisschen Statistik tut nicht weh – Korrelationen & Häufungen
• Enterprise Search: Indexgenerierung, Suchkriterien, Wildcards und Regular Expressions, Fuzzy Search, predictive Coding
• Data Analytics Grundlagen und Visualisierung
• Live-Dashboards und Reporting
• Data Science Notebooks

Beginn-/Endzeiten
9.00 – 17.00