Der globale Kompetenz- und Kompetenzrahmen für eine digitale Welt

Datenmanagement DATM Beta

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Das Entwickeln und Implementieren von Plänen, Richtlinien und Praktiken zu Kontrolle, Schutz und Optimierung des Wertes von Datenbeständen.

Deutsche Übersetzung von SFIA 9: Beta-Version

SFIA 9 ist auf Englisch bereits verfügbar.

  • Dies ist eine Beta-Version von SFIA 9 auf Deutsch.
  • Wir haben sie mit hilfe der Phrase Localization Platform erstellt, indem wir Folgendes kombinierten:
    • Übersetzten Inhalt aus SFIA 8
    • Beiträge von 7 führenden maschinellen Übersetzungsanbietern
  • Wir werden diese Übersetzung nach Überprüfung und Qualitätskontrollen aktualisieren.
  • Bitte kontaktieren Sie uns, wenn Sie Fehler bemerken oder Fragen haben.

Hinweis: Während maschinelle Übersetzung bei der Erstellung erster Versionen hilft, gewährleistet die professionelle Überprüfung Genauigkeit und kontextgerechte Sprache.

Leitfaden

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Zu den Aktivitäten gehören unter anderem:

  • Entwicklung und Durchsetzung von Data-Governance-Richtlinien zur Gewährleistung von Datenqualität, Compliance und ethischer Nutzung
  • Das Entwickeln von Plänen, Richtlinien und Praktiken im Zusammenhang mit Bereichen wie unter anderem Klassifizierung, Speicherung, Sicherheit, Qualität, Teilen, Verfügbarkeit, Abruf, Aufbewahrung und Veröffentlichung
  • Verwaltung von Daten in allen ihren Formen, Sicherstellung der Ausrichtung auf Geschäftsziele und regulatorische Anforderungen
  • Analyse von Informationsstrukturen, einschließlich logischer Analyse von Taxonomien, Ontologien, Daten, Metadaten und Branchenreferenzdaten
  • Die Gewährleistung, dass Daten unter Einhaltung der geltenden Gesetze entsprechend gespeichert und archiviert werden
  • Das Implementieren von Praktiken zum Datenmanagement für Cloud-basierte Dienste
  • Das Anwenden von ethischen Prinzipien im Umgang mit Daten
  • Entwicklung innovativer Methoden zur Verwaltung von Datenbeständen
  • Integration von Daten aus mehreren Quellen, um Datenpipelines zu unterstützen und zusätzliche Operationen an den Daten zu ermöglichen.

Verständnis der Verantwortungsebenen dieser Fähigkeit

Wo niedrigere Ebenen nicht definiert sind...
  • Spezifische Aufgaben und Verantwortlichkeiten sind nicht definiert, da die Fähigkeit ein höheres Maß an Autonomie, Einfluss und Komplexität bei der Entscheidungsfindung erfordert, als auf diesen Ebenen typischerweise erwartet wird. Sie können die Essenzaussagen verwenden, um die generischen Verantwortlichkeiten zu verstehen, die mit diesen Ebenen verbunden sind.
Wo höhere Ebenen nicht definiert sind...
  • Verantwortlichkeiten und Verantwortlichkeiten sind nicht definiert, da diese höheren Ebenen strategische Führung und einen breiteren organisatorischen Einfluss beinhalten, der über den Rahmen dieser spezifischen Fähigkeit hinausgeht. Siehe die Essenzaussagen.

Entwicklung von Fähigkeiten und Nachweis von Verantwortlichkeiten im Zusammenhang mit dieser Fähigkeit

Die definierten Stufen zeigen die schrittweise Entwicklung von Fähigkeiten und Verantwortung.

Wo niedrigere Ebenen nicht definiert sind...

Sie können Ihr Wissen erweitern und andere unterstützen, die in diesem Bereich Verantwortung tragen, indem Sie:

  • Erlernen der wichtigsten Konzepte und Prinzipien im Zusammenhang mit dieser Fähigkeit und ihren Auswirkungen auf Ihre Rolle
  • Ausführen verwandter Fähigkeiten (siehe verwandte SFIA-Fähigkeiten)
  • Unterstützung anderer, die Aufgaben und Aktivitäten auf höherer Ebene ausführen
Wo höhere Ebenen nicht definiert sind...
  • Sie können Fortschritte machen, indem Sie verwandte Fähigkeiten entwickeln, die besser für höhere Ebenen der Unternehmensführung geeignet sind.

Ein-/Ausblenden zusätzlicher Beschreibungen und Levels.

Ebenen der Verantwortung für diese Fähigkeit

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Datenmanagement: Ebene 2

Ebene 2 – Mitwirken: Wesentliche Merkmale dieser Ebene: Bietet anderen Hilfe an, arbeitet unter regelmäßiger Aufsicht und löst routinemäßige Probleme nach eigenem Ermessen. Lernt aktiv durch Schulungen und praktische Erfahrungen.

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Hilft bei der Implementierung von Datenverwaltungsaktivitäten unter enger Anleitung und Überwachung. Hilft bei der Erstellung und Pflege der Dokumentation von Datenverwaltungsaktivitäten. Hilft bei der Identifizierung und Meldung von Problemen und Diskrepanzen.

Datenmanagement: Ebene 3

Ebene 3 – Anwenden: Wesentliche Merkmale der Ebene: Führt abwechslungsreiche Aufgaben aus, die manchmal komplex und nicht routinemäßig sind, und verwendet dabei standardmäßige Methoden und Verfahren. Arbeitet innerhalb des Ermessensspielraums unter allgemeiner Anleitung und erledigt die eigene Arbeit in den vorgegebenen Fristen. Verbessert proaktiv die Fähigkeiten und den Einfluss am Arbeitsplatz.

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Implementiert Standard-Datenmanagement-Praktiken, die auf detaillierten organisatorischen Anforderungen basieren. Überwacht und hält die Datenqualität durch regelmäßige Überprüfungen und Validierungsprüfungen aufrecht. Kommuniziert die Details der Datenmanagement-Verfahren an andere, um deren Verständnis und Compliance zu unterstützen.

Datenmanagement: Ebene 4

Ebene 4 – Möglich machen: Wesentliche Merkmale der Ebene: Führt verschiedene komplexe Tätigkeiten aus, unterstützt und leitet andere an, delegiert Aufgaben bei Bedarf, arbeitet selbstständig unter allgemeiner Anleitung und trägt mit seinem Fachwissen zum Erreichen der Teamziele bei.

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Konzipiert und implementiert Data Governance- und Stammdatenmanagementprozesse für bestimmte Teildatenmengen. Beurteilt die Integrität von Daten aus mehreren Quellen. Berät bei der Transformation von Daten zwischen Formaten oder Medien. Pflege und Implementierung von Datenbehandlungsverfahren. Ermöglicht Datenverfügbarkeit, Integrität und Durchsuchbarkeit durch formale Daten- und Metadatenstrukturen und Schutzmaßnahmen.

Datenmanagement: Ebene 5

Ebene 5 – Sicherstellen, beraten: Wesentliche Merkmale der Ebene: Bietet kompetente Anleitung in seinem Bereich und arbeitet unter geringer Anleitung. Verantwortlich für die Erzielung bedeutender Arbeitsergebnisse, von der Analyse über die Ausführung bis hin zur Auswertung.

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Konzipiert und implementiert Prozesse zur Datenverwaltung und Stammdatenverwaltung. Leitet Datenverwaltungsstrukturen und Metadaten ab, um konsistente Datenabrufe, Integration, Analyse, Mustererkennung und -interpretation im gesamten Unternehmen zu unterstützen. Validiert unabhängig externe Informationen aus mehreren Quellen. Planet effektive Datenspeicherung, -freigabe und -veröffentlichung innerhalb des Unternehmens. Ermittelt und behebt Probleme, die einer optimalen Nutzung von Informationsressourcen entgegenstehen. Bietet fachkundige Beratung zur Maximierung des Werts von Datenbeständen, um Datenqualität und Compliance sicherzustellen.

Datenmanagement: Ebene 6

Ebene 6 – Anregungen geben, Einfluss nehmen: Wesentliche Merkmale der Ebene: Verfügt über erheblichen Einfluss auf die Organisation, trifft Entscheidungen auf hoher Ebene, gestaltet Richtlinien, zeigt Führungsqualitäten, fördert die Zusammenarbeit in der Organisation und übernimmt in Schlüsselbereichen Verantwortung.

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Leitet die strategische Ausrichtung für Datenmanagement und Data Governance, indem Richtlinien und Rahmen festgelegt werden, die sich an geschäftlichen und regulatorischen Anforderungen orientieren. Leitet eine Gesamtstrategie des Stammdatenmanagements ab, die die Entwicklung und den sicheren Betrieb von Daten und digitalen Diensten unterstützt. Erstellt Organisationsrichtlinien, Standards und Richtlinien für das Datenmanagement, um sicherzustellen, dass ethische Grundsätze angewendet werden. Planet, etabliert und verwaltet Prozesse für den regelmäßigen und konsistenten Zugriff auf externe Datenquellen und stellt deren Validierung und Integration sicher.