Zertifizierter GS1 Data Quality Manager

Inhalt

Das erfolgreiche Management von Datenqualität erfordert mehr als ein profundes Wissen in Bezug auf Produktinformationen. Datenqualitätsmanagement braucht ebenso eine tiefe Kenntnis der Datenerfassungsprozesse sowie der systemtechnischen Rahmenbedingungen. Neben dem notwendigen Methodenwissen vermitteln wir Ihnen in unserem Lehrgang unter anderem, wie Sie Datenqualität messen und steuern. Dabei gehen wir auf Anforderungen aus den Unternehmensprozessen an Produktdatenmanagement sowie auf Auswirkungen mangelhafter Datenqualität, den Aufbau von Data Governance Strukturen und Aufgaben von PIM und ERP-Systemen ein. Ausgewählte Themenstellungen werden durch Referent:innen aus der Praxis vertieft.

Ablauf

Jedes Trainingsmodul schließt mit einem schriftlichen Test ab. Der gesamte Lehrgang wird mit einer Prüfung abgeschlossen. Bei Bestehen erhalten die Teilnehmer:innen das Zertifikat.

Jedes Modul ist auch einzeln buchbar.

27.02. - 16.05.2024 GS1 Germany Knowledge Center, Köln

10 Tage

4.995

Weitere Termine

Dienstag, 27. Februar 2024

10:00 bis 16:30 Uhr

 

  • Was ist die Grundlage für ein erfolgreiches Datenqualitätsmanagement?
  • Was bedeutet ein Produktdatenmanagement für die Informationskette?
  • Wie definiere ich Datenqualität für mein Unternehmen?
  • Wie sehen die Prozesse im Data Quality Management aus?
  • Wo findet Datenqualität statt und wer im Unternehmen arbeitet mit Daten?

Mittwoch, 28. Februar 2024

09:00 bis 16:30 Uhr

  • Was sind die Konsequenzen bei fehlender Datenqualität?
  • Was sind relevante Tools und Methoden für Datenmanagement?
  • Was sind kritische Erfolgsfaktoren für Datenqualität in den Unternehmensbereichen?
  • Wie messe ich den Erfolg für eine verbesserte Datenqualität?

Donnerstag, 29. Februar 2024

09:00 bis 16:30 Uhr

  • Was sind die Stärken und Schwächen des GDSN-Datenmodells?
  • Wie sieht eine chainübergreifende Rückverfolgbarkeit in der gesamten Lieferkette im Zusammenspiel mit EPCIS aus?
  • Was sind typische Hemmnisse und Barrieren im Arbeitsalltag (inkl. Praxisbeispiele)?
  • Wie kann ein Reifegradmodell im Datenqualitätswesen aussehen?
  • Wie ist die Rolle von Data Quality Manager:innen im Unternehmen definiert?

Dienstag, 19. März 2024

09:00 bis 16:30 Uhr

  • Wie grenzt sich das relevante Stammdatenset für die Supply Chain Steuerung ab?
  • Was sind die zentralen Standardregeln und Ausnahmen für die Produktabmessungen?
  • Was sind die Herausforderungen im Datenmanagement bei der Abbildung von Artikelhierarchien?
  • Wie grenzen sich Masse-, Volumen- und Gewichtsangaben voneinander ab?
  • Welche Besonderheiten in Promotions-, Display- und Spacemanagement sind zu beachten?

Mittwoch, 20. März 2024

09:00 bis 16:30 Uhr

  • Was sind europäische und nationale Anforderungen an Produkte der Konsumgüterwirtschaft?
  • Wie ist der Zusammenhang zwischen Produktdaten und Haftungsszenarien?
  • Welche Sorgfaltspflichten im Produktdatenmanagement sind zu beachten?
  • Welche rechtlichen Grundlagen (LMIV, weitere Verordnungen im FMCG Bereich, REACH, Hazm etc.) sind relevant?

Donnerstag, 21. März 2024

09:00 bis 16:30 Uhr

  • Welche Relevanz haben Produktdaten im digitalen Marketing von Industrie und Handel?
  • Welche Bedeutung haben Produktdaten und Content Qualität im Brand Management?
  • Welche Anforderungen und Prozesse bestehen in Industrie und Handel hinsichtlich Beschaffung, Kreation, Management sowie Bereitstellung von Marketing Content?
  • Was sind Standards und wie definiert sich Qualität im Media Asset Management?

Dienstag, 23. April 2024

10:00 bis 16:30 Uhr

  • Was sind die Grundlagen der Datenmodellierung, mit denen Datenqualität sichergestellt werden kann?
  • Was sind die Aufgaben von PIM-Systemen vs. ERP-Systemen?
  • Was zeichnet Master Data Management und Information Integration Systeme aus?
  • Was ist die Bedeutung von zentraler vs. dezentraler Datenorganisation?
  • Welchen Einfluss haben BI, KI und Big Data auf den Stammdatenaustausch?
  • Welche Methoden unterstützen die IT-Systemauswahl unter Datenqualitätsaspekten?

Mittwoch, 24. April 2024

09:00 bis 16:30 Uhr

  • Anhand einer Fallstudie werden die kritischen Erfolgsfaktoren für ein Datenqualitätsprojekt erarbeitet.
  • Was sind die Transformations-Dimensionen von DQ-Projekten?
  • Wie sieht eine effiziente Zielformulierung für DQ-Projekte aus?

Donnerstag, 25. April 2024

09:00 bis 16:30 Uhr

  • Wie können Ownership und Verantwortlichkeiten mittels Data Governance gesichert werden?
  • Wie sieht die strategische, taktische und operative Messung- und Steuerung der Datenqualität aus?
  • Wie sieht eine anforderungsgerechte Auswahl eines DQ-Tool aus?

Donnerstag, 16. Mai 2024

ab 10:00 Uhr

  • Schriftlicher Test
  • Mündliche Prüfung
  • Verleihung des Zertifikats „Zertifizierte:r GS1 Data Quality Manager:in“

Ihre Trainer:innen

Foto Marcus Moritz

Marcus Moritz

Senior Manager Master Data + Data Exchange,
GS1 Germany GmbH