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.
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.
Seminarinhalte
- Daten vs. Informationen vs. Wissen, strukturierte und unstrukturierte Daten
- Daten-Modelle und -Schemata
- 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
- TOM Data Masking: Verschlüsselung, Anonymisierung und Pseudonymisierung
- Spannungsfeld Due Diligence, Datenschutz- und Arbeitsrecht
- Rechtliche Herausforderungen: Profiling, automatisierte Entscheidungen, predictive Forecasting, Machine Learning
- Rollen und Berufsbilder: Data Scientist, Engineer, Analyst, DB-Admininstrator, Transformation Specialist …
- Old School Data Mining, Datenströme, Data Pipelines, Data Lake
- Alles verbinden: Data Connectors & API Token, old School Datenexporte vs. live Data Stream Konnektoren
- Data preparation und Datentransformation – was ist ETL?
- 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
