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Daten zum Vorteil machen: kostenlose Data-Weiterbildung auf MBA-Niveau
Daten sind nur so viel wert wie die Entscheidungen, die sie ermöglichen. Die eigentliche Herausforderung ist nicht technisch: Es sind Governance, Vertrauen und Skalierung.
Dieser Bereich deckt Architektur, Analytics, Governance und KI-Strategie ab — von der Pipeline-Klempnerei bis zu den Abwägungen, die Sie dem Board vorlegen.
Analyst, Data Engineer, Analytics-Lead oder künftiger CDO: Sie bauen eine Vision auf, die Technik und Business verbindet.
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Der Lernpfad
CDO Track
Aufeinander aufbauende Module, jedes mit einem Checkpoint am Ende. Ihr Fortschritt wird gespeichert.
Datenstrategie & die Rolle des CDO
Das Fundament, das jeder CDO braucht: Ihr Mandat, Ihre Position im Organigramm, Ihr 100-Tage-Plan, Ihre Datenvision, wie Sie den Business Case aufbauen und wie sich die CDO-Rolle je nach Branche unterscheidet.
BLÖCKE 02Data Governance & Compliance
Das nicht verhandelbare Fundament jeder CDO-Agenda: Governance-Frameworks, Datenqualität, Master Data Management, Lineage, DSGVO und globale Datenschutzregulierung, Data Contracts und Data Risk Management.
BLÖCKE 03Moderne Datenarchitektur
Data Warehouses, Lakes, Lakehouses, Data Mesh, Pipelines und einen modernen Data Stack entwerfen
BLÖCKE 04Analytics, BI & Decision Intelligence
Dashboards, Self-Service und Advanced Analytics bereitstellen und eine datengetriebene Kultur aufbauen
BLÖCKE 05KI- & Machine-Learning-Strategie
Strategien für AI, GenAI, NLP, Recommendation Systems und Responsible AI entwickeln
BLÖCKE 06Datenprodukte & Monetarisierung
Daten monetarisieren über Productization, Data Partnerships und Infonomics
BLÖCKE 07Datenkultur & Organisation
Data Literacy aufbauen, die Datenfunktion strukturieren und die Datenreife vorantreiben
BLÖCKE 08CDO Leadership & Executive Presence
Die CDO-Rolle, Kommunikation auf Führungsebene, Krisenmanagement und Zukunftsvision beherrschen
Der Feed
Was sich gerade bewegt.
Okta hat den Kontext seiner KI-Agenten in dbt Pull Requests verlagert, und falsche Antworten lassen sich jetzt mit einem Merge beheben
Die Analytics Engineers von Okta stellten fest, dass ihre KI-Agenten an Kontext scheiterten, den niemand prüfen konnte, obwohl die Modelle selbst einwandfrei funktionierten. Hier lesen Sie, wie sie diesen Kontext als reviewten Code in dbt neu aufgebaut haben, was sich dadurch geändert hat und wie ein CDO denselben Ansatz anwenden kann.
DataAbstimmungstoleranzen aus der NAV-Fehlerschwelle zurückrechnen
Die meisten Asset Manager überlassen dem Fondsadministrator die Entscheidung, welche Position und welcher Preis in den NAV einfließen, und erfahren erst hinterher von Breaks. Dieses Playbook zeigt, wie Sie einen einzigen Positions- und Preisdatensatz aufbauen, der dem Manager gehört. Die Toleranzen werden aus der regulatorischen NAV-Fehlerschwelle des Fonds abgeleitet, bevor Feeds von Custodian, Administrator und Datenanbietern in NAV, Performance und Kundenreports einfließen.
DataAgents waren das Thema auf dem dbt Summit, die eigentliche Lektion war eine Reuse-Rate von 0,2 %
Fivetran + dbt Labs haben in Las Vegas „agent-ready data“ verkauft, und ihre eigenen Kundenzahlen zeigen, dass nichts funktioniert, solange Bedeutung nicht in der pipeline deklariert ist. Das Debriefing dieser Woche behandelt das Pricing von dbt State, den Context Layer, freiwillige KI-Aufsicht und die Token-Rechnung, die niemand modelliert.
Alles, was wirklich zu tun ist.
Alle Aktionen aus den Lektionen, ohne Dubletten und nach Phase geordnet. Eine Checkliste, die Sie abhaken.
Playbook öffnen →Mein Niveau testenWo stehen Sie wirklich?
Eine Diagnose pro Kompetenz, dargestellt als Radar. Erkennen Sie Ihre blinden Flecken in zehn Minuten.
Test starten →GlossarDas Vokabular, ohne Nebel.
Die Begriffe des Fachs, klar definiert, mit konkreten Beispielen.
Glossar öffnen →Die Tools
Von der Theorie zur echten Entscheidung.
Der Podcast
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