[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-trainer-im-bereich-data-literacy-fokus-datengrundlagen-und-datenmodellierung":3,"similar-trainer-im-bereich-data-literacy-fokus-datengrundlagen-und-datenmodellierung":33},{"id":4,"slug":5,"title":6,"skills":7,"budget":18,"duration":19,"location":20,"onsitePercent":21,"contractType":22,"foundAt":23,"category":24,"description":28,"rawText":29,"language":30,"projectId":31,"sourceUrl":32},3265,"trainer-im-bereich-data-literacy-fokus-datengrundlagen-und-datenmodellierung","Trainer im Bereich Data Literacy - Fokus Datengrundlagen und Datenmodellierung",[8,9,10,11,12,13,14,15,16,17],"Data Literacy","Datenmodellierung","Data Governance","Metadaten","Datenqualität","Data Ownership","Datenkataloge","Self-Service-Analytics","ADAPT Framework","Schulungserfahrung","auf Anfrage","2 Tage","München",50,"contracting","2026-05-18T08:30:17+00:00",{"id":25,"slug":26,"label":27},4,"data_analytics","Data & Analytics","Gesucht wird ein Trainer für Data Literacy Schulungen in einem konzernweiten Data-Governance-Projekt. Ziel ist die Vermittlung von Datengrundlagen und Datenmodellierung an Data Stewards zur Verbesserung der Metadatendokumentation im Datenkatalog. Die Schulung soll an zwei bis drei Terminen durchgeführt werden.","Aktuell sind wir für einen unserer Kunden auf der Suche nach einem Trainer im Bereich Data Literacy - Fokus Datengrundlagen und Datenmodellierung.\n\nFolgende Aufgaben erwarten Sie:\n\nIm konzernweiten Data-Governance-Projekt DDT ist die Dokumentation fachlicher Metadaten im Datenkatalog (Metadata-Hub von Ab Initio LLC) hinter dem Zeitplan zurückgeblieben. Die Zahl und Qualität der „Aktivierungen“ (Anlage\u002FPflege von Datenobjekten inklusive Beschreibung, Verantwortlichkeiten, Klassifikationen und Qualitätsregeln) stagniert über mehrere Fachbereiche hinweg. \n\nBeobachtungen aus den Fachbereichen deuten darauf hin, dass Data Stewards nicht hinreichend sicher sind, was sie konkret inhaltlich dokumentieren müssen (fachliche Datenkompetenz, Definitionen, Qualitätsmerkmale, Verantwort-lichkeiten) und wofür diese Arbeit genutzt wird (Nutzen für operative Entscheidungen, Compliance, Effizienz). \n\nDas führt zu zögerlicher Nutzung des Tools, heterogener Dokumentationsqualität und fehlender Priorisierung im Arbeitsalltag.\n\nProblemhypothesen\n\n Unklarheit über Rollen, Verantwortlichkeiten und Definition of Done für Metadateneinträge (z. B. was vollständig ist: Business-Definition, Data Owner, Schutzbedarf, Qualitätsregeln, Herkunft).\n\n Geringe Data Literacy in Teilen der Fachbereiche: Kennzahlen, Dimensionen, Berechnungslogiken und Datenqualitätskonzepte sind nicht ausreichend verankert.\n\n Fehlender Business-Nutzen-Fokus („Warum“): Metadatenpflege wird als Zusatzaufwand gesehen, nicht als Hebel für Transparenz, Compliance (DSGVO, Governance) und bessere Entscheidungen.\n\n Tool-Hürden im Alltag: Unsicherheit in der praktischen Nutzung des Metadata-Hub und fehlende, praxisnahe Beispiele und Vorlagen.\n\n Mangel an kontinuierlicher Begleitung (Coaching on the job) und Community-Formaten für Erfahrungsaustausch.\n\n Anforderungen: \n Must:\n\nGesucht wird ein Trainer mit nachweisbarer Erfahrung in der Vermittlung von Data Literacy und datengetriebenem Arbeiten an operative Fachbereiche außerhalb der IT in Form einer\n\n Daten-Basisschulung \n\n Daten-Modellierungsschulung \n\nDer Trainer übersetzt damit Governance- und Metadatenanforderungen adressatengerecht in konkrete, praxisnahe Aufgaben für Data Stewards und verankert den Business-Nutzen.\n\n Fähigkeit zur Vermittlung analytischer Grundkompetenzen und datenbasierter Entscheidungsfindung.\n\n Fähigkeit, komplexe Daten- und Governance-Themen zielgruppengerecht für Fachbereiche zu vermitteln.\n\n Datenmodellierung: Praxiserfahrung mit Data-Governance-Frameworks (z. B. ADAPT oder vergleichbar) und deren Übersetzung in operative Leitplanken.\n\n Kenntnisse zu Datenkatalogen, Metadaten, Datenqualität und Data Ownership; Erfahrung mit Self-Service-Analytics-\u002FDatenplattform-Konzepten von Vorteil.\n\nEs ist daher davon auszugehen, dass die Schulung an zwei bis drei Terminen angeboten werden muss.\n\nDie Durchführung der Schulungen wäre idealerweise in Präsenz vor Ort, bei Bedarf wäre jedoch auch ein virtuelles Format möglich.\n\n Zusätzliche Informationen: \n Konnten wir Ihr Interesse wecken? Dann freuen wir uns auf die Zusendung Ihres aussagekräftigen Expertenprofils unter Angabe Ihrer Stundensatzvorstellung. \n\n Projekt-Nr.: \n105971\n\nStellentyp: \nfreiberuflich\n\nEinsatzort: \nRemote, München\n\nStart: \nasap\n\nDauer: \n2 Tage","de","105971","https:\u002F\u002Fwww.solcom.de\u002Fde\u002Fprojektportal\u002Fprojektangebote\u002Ftrainer-im-bereich-data-literacy-fokus-datengrundlagen-und-datenmodellierung-m-w-d-105971?utm_source=RSS&utm_medium=RSS&utm_campaign=RSS-Feed",{"items":34},[35,50,71,87,102],{"id":36,"slug":37,"title":38,"skills":39,"budget":44,"duration":45,"location":46,"onsitePercent":47,"contractType":22,"foundAt":48,"category":49},4900,"product-manager-data-analytics","Product Manager Data & Analytics",[27,40,41,42,43],"Product Management","AI","Danish","English","Negotiable","6 Monate mit Verlängerungsmöglichkeit","Copenhagen",60,"2026-05-20T15:45:28+00:00",{"id":25,"slug":26,"label":27},{"id":51,"slug":52,"title":53,"skills":54,"budget":66,"duration":67,"location":68,"onsitePercent":66,"contractType":22,"foundAt":69,"category":70},4835,"data-solution-architect-delivery-lead-mfd","Data \u002F Solution Architect (Delivery Lead) (m\u002Ff\u002Fd)",[55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65],"Data Architecture","Solution Architecture","Treasury","MS SQL Server","SSAS","Databricks","Microsoft Azure","Data Modeling","Kimball","Lakehouse","Stakeholder Management",null,"Start: 06\u002F26","Vienna","2026-05-20T13:21:14+00:00",{"id":25,"slug":26,"label":27},{"id":72,"slug":73,"title":74,"skills":75,"budget":66,"duration":66,"location":68,"onsitePercent":66,"contractType":22,"foundAt":85,"category":86},4834,"data-governance-data-quality-engineer-mfd","Data Governance & Data Quality Engineer (m\u002Ff\u002Fd)",[76,77,78,79,80,81,82,83,84],"Data governance frameworks","DAMA","GDPR","Databricks Unity Catalog","Data lineage tools","Data validation frameworks","SQL","Testing tools","Azure","2026-05-20T13:21:07+00:00",{"id":25,"slug":26,"label":27},{"id":88,"slug":89,"title":90,"skills":91,"budget":66,"duration":66,"location":66,"onsitePercent":99,"contractType":22,"foundAt":100,"category":101},4832,"data-engineer-nearshore-german-speaking-mfd","Data Engineer (Nearshore - German speaking) (m\u002Ff\u002Fd)",[82,92,93,94,95,96,97,98],"DBT","Python","Data Warehousing","ETL","Snowflake","Apache Airflow","Data Pipeline Orchestration",0,"2026-05-20T13:20:53+00:00",{"id":25,"slug":26,"label":27},{"id":103,"slug":104,"title":105,"skills":106,"budget":115,"duration":116,"location":117,"onsitePercent":99,"contractType":22,"foundAt":118,"category":119},4826,"100-remote-data-engineer-ms-azure-python-mwd","100% remote: Data Engineer – MS Azure \u002F Python (m\u002Fw\u002Fd)",[93,107,108,109,110,111,112,113,114],"Azure Synapse","Microsoft Fabric","FastAPI","Data Engineering","API-Entwicklung","Power BI","Scrum","Kanban","Verhandelbar","2026 (140 Personentage)","Berlin","2026-05-20T13:05:35+00:00",{"id":25,"slug":26,"label":27}]