Heiko Fanieng
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Daten & Software

Regulatory Data Management

Strukturierung, Pflege und Qualitätssicherung regulatorischer Daten als verbindende Grundlage für Bewertung, Dokumentation, Kommunikation und operative Nutzung.

Begriffe

Themen und Arbeitsfelder

  • Regulatory Data
  • regulatorische Datenpflege

Praxisbezug

Wo das Thema vorkommt

Projektbezug

Ausgewählte Arbeiten

Mysteryland Content-PipelineStrukturierte Verarbeitung und Bereitstellung komplexer Content-Bestände.

Zusammenhänge

Domäne, Prozess und Umsetzung verbinden.

Verwandtes Wissen

Anforderungs- und ProzessanalyseAnforderungs- und Prozessanalyse verbindet Ziele, Rollen, Daten, Regeln und Entscheidungen zu einer umsetzbaren Fachkonzeption.DatenmodellierungDatenmodellierung überführt regulatorische Begriffe, Beziehungen und Regeln in konsistente SQL-Strukturen und prüfbare Informationsflüsse.Regulatory DataRegulatory Data macht regulatorische Begriffe, Beziehungen, Versionen und Entscheidungen als konsistente und prüfbare Daten nutzbar.SQLSQL verbindet konsistente Datenmodelle, fachliche Abfragen, Validierung und nachvollziehbare Auswertungen regulatorischer Daten.SVTSubstance Volume Tracking für Mengenschwellen, Prüfungen und Nachweise in chemischen Produktionsprozessen.

Verbundene Prozesse

Gefahrenkommunikation von GHS über CLP und UFI bis zum SDSDurchgängiger Product-Compliance-Prozess von regulatorischen Ausgangsdaten über Gefahrenbewertung und SDS bis zum geprüften Gefahrstoff- und Gefahrgutetikett.Regulatory Data Change ManagementRegulatorische Änderungen systematisch erkennen, als strukturierte Daten bewerten und kontrolliert in SDS, Kennzeichnung und Zielsysteme überführen.

Praxisbelege

Mysteryland Content-PipelineStrukturierte Verarbeitung und Bereitstellung komplexer Content-Bestände.
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