Seminar Actian Data Intelligence (Zeenea) – Enterprise Data Marketplace und Data Shopping

Das Seminar gestaltet den Enterprise Data Marketplace der Actian Data Intelligence Platform als kuratierten Zugang zu vertrauenswürdigen Datenprodukten und Katalogobjekten. Von Angebot, Kategorisierung und Produktdarstellung über Suche, Vergleich und Anfrage bis zu Genehmigung, Zugriff, Support und Nutzungsfeedback entsteht ein vollständiger Data-Shopping-Prozess für Produzenten und Konsumenten.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik
• 1. Marketplace-Auftrag und Serviceversprechen
• 2. Angebotsmodell und Kuratierung
• 3. Produktkarte und verständliche Darstellung
• 4. Taxonomie, Kategorien und Navigation
• 5. Suche, Filter und Vergleich
• 6. Data-Shopping-Nutzerreise
• 7. Anfrage, Genehmigung und Zugriff
• 8. Vertrauenskontext und Nutzungsbedingungen
• 9. Betrieb und Lifecycle des Angebots
• 10. Feedback, Nutzung und Verbesserung

Zielsetzung

• Marketplace-Zielbild, Nutzergruppen und angebotene Objekttypen definieren
• Datenprodukte und Assets kuratieren und nutzerorientiert präsentieren
• Kategorien, Suche, Filter und Navigation für Discovery optimieren
• Anfrage-, Genehmigungs- und Zugriffsprozesse gestalten
• Contracts, Qualität, Lineage und Nutzungshinweise als Vertrauenskontext einbinden
• Betrieb, Support, Feedback und Kennzahlen für den Marketplace etablieren

Zielgruppe

Data Marketplace Manager, Data Product Owner, Data Stewards, Data Governance, Analytics Enablement, Data Consumer, Plattformteams und Service Management.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu Datenkatalog und Datenprodukten. Erfahrung mit Servicekatalogen, Self-Service oder Zugriffsprozessen ist hilfreich.

Seminarinhalte

1. 1. Marketplace-Auftrag und Serviceversprechen

   1. Schritt 1: Zielgruppen, Probleme und erwartete Nutzerentscheidungen bestimmen
   2. Schritt 2: Marketplace von technischem Katalog und reinem Datenzugriffsportal abgrenzen
   3. Schritt 3: Serviceumfang, Verantwortlichkeiten und Erfolgskriterien festlegen

   Praxis: Ein Marketplace-Charter mit Nutzenversprechen und Scope wird erstellt.

2. 2. Angebotsmodell und Kuratierung

   1. Schritt 1: Datenprodukte, Datasets, Reports, Begriffe und andere Objekte als Angebote bewerten
   2. Schritt 2: Veröffentlichungskriterien, Mindestmetadaten und Qualitätsanforderungen definieren
   3. Schritt 3: Kuratierung, Review und Entzug veralteter Angebote organisieren

   Praxis: Ein Angebots- und Freigabemodell wird für mehrere Objektarten entwickelt.

3. 3. Produktkarte und verständliche Darstellung

   1. Schritt 1: Zweck, Zielgruppe, Inhalt, Owner, Aktualität, Qualität und Zugriff klar beschreiben
   2. Schritt 2: Technischen Detailgrad an Consumer-Bedürfnisse anpassen
   3. Schritt 3: Contract-, Lineage- und Supportinformationen kompakt einbetten

   Praxis: Eine Marketplace-Produktkarte wird redaktionell und strukturell optimiert.

4. 4. Taxonomie, Kategorien und Navigation

   1. Schritt 1: Domänen, Themen, Anwendungsfälle und Datenarten als Navigationsdimensionen bewerten
   2. Schritt 2: Mehrfachzuordnung, kontrollierte Vokabulare und Pflegeverantwortung festlegen
   3. Schritt 3: Überladene Kategorien und uneinheitliche Benennungen vermeiden

   Praxis: Eine navigierbare Marketplace-Taxonomie wird entworfen.

5. 5. Suche, Filter und Vergleich

   1. Schritt 1: Suchbegriffe, Synonyme und semantische Beziehungen für Auffindbarkeit nutzen
   2. Schritt 2: Filter nach Domäne, Qualität, Zugriff, Status und weiteren Merkmalen gestalten
   3. Schritt 3: Vergleichskriterien für ähnliche Angebote transparent machen

   Praxis: Ein Such- und Vergleichstest mit typischen Nutzerfragen wird durchgeführt.

6. 6. Data-Shopping-Nutzerreise

   1. Schritt 1: Bedarf, Suche, Bewertung, Auswahl, Anfrage, Zugriff und Nutzung als Journey modellieren
   2. Schritt 2: Abbrüche, Wartezeiten und unklare Entscheidungen identifizieren
   3. Schritt 3: Guidance, Statusinformationen und Supportpunkte gezielt platzieren

   Praxis: Eine Soll-Nutzerreise mit Service-Leveln wird erstellt.

7. 7. Anfrage, Genehmigung und Zugriff

   1. Schritt 1: Antragsdaten, Begründung, Zweck, Schutzbedarf und Laufzeit festlegen
   2. Schritt 2: Owner-, Security-, Datenschutz- und automatische Genehmigung kombinieren
   3. Schritt 3: Katalogfreigabe und technische Bereitstellung koordinieren

   Praxis: Ein risikobasierter Genehmigungsworkflow wird modelliert.

8. 8. Vertrauenskontext und Nutzungsbedingungen

   1. Schritt 1: Qualitätssignale, Zertifizierung, Lineage und Review-Datum verständlich darstellen
   2. Schritt 2: Verwendungszweck, Einschränkungen, Contract und Supportbedingungen verknüpfen
   3. Schritt 3: Consumer-Entscheidungen mit klaren Hinweisen und Verantwortlichkeiten unterstützen

   Praxis: Ein Trust Panel für ein Datenprodukt wird entworfen.

9. 9. Betrieb und Lifecycle des Angebots

   1. Schritt 1: Veröffentlichung, Änderung, Versionierung, Störung und Stilllegung regeln
   2. Schritt 2: Produkt- und Marketplace-Verantwortung sauber verzahnen
   3. Schritt 3: Veraltete oder ungenutzte Angebote erkennen und behandeln

   Praxis: Ein Angebotslebenszyklus mit Status, Gates und Aufgaben wird erstellt.

10. 10. Feedback, Nutzung und Verbesserung

    1. Schritt 1: Bewertungen, Suchabbrüche, Anfragen, Zugriffszeit und Wiederverwendung messen
    2. Schritt 2: Feedback an Product Owner, Stewards und Plattformteam zurückführen
    3. Schritt 3: Verbesserungsbacklog und regelmäßige Marketplace-Reviews etablieren

    Praxis: Ein KPI- und Review-Modell für Marketplace-Qualität wird aufgebaut.

Praxisübungen

1. Erstellung eines Marketplace-Charters
2. Kuratierungs- und Veröffentlichungskriterien
3. Optimierung einer Datenproduktkarte
4. Taxonomie- und Suchdesign
5. Modellierung der Data-Shopping-Journey und Genehmigung
6. KPI-Set und Betriebsreview

Methodik

Service-Design, Produktkarten, Nutzerreisen und Prozessmodellierung werden mit Plattformansichten zu einem vollständigen Marketplace-Betriebsmodell verbunden.