Der Schwerpunkt liegt auf der strukturierten Suche, Bewertung, vertraglichen Auswahl und technischen Abnahme von Datenangeboten.
Der Beschaffungsprozess wird vom fachlichen Datenbedarf über Katalogrecherche und Qualitätsprüfung bis zum kontrollierten Transfer und zur Übergabe an den Zielprozess behandelt.
Lernziele
- Teilnehmende können Datenbedarfe in prüfbare Such- und Qualitätskriterien übersetzen.
- Teilnehmende können Katalogangebote effizient finden und vergleichen.
- Teilnehmende können Herkunft, Qualität, Policy, Preis und Anschlussfähigkeit bewerten.
- Teilnehmende können Vertrag und Transfer kontrolliert freigeben.
- Teilnehmende können bezogene Daten fachlich und technisch abnehmen.
- Teilnehmende können Beschaffungsentscheidungen nachvollziehbar dokumentieren.
Inhaltsübersicht
- Kapitel 1: Daten suchen, bewerten und beschaffen
- Kapitel 2: Metadatenmodell und Katalogqualität etablieren
- Kapitel 3: Datenverträge und Leistungszusagen strukturieren
- Kapitel 4: Dezentralen Peer-to-Peer-Transfer absichern
- Kapitel 5: Datenqualität und Metadaten belastbar beschreiben
- Praxisfall
- Zielgruppe
- Voraussetzungen
Kapitel 1: Daten suchen, bewerten und beschaffen
Datennutzer benötigen einen reproduzierbaren Prozess von der Bedarfsklärung über Suche und Vertragsprüfung bis zur technischen Abnahme.
- Schritt 1: Datenbedarf, Mindestqualität, Aktualität, Format und zulässige Nutzung definieren.
- Schritt 2: Katalog mit Suchbegriffen, Kategorien und Metadatenfiltern durchsuchen.
- Schritt 3: Angebote nach Qualität, Herkunft, Policy, Preis und technischer Anschlussfähigkeit bewerten.
- Schritt 4: Vertrag und Transferweg freigeben und kontrollierten Bezug starten.
- Schritt 5: Erhaltene Daten validieren, dokumentieren und in den vorgesehenen Prozess übergeben.
Praxisaufgabe: Aus mehreren Angeboten wird ein geeignetes Datenprodukt ausgewählt, beschafft und fachlich abgenommen.
Kapitel 2: Metadatenmodell und Katalogqualität etablieren
Ein konsistentes Metadatenmodell verbessert Auffindbarkeit, Vergleichbarkeit, Automatisierung und Interoperabilität.
- Schritt 1: Pflicht- und optionale Metadaten nach Such-, Vertrags- und Integrationsbedarf ordnen.
- Schritt 2: Begriffe, Kategorien, Einheiten und Vokabulare vereinheitlichen.
- Schritt 3: Validierungsregeln, Qualitätsampeln und Freigabeschwellen definieren.
- Schritt 4: Versionen, Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Angeboten abbilden.
- Schritt 5: Katalogqualität regelmäßig messen und Verbesserungsmaßnahmen priorisieren.
Praxisaufgabe: Ein Metadatenschema wird entworfen und gegen fehlerhafte Beispielangebote getestet.
Kapitel 3: Datenverträge und Leistungszusagen strukturieren
Datenverträge verbinden Nutzungsrechte, Pflichten, Qualität, Service und Haftungsgrenzen. Im Seminar steht die fachlich-technische Struktur im Vordergrund, nicht die Rechtsberatung.
- Schritt 1: Vertragsgegenstand, Rollen, Datenumfang und zulässige Zwecke eindeutig beschreiben.
- Schritt 2: Qualitätsmerkmale, Aktualität, Verfügbarkeit und Support als Leistungszusagen formulieren.
- Schritt 3: Lizenz-, Vergütungs-, Laufzeit-, Änderungs- und Beendigungsregeln strukturieren.
- Schritt 4: Technische Vertragsverhandlung und organisatorische Freigabe aufeinander abstimmen.
- Schritt 5: Nachweise, Protokolle und Eskalationswege für Abweichungen festlegen.
Praxisaufgabe: Ein fachliches Datenvertragsmuster wird anhand eines konkreten Angebots ausgefüllt und geprüft.
Kapitel 4: Dezentralen Peer-to-Peer-Transfer absichern
Beim dezentralen Austausch verbleiben Rohdaten beim Anbieter, bis ein zulässiger Transfer direkt zum Nutzer ausgelöst wird.
- Schritt 1: Metadatenebene, Vertragssteuerung und eigentlichen Datenpfad trennen.
- Schritt 2: Quell- und Zielendpunkte mit Authentisierung und minimalen Rechten anbinden.
- Schritt 3: Transferbedingungen, Volumen, Wiederaufnahme und Zeitlimits konfigurieren.
- Schritt 4: Integrität, Vollständigkeit und technische Abnahme des Transfers prüfen.
- Schritt 5: Fehler, Widerruf und Wiederholung ohne unkontrollierte Zwischenablage behandeln.
Praxisaufgabe: Ein Peer-to-Peer-Transfer wird mit Kontrollpunkten für Sicherheit, Qualität und Nachweis geplant.
Kapitel 5: Datenqualität und Metadaten belastbar beschreiben
Daten werden erst nutzbar, wenn Inhalt, Herkunft, Qualität, Aktualität und Einschränkungen nachvollziehbar beschrieben sind.
- Schritt 1: Datenprodukt, Datensatz, Datenstrom und Analyseergebnis sauber unterscheiden.
- Schritt 2: Pflichtmetadaten für Auffindbarkeit, Bewertung, Vertrag und Nutzung festlegen.
- Schritt 3: Qualitätsdimensionen wie Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität definieren.
- Schritt 4: Messregeln, Schwellenwerte und Verantwortliche für Qualitätsabweichungen bestimmen.
- Schritt 5: Versionierung, Änderungsmitteilungen und Außerbetriebnahme dokumentieren.
Praxisaufgabe: Ein Datenprodukt-Steckbrief wird mit Metadaten, Qualitätskennzahlen und Freigabestatus erstellt.
Praxisfall
Für eine Analyse werden externe Daten benötigt. Mehrere Angebote werden gesucht, bewertet, vertraglich eingeordnet, übertragen und anhand festgelegter Abnahmekriterien geprüft.
- Ausgangslage, Beteiligte, Daten und Entscheidungen strukturiert erfassen.
- Lösungsbausteine, Rollen, Kontrollen und Abhängigkeiten zu einem konsistenten Vorgehen verbinden.
- Ergebnis anhand fachlicher, technischer, wirtschaftlicher und organisatorischer Kriterien prüfen.
- Offene Punkte, Risiken und nächste Umsetzungsschritte priorisiert dokumentieren.
Zielgruppe
- Datenanalysten
- Fachanwender
- Einkauf datenbasierter Leistungen
- Data Scientists
- Projektleitungen
- Datenarchitektur
Voraussetzungen
- klarer fachlicher Datenbedarf oder Beispiel-Use-Case
- Grundverständnis von Datenformaten und Qualitätsanforderungen
Fachbereichsleitung / Trainerleitung / Ansprechpersonen
-

Lucas Beich
Telefon: + 49 (221) 74740055
E-Mail: lucas.beich@seminar-experts.de -

Paul Goldschmidt
Telefon: + 49 (221) 74740055
E-Mail: paul.goldschmidt@seminar-experts.de
Seminardetails
| Dauer: | 1 Tag ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr |
| Preis: |
Öffentlich oder Live Stream: € 599 zzgl. MwSt. Inhaus: € 1.700 zzgl. MwSt. |
| Teilnehmeranzahl: | min. 2 - max. 8 |
| Teilnehmer: | Datenanalysten, Fachanwender, Einkauf datenbasierter Leistungen, Data Scientists, Projektleitungen, Datenarchitektur |
| Voraussetzungen: | klarer fachlicher Datenbedarf oder Beispiel-Use-Case; Grundverständnis von Datenformaten und Qualitätsanforderungen |
| Standorte: | Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg |
| Methoden: | Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System, strukturierte Fallarbeit |
| Seminararten: | Öffentlich, Webinar, Inhouse, Workshop - Präsenz mit Trainer vor Ort, Webinar nur bei ausdrücklicher Beauftragung |
| Durchführungsgarantie: | ja, ab 2 Teilnehmern |
| Sprache: | Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich |
| Seminarunterlage: | Dokumentation auf Datenträger oder als Download |
| Teilnahmezertifikat: | ja |
| Verpflegung: | Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch) |
| Support: | 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten |
| Barrierefreier Zugang: | an den meisten Standorten verfügbar |
| Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055 |
Seminartermine
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