Seminar ADVANEO Daten-Governance, Policies und Datensouveränität

Das Seminar entwickelt ein belastbares Regelwerk für Teilnehmer, Datenprodukte, Nutzungsrechte, Entscheidungen und Nachweise in einem Datenökosystem.

Governance wird nicht als Papierwerk behandelt, sondern mit Rollen, technischen Policies, Datenverträgen, Lebenszyklus und Auditprozessen verbunden.

Lernziele

• Teilnehmende können Governance-Gegenstände, Gremien und Entscheidungsrechte definieren.
• Teilnehmende können Rollen und Verantwortlichkeiten über Organisationsgrenzen festlegen.
• Teilnehmende können Nutzungsbedingungen in klare und prüfbare Policies übersetzen.
• Teilnehmende können Datenverträge fachlich-technisch strukturieren.
• Teilnehmende können Datenprodukte über Freigabe, Änderung und Stilllegung steuern.
• Teilnehmende können Nachweise, Ausnahmen und Eskalationen organisieren.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Governance- und Betriebsmodell aufbauen
2. Kapitel 2: Rollen, Verantwortlichkeiten und Ökosysteme gestalten
3. Kapitel 3: Nutzungsrichtlinien und technische Policies entwerfen
4. Kapitel 4: Datenverträge und Leistungszusagen strukturieren
5. Kapitel 5: Datenprodukte über den Lebenszyklus steuern
6. Kapitel 6: Protokollierung, Nachweise und Auditierbarkeit sicherstellen
7. Praxisfall
8. Zielgruppe
9. Voraussetzungen

Kapitel 1: Governance- und Betriebsmodell aufbauen

Governance regelt, wer entscheiden darf, welche Regeln gelten und wie Verstöße oder Änderungen behandelt werden. Das Modell muss zum Reifegrad und zur Größe des Ökosystems passen.

1. Schritt 1: Governance-Gegenstände wie Teilnahme, Datenprodukte, Policies, Sicherheit und Konflikte katalogisieren.
2. Schritt 2: Gremien, Rollen, Entscheidungsverfahren und Dokumentationspflichten definieren.
3. Schritt 3: Regeln für Aufnahme, Änderung, Ausnahme und Ausschluss von Teilnehmern festlegen.
4. Schritt 4: Betrieb, Finanzierung und Leistungskennzahlen des Datenraums verankern.
5. Schritt 5: Ein stufenweises Reifegradmodell für Pilot, Wachstum und Regelbetrieb entwerfen.

Praxisaufgabe: Ein Governance-Handbuch wird als übersichtliche Struktur mit Entscheidungs- und Eskalationswegen vorbereitet.

Kapitel 2: Rollen, Verantwortlichkeiten und Ökosysteme gestalten

Datenraumprojekte scheitern häufig an unklaren Zuständigkeiten. Ein belastbares Rollenmodell verbindet fachliche Eigentümerschaft, technische Verantwortung, Governance und Betrieb.

1. Schritt 1: Teilnehmende Organisationen und ihre Interessen systematisch erfassen.
2. Schritt 2: Rollen für Datenprodukt, Konnektor, Governance, Sicherheit, Vertrag und Betrieb definieren.
3. Schritt 3: Entscheidungsrechte und Eskalationswege mit einer Verantwortungsmatrix festlegen.
4. Schritt 4: Onboarding-, Änderungs- und Offboarding-Verantwortung pro Rolle zuordnen.
5. Schritt 5: Konflikte zwischen Datennutzen, Vertraulichkeit, Aufwand und Wettbewerb früh behandeln.

Praxisaufgabe: Für ein Partnerökosystem wird eine vollständige Rollen- und Verantwortungsmatrix erstellt.

Kapitel 3: Nutzungsrichtlinien und technische Policies entwerfen

Policies übersetzen fachliche Anforderungen in überprüfbare Nutzungsbedingungen. Sie müssen verständlich, durchsetzbar und im Lebenszyklus änderbar sein.

1. Schritt 1: Zweck, Nutzerkreis, Zeitraum, Ort, Weitergabe und Verarbeitungsart als Regelparameter erfassen.
2. Schritt 2: Zulässige, eingeschränkte und verbotene Nutzungen eindeutig formulieren.
3. Schritt 3: Fachliche Regel, Vertragstext und technische Policy konsistent miteinander verknüpfen.
4. Schritt 4: Ausnahmen, Widerruf, Ablauf und Reaktion auf Verstöße definieren.
5. Schritt 5: Policies mit realistischen Positiv- und Negativfällen testen.

Praxisaufgabe: Für ein sensibles Datenprodukt wird ein vollständiger Policy-Satz mit Testfällen erstellt.

Kapitel 4: Datenverträge und Leistungszusagen strukturieren

Datenverträge verbinden Nutzungsrechte, Pflichten, Qualität, Service und Haftungsgrenzen. Im Seminar steht die fachlich-technische Struktur im Vordergrund, nicht die Rechtsberatung.

1. Schritt 1: Vertragsgegenstand, Rollen, Datenumfang und zulässige Zwecke eindeutig beschreiben.
2. Schritt 2: Qualitätsmerkmale, Aktualität, Verfügbarkeit und Support als Leistungszusagen formulieren.
3. Schritt 3: Lizenz-, Vergütungs-, Laufzeit-, Änderungs- und Beendigungsregeln strukturieren.
4. Schritt 4: Technische Vertragsverhandlung und organisatorische Freigabe aufeinander abstimmen.
5. Schritt 5: Nachweise, Protokolle und Eskalationswege für Abweichungen festlegen.

Praxisaufgabe: Ein fachliches Datenvertragsmuster wird anhand eines konkreten Angebots ausgefüllt und geprüft.

Kapitel 5: Datenprodukte über den Lebenszyklus steuern

Ein Datenprodukt benötigt Eigentümerschaft, Serviceziele, Versionierung und klare Regeln für Änderung und Stilllegung.

1. Schritt 1: Zweck, Zielgruppe, Verantwortliche und Wertversprechen des Datenprodukts festlegen.
2. Schritt 2: Quellen, Verarbeitung, Schnittstellen, Qualität und Schutzbedarf dokumentieren.
3. Schritt 3: Freigabe-, Veröffentlichungs- und Änderungsprozess definieren.
4. Schritt 4: Nutzung, Qualität, Kosten und Rückmeldungen im Betrieb überwachen.
5. Schritt 5: Migration, Ablösung und Stilllegung mit betroffenen Nutzern koordinieren.

Praxisaufgabe: Für ein Datenprodukt wird ein Lebenszyklusmodell vom Entwurf bis zur Außerbetriebnahme aufgebaut.

Kapitel 6: Protokollierung, Nachweise und Auditierbarkeit sicherstellen

Auditierbarkeit verlangt vollständige, manipulationsgeschützte und auswertbare Nachweise über Identitäten, Verträge, Policies, Transfers und Änderungen.

1. Schritt 1: Nachweispflichtige Ereignisse und verantwortliche Systeme festlegen.
2. Schritt 2: Zeitbezug, Identität, Objekt, Aktion, Ergebnis und Kontext als Mindestinhalt definieren.
3. Schritt 3: Aufbewahrung, Zugriff, Integrität und Datenschutz der Protokolle regeln.
4. Schritt 4: Technische Logs in fachlich verständliche Auditnachweise überführen.
5. Schritt 5: Regelprüfungen, Stichproben und Abweichungsbehandlung organisieren.

Praxisaufgabe: Für einen Vertrags- und Transferprozess wird eine vollständige Auditspur spezifiziert.

Praxisfall

Für ein neues Partnerökosystem werden Governance-Struktur, Rollen, Policy-Satz, Datenvertragslogik und Auditverfahren in einem gemeinsamen Regelmodell entwickelt.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Daten und Entscheidungen strukturiert erfassen.
2. Lösungsbausteine, Rollen, Kontrollen und Abhängigkeiten zu einem konsistenten Vorgehen verbinden.
3. Ergebnis anhand fachlicher, technischer, wirtschaftlicher und organisatorischer Kriterien prüfen.
4. Offene Punkte, Risiken und nächste Umsetzungsschritte priorisiert dokumentieren.

Zielgruppe

• Data Governance
• Datenproduktverantwortung
• Compliance und Datenschutzkoordination
• Ökosystemmanagement
• Projektleitung
• IT- und Facharchitektur

Voraussetzungen

• Grundverständnis von Datenräumen oder Datenkooperationen
• Kenntnis interner Entscheidungs- und Freigabeprozesse