Seminar ADVANEO Datenökonomie und Governance – Intensivseminar

Der Intensivpfad bündelt Geschäftsverständnis, Use-Case- und Business-Case-Design, Governance, Datenprodukte, Policies, Verträge, Monetarisierung und Projektsteuerung.

Das Format richtet sich an Verantwortliche, die einen Datenraum wirtschaftlich und organisatorisch aufbauen oder ein bestehendes Datenökosystem skalieren. Es fasst zusätzlich Rollen, Datenqualität, Marketplace-Prozesse, Preislogik, Proof-X-Discovery und Projektsteuerung in einem integrierten Fünf-Tage-Konzept zusammen.

Lernziele

• Teilnehmende können Datenökonomie und ADVANEO-Portfolio strategisch einordnen.
• Teilnehmende können priorisierte Use Cases und belastbare Business Cases entwickeln.
• Teilnehmende können Governance, Rollen und Entscheidungsrechte für ein Ökosystem entwerfen.
• Teilnehmende können Datenprodukte, Policies und Datenverträge konsistent gestalten.
• Teilnehmende können Monetarisierungs- und Kooperationsmodelle wirtschaftlich bewerten.
• Teilnehmende können Projekt-, Onboarding- und Skalierungsroadmap erstellen.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Lösungsportfolio und Einsatzfelder einordnen
2. Kapitel 2: Datenräume und Datensouveränität verstehen
3. Kapitel 3: Rollen, Verantwortlichkeiten und Ökosysteme gestalten
4. Kapitel 4: Use Cases strukturiert auswählen und zuschneiden
5. Kapitel 5: Problemraum, Nutzer und Hypothesen klären
6. Kapitel 6: Business Case, Kennzahlen und Entscheidungsgrundlage entwickeln
7. Kapitel 7: Validierten Business Case und Skalierungsentscheidung vorbereiten
8. Kapitel 8: Governance- und Betriebsmodell aufbauen
9. Kapitel 9: Nutzungsrichtlinien und technische Policies entwerfen
10. Kapitel 10: Datenverträge und Leistungszusagen strukturieren
11. Kapitel 11: Datenqualität und Metadaten belastbar beschreiben
12. Kapitel 12: Datenprodukte über den Lebenszyklus steuern
13. Kapitel 13: Monetarisierungs- und Kooperationsmodelle auswählen
14. Kapitel 14: Preislogik, Kosten und Wirtschaftlichkeit kalkulieren
15. Kapitel 15: Datenanbieter-Onboarding durchführen
16. Kapitel 16: Daten suchen, bewerten und beschaffen
17. Kapitel 17: Marktplatz administrieren und steuern
18. Kapitel 18: Metadatenmodell und Katalogqualität etablieren
19. Kapitel 19: Dezentralen Peer-to-Peer-Transfer absichern
20. Kapitel 20: Projektauftrag, Roadmap und Steuerung aufsetzen
21. Kapitel 21: Integrierten Praxisfall planen und präsentieren
22. Praxisfall
23. Zielgruppe
24. Voraussetzungen

Kapitel 1: Lösungsportfolio und Einsatzfelder einordnen

Die Bausteine Data Space as a Service, Data Marketplace, Trusted Data Hub, Supply Chain Radar, Proof X und Consulting werden als zusammenhängendes Lösungsportfolio betrachtet.

1. Schritt 1: Geschäftliche Ausgangslage, Datenprobleme und Kooperationsbedarf erfassen.
2. Schritt 2: Jeden Lösungsbaustein einem typischen Problem- und Rollenprofil zuordnen.
3. Schritt 3: Abhängigkeiten zwischen Datenraum, Marktplatz, Analytics, Lieferkettenmonitoring und Prototyping sichtbar machen.
4. Schritt 4: Geeignete Einstiegspunkte für Fachbereich, IT, Governance und Management auswählen.
5. Schritt 5: Aus den Ergebnissen einen ersten Lern- und Einführungsfahrplan ableiten.

Praxisaufgabe: Ein Unternehmensszenario wird analysiert und auf die passenden Bausteine des Portfolios abgebildet.

Kapitel 2: Datenräume und Datensouveränität verstehen

Ein Datenraum verbindet Organisationen, ohne Rohdaten zwangsläufig in einer zentralen Plattform zu sammeln. Im Mittelpunkt stehen kontrollierter Austausch, Vertrauen und nachvollziehbare Nutzungsregeln.

1. Schritt 1: Datenraum, Datenplattform, Datenmarktplatz und klassische Punkt-zu-Punkt-Schnittstelle voneinander abgrenzen.
2. Schritt 2: Datensouveränität als Zusammenspiel aus Kontrolle, Transparenz, Zweckbindung und Widerruf beschreiben.
3. Schritt 3: Datenanbieter, Datennutzer, Betreiber und weitere Ökosystemrollen identifizieren.
4. Schritt 4: Technische und organisatorische Vertrauensanker in einem Datenraum benennen.
5. Schritt 5: Ein einfaches Ende-zu-Ende-Szenario vom Datenangebot bis zur kontrollierten Nutzung modellieren.

Praxisaufgabe: Ein zentraler Datenaustauschprozess wird in ein souveränes Datenraum-Szenario überführt.

Kapitel 3: 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 4: Use Cases strukturiert auswählen und zuschneiden

Ein tragfähiger Use Case beginnt nicht mit Technologie, sondern mit einem klaren Problem, beteiligten Rollen, benötigten Daten und messbarem Nutzen.

1. Schritt 1: Ausgangsproblem, betroffene Prozesse und heutige Einschränkungen präzisieren.
2. Schritt 2: Entscheidungen und Handlungen benennen, die durch zusätzliche Daten verbessert werden sollen.
3. Schritt 3: Datenquellen, Datenhalter, Schutzbedarf und Aktualitätsanforderungen aufnehmen.
4. Schritt 4: Nutzenhypothese, Mindestumfang und Abgrenzung des ersten Anwendungsfalls festlegen.
5. Schritt 5: Use Cases nach Wertbeitrag, Machbarkeit, Risiko und Lernpotenzial priorisieren.

Praxisaufgabe: Aus mehreren Ideen wird mit einer Bewertungsmatrix ein belastbarer Start-Use-Case ausgewählt.

Kapitel 5: Problemraum, Nutzer und Hypothesen klären

Rapid Prototyping beginnt mit einem klaren Problem und überprüfbaren Hypothesen statt mit einer langen Funktionsliste.

1. Schritt 1: Zielgruppe, Arbeitsablauf, Schmerzpunkte und heutige Behelfslösungen erfassen.
2. Schritt 2: Wert-, Nutzungs-, Machbarkeits- und Geschäftsmodellhypothesen formulieren.
3. Schritt 3: Kritischste Unsicherheiten und Annahmen priorisieren.
4. Schritt 4: Messbare Lernziele und Abbruchkriterien für den Prototyp festlegen.
5. Schritt 5: Mindestumfang für einen aussagekräftigen Test abgrenzen.

Praxisaufgabe: Eine Produktidee wird in ein Hypothesen- und Lernzielboard überführt.

Kapitel 6: Business Case, Kennzahlen und Entscheidungsgrundlage entwickeln

Ein Datenprojekt benötigt eine belastbare wirtschaftliche Begründung. Nutzen, Kosten, Risiken und Abhängigkeiten werden transparent und überprüfbar zusammengeführt.

1. Schritt 1: Direkte und indirekte Nutzenkomponenten mit verantwortlichen Messgrößen definieren.
2. Schritt 2: Einmalige und laufende Kosten für Technik, Daten, Partner, Governance und Betrieb erfassen.
3. Schritt 3: Risiken, Annahmen und Sensitivitäten in Szenarien dokumentieren.
4. Schritt 4: Kennzahlen für Adoption, Datenqualität, Prozesswirkung und Wirtschaftlichkeit festlegen.
5. Schritt 5: Entscheidungsvorlage mit Mindestkriterien für Pilot, Skalierung oder Abbruch erstellen.

Praxisaufgabe: Für einen priorisierten Use Case wird eine kompakte Investitions- und Freigabevorlage ausgearbeitet.

Kapitel 7: Validierten Business Case und Skalierungsentscheidung vorbereiten

Nach dem Prototyp werden Marktbedarf, Nutzen, Technik, Betrieb und Wirtschaftlichkeit zu einer Investitionsentscheidung verdichtet.

1. Schritt 1: Validierte und offene Hypothesen mit ihrer Evidenz zusammenführen.
2. Schritt 2: Zielbild, Funktionsumfang, Architektur und Betriebsmodell für die nächste Stufe skizzieren.
3. Schritt 3: Kosten, Nutzen, Risiken, Zeit und Ressourcen in Szenarien bewerten.
4. Schritt 4: Produkt-, Daten-, Partner- und Compliance-Abhängigkeiten transparent machen.
5. Schritt 5: Entscheidung für Ausbau, weitere Validierung, Partnerschaft oder Beendigung vorbereiten.

Praxisaufgabe: Ein Prototyp-Ergebnis wird in eine belastbare Go-, Pivot- oder Stop-Vorlage überführt.

Kapitel 8: 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 9: 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 10: 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 11: Datenqualität und Metadaten belastbar beschreiben

Daten werden erst nutzbar, wenn Inhalt, Herkunft, Qualität, Aktualität und Einschränkungen nachvollziehbar beschrieben sind.

1. Schritt 1: Datenprodukt, Datensatz, Datenstrom und Analyseergebnis sauber unterscheiden.
2. Schritt 2: Pflichtmetadaten für Auffindbarkeit, Bewertung, Vertrag und Nutzung festlegen.
3. Schritt 3: Qualitätsdimensionen wie Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz und Aktualität definieren.
4. Schritt 4: Messregeln, Schwellenwerte und Verantwortliche für Qualitätsabweichungen bestimmen.
5. Schritt 5: Versionierung, Änderungsmitteilungen und Außerbetriebnahme dokumentieren.

Praxisaufgabe: Ein Datenprodukt-Steckbrief wird mit Metadaten, Qualitätskennzahlen und Freigabestatus erstellt.

Kapitel 12: 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 13: Monetarisierungs- und Kooperationsmodelle auswählen

Wertschöpfung kann durch Verkauf, Lizenzierung, Abonnement, nutzungsabhängige Vergütung, gemeinsame Services oder indirekte Prozessvorteile entstehen.

1. Schritt 1: Direkte Erlöse, Kosteneinsparungen, Risikoreduktion und Netzwerkeffekte unterscheiden.
2. Schritt 2: Geeignete Erlös- und Kooperationsmodelle je Datenprodukt und Nutzergruppe auswählen.
3. Schritt 3: Exklusivität, Nutzungsumfang, Qualität, Aktualität und Service als Werttreiber bewerten.
4. Schritt 4: Anreizsysteme für Datenanbieter, Betreiber und Datennutzer ausbalancieren.
5. Schritt 5: Pilotmodell mit klaren Annahmen und Skalierungsoptionen formulieren.

Praxisaufgabe: Mehrere Monetarisierungsmodelle werden für denselben Datenservice wirtschaftlich und strategisch verglichen.

Kapitel 14: Preislogik, Kosten und Wirtschaftlichkeit kalkulieren

Eine belastbare Preislogik berücksichtigt Bereitstellungskosten, Marktwert, Nutzungsintensität, Risiko und gewünschtes Verhalten im Ökosystem.

1. Schritt 1: Fixe und variable Kosten der Datenerzeugung, Aufbereitung, Bereitstellung und Governance erfassen.
2. Schritt 2: Preisanker aus Nutzen, Alternativkosten, Marktvergleich und Zahlungsbereitschaft ableiten.
3. Schritt 3: Pauschale, Abonnement, Pay-per-Use und gestaffelte Modelle rechnen.
4. Schritt 4: Rabatte, Mindestmengen, Serviceklassen und Partnerbeiträge abbilden.
5. Schritt 5: Deckungsbeitrag, Break-even und Sensitivität in mehreren Nutzungsszenarien prüfen.

Praxisaufgabe: Für ein Datenangebot wird ein Preisblatt mit Kostenmodell und Szenariorechnung entwickelt.

Kapitel 15: Datenanbieter-Onboarding durchführen

Das Anbieter-Onboarding macht aus einer internen Datenquelle ein auffindbares, bewertbares und kontrolliert nutzbares Angebot.

1. Schritt 1: Datenquelle, Eigentümerschaft, Schutzbedarf und Freigabestatus prüfen.
2. Schritt 2: Datenprodukt mit verständlichen Metadaten und Qualitätsmerkmalen beschreiben.
3. Schritt 3: Nutzungsbedingungen, Zielgruppen und gegebenenfalls Vergütungsmodell festlegen.
4. Schritt 4: Konnektoranbindung und Peer-to-Peer-Übertragungsweg testen.
5. Schritt 5: Angebot veröffentlichen, Nutzung überwachen und Änderungen versionieren.

Praxisaufgabe: Ein Datenbestand wird vom internen Kandidaten bis zum freigegebenen Marktplatzangebot vorbereitet.

Kapitel 16: Daten suchen, bewerten und beschaffen

Datennutzer benötigen einen reproduzierbaren Prozess von der Bedarfsklärung über Suche und Vertragsprüfung bis zur technischen Abnahme.

1. Schritt 1: Datenbedarf, Mindestqualität, Aktualität, Format und zulässige Nutzung definieren.
2. Schritt 2: Katalog mit Suchbegriffen, Kategorien und Metadatenfiltern durchsuchen.
3. Schritt 3: Angebote nach Qualität, Herkunft, Policy, Preis und technischer Anschlussfähigkeit bewerten.
4. Schritt 4: Vertrag und Transferweg freigeben und kontrollierten Bezug starten.
5. 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 17: Marktplatz administrieren und steuern

Die Administration verbindet Rollen, Taxonomien, Veröffentlichungsworkflow, Qualitätssicherung, Moderation und Lebenszyklussteuerung.

1. Schritt 1: Administrative Rollen, Rechte und Vier-Augen-Kontrollen festlegen.
2. Schritt 2: Kategorien, Taxonomien, Vokabulare und Pflichtfelder konfigurieren.
3. Schritt 3: Prüf-, Freigabe-, Änderungs- und Rücknahmeprozesse definieren.
4. Schritt 4: Qualitätsprobleme, Beschwerden, Regelverstöße und Konflikte bearbeiten.
5. Schritt 5: Nutzung, Suchverhalten, Angebotsqualität und Betriebskennzahlen auswerten.

Praxisaufgabe: Ein Betriebsmodell für Katalogpflege, Freigabe und Eskalation wird eingerichtet.

Kapitel 18: Metadatenmodell und Katalogqualität etablieren

Ein konsistentes Metadatenmodell verbessert Auffindbarkeit, Vergleichbarkeit, Automatisierung und Interoperabilität.

1. Schritt 1: Pflicht- und optionale Metadaten nach Such-, Vertrags- und Integrationsbedarf ordnen.
2. Schritt 2: Begriffe, Kategorien, Einheiten und Vokabulare vereinheitlichen.
3. Schritt 3: Validierungsregeln, Qualitätsampeln und Freigabeschwellen definieren.
4. Schritt 4: Versionen, Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Angeboten abbilden.
5. Schritt 5: Katalogqualität regelmäßig messen und Verbesserungsmaßnahmen priorisieren.

Praxisaufgabe: Ein Metadatenschema wird entworfen und gegen fehlerhafte Beispielangebote getestet.

Kapitel 19: Dezentralen Peer-to-Peer-Transfer absichern

Beim dezentralen Austausch verbleiben Rohdaten beim Anbieter, bis ein zulässiger Transfer direkt zum Nutzer ausgelöst wird.

1. Schritt 1: Metadatenebene, Vertragssteuerung und eigentlichen Datenpfad trennen.
2. Schritt 2: Quell- und Zielendpunkte mit Authentisierung und minimalen Rechten anbinden.
3. Schritt 3: Transferbedingungen, Volumen, Wiederaufnahme und Zeitlimits konfigurieren.
4. Schritt 4: Integrität, Vollständigkeit und technische Abnahme des Transfers prüfen.
5. 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 20: Projektauftrag, Roadmap und Steuerung aufsetzen

Data-Space-Projekte verbinden Technik, Daten, Partner, Governance und Veränderung. Der Projektauftrag muss diese Abhängigkeiten ausdrücklich abbilden.

1. Schritt 1: Ziele, Nicht-Ziele, Nutzen, Scope und Erfolgskriterien im Projektauftrag festlegen.
2. Schritt 2: Arbeitspakete für Use Case, Daten, Plattform, Governance, Partner und Betrieb strukturieren.
3. Schritt 3: Meilensteine, Abhängigkeiten, Risiken und Entscheidungszeitpunkte planen.
4. Schritt 4: Projektgremien, Berichtswesen und Eskalationswege definieren.
5. Schritt 5: Roadmap vom Discovery- und Pilotstadium bis zur Skalierung erstellen.

Praxisaufgabe: Ein vollständiger Projektsteckbrief mit Roadmap und Meilensteinlogik wird ausgearbeitet.

Kapitel 21: Integrierten Praxisfall planen und präsentieren

Im Abschlussprojekt werden fachliche, technische, wirtschaftliche und organisatorische Bausteine zu einem konsistenten Lösungsvorschlag verbunden.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Ziele, Partner und Schutzbedarf des Praxisfalls strukturieren.
2. Schritt 2: Use Case, Datenprodukte, Architektur, Policies und Betriebsmodell entwerfen.
3. Schritt 3: Risiken, Kosten, Nutzen, Meilensteine und Erfolgskriterien dokumentieren.
4. Schritt 4: Prototyp- oder Pilotumfang mit Test- und Freigabekriterien festlegen.
5. Schritt 5: Lösungsvorschlag präsentieren, Einwände bearbeiten und nächste Schritte priorisieren.

Praxisaufgabe: Ein durchgängiges Lösungskonzept wird als Teamarbeit ausgearbeitet und fachlich verteidigt.

Praxisfall

Ein Datenökosystem wird von der strategischen Ausgangslage über Use Case, Governance, Datenprodukte und Monetarisierung bis zur umsetzbaren Roadmap konzipiert.

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

• Geschäftsführung
• Strategie und Innovation
• Data Governance
• Produktmanagement
• Ökosystemmanagement
• Programm- und Projektleitung

Voraussetzungen

• Kenntnis eigener Geschäftsprozesse und Datenpotenziale
• Grundverständnis digitaler Plattform- oder Kooperationsmodelle