Seminar ADVANEO Use-Case- und Business-Case-Design

Daten-, KI- und Data-Space-Ideen werden von einem unscharfen Problem zu einem priorisierten Use Case mit belastbarer Entscheidungsgrundlage entwickelt.

Das Seminar verbindet Problemklärung, Rollen, Dateninventar, Nutzenhypothese, Machbarkeit, Schutzbedarf, Kosten, Kennzahlen, Pilotumfang und Roadmap.

Lernziele

• Teilnehmende können Probleme und Entscheidungen statt bloßer Funktionswünsche beschreiben.
• Teilnehmende können Daten, Partner, Rollen und Schutzbedarf vollständig erfassen.
• Teilnehmende können Use Cases nach Wert, Machbarkeit, Risiko und Lernpotenzial priorisieren.
• Teilnehmende können Nutzen, Kosten, Annahmen und Kennzahlen in einem Business Case verbinden.
• Teilnehmende können Pilotumfang und Abbruchkriterien klar festlegen.
• Teilnehmende können eine entscheidungsfähige Roadmap und Freigabevorlage erstellen.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Use Cases strukturiert auswählen und zuschneiden
2. Kapitel 2: Rollen, Verantwortlichkeiten und Ökosysteme gestalten
3. Kapitel 3: Datenprodukte über den Lebenszyklus steuern
4. Kapitel 4: Business Case, Kennzahlen und Entscheidungsgrundlage entwickeln
5. Kapitel 5: Referenzarchitektur für einen Datenraum entwickeln
6. Kapitel 6: Projektauftrag, Roadmap und Steuerung aufsetzen
7. Praxisfall
8. Zielgruppe
9. Voraussetzungen

Kapitel 1: 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 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: 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 4: 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 5: Referenzarchitektur für einen Datenraum entwickeln

Die Architektur verbindet Identität, Konnektoren, Katalog, Vertragsverhandlung, Datenübertragung, Policies, Monitoring und Betriebsdienste.

1. Schritt 1: Fachliche Fähigkeiten und nichtfunktionale Anforderungen als Architekturtreiber erfassen.
2. Schritt 2: Komponenten, Verantwortungsgrenzen und Datenflüsse in Schichten strukturieren.
3. Schritt 3: Identitäts-, Katalog-, Vertrags-, Transfer- und Governance-Dienste zuordnen.
4. Schritt 4: Integrationspunkte zu Quellsystemen, Analytics und Marktplatz festlegen.
5. Schritt 5: Entscheidungen, Annahmen und offene Risiken in einem Architekturprotokoll dokumentieren.

Praxisaufgabe: Für ein Mehrparteien-Szenario wird ein vollständiges Architekturdiagramm mit Vertrauensgrenzen erstellt.

Kapitel 6: 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.

Praxisfall

Mehrere Daten- und KI-Ideen konkurrieren um Budget. Ein priorisierter Use Case wird mit Datenbild, Architekturrahmen, Business Case, Pilotumfang und Roadmap ausgearbeitet.

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

• Innovation und Strategie
• Product Owner
• Fachbereichsleitung
• Data Management
• IT-Architektur
• Controlling
• Projektleitung

Voraussetzungen

• konkrete Idee, Problemstellung oder Liste möglicher Anwendungsfälle
• Kenntnisse der betroffenen Prozesse und Datenquellen