Seminar Amundsen – Architektur, Einsatzbewertung und Zielbild

Ein tragfähiger Datenkatalog beginnt mit einer belastbaren Architektur- und Nutzenentscheidung.

Das Seminar ordnet die Komponenten für Frontend, Suche, Metadatenhaltung und Ingestion in ein Gesamtbild ein. Ausgehend von konkreten Discovery- und Governance-Anforderungen entsteht ein bewertbares Zielbild mit Verantwortlichkeiten, Integrationsgrenzen und Einführungsplan.

Inhaltsübersicht

• Seminarprofil
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Lernziele
• Inhalte und Schritt-für-Schritt-Anleitungen
• Praxisaufgaben
• Arbeitsweise und Qualitätssicherung

Seminarprofil

Der Schwerpunkt liegt auf das Seminar ordnet die Komponenten für Frontend, Suche, Metadatenhaltung und Ingestion in ein Gesamtbild ein. Ausgehend von konkreten Discovery- und Governance-Anforderungen entsteht ein bewertbares Zielbild mit Verantwortlichkeiten, Integrationsgrenzen und Einführungsplan. Die Inhalte werden über nachvollziehbare Entscheidungen, reproduzierbare Arbeitsschritte und dokumentierte Kontrollen vermittelt.

Zielgruppe

Data Architects, Enterprise Architects, Data-Platform-Verantwortliche, technische Projektleitungen und Data-Governance-Verantwortliche.

Voraussetzungen

Grundverständnis moderner Datenplattformen, Metadaten, Suchsysteme und betrieblicher Plattformarchitektur.

Lernziele

• Kernkomponenten und Datenflüsse fachlich korrekt einordnen.
• Einsatzszenarien, Grenzen und Abhängigkeiten systematisch bewerten.
• Backend- und Integrationsvarianten anhand nachvollziehbarer Kriterien auswählen.
• Ein umsetzbares Zielbild mit Rollen, Risiken und Einführungsstufen formulieren.

Inhalte und Schritt-für-Schritt-Anleitungen

Discovery-Bedarf und Erfolgskriterien

Die Ausgangslage wird nicht über Produktfunktionen, sondern über konkrete Such- und Entscheidungsprobleme erfasst.

1. Schritt 1: Nutzergruppen und typische Suchsituationen aufnehmen.
2. Schritt 2: kritische Datenquellen, Dashboards und Verantwortlichkeiten priorisieren.
3. Schritt 3: messbare Erfolgsindikatoren für Auffindbarkeit, Vertrauen und Nutzung definieren.
4. Schritt 4: Nicht-Ziele und organisatorische Randbedingungen dokumentieren.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Komponenten und Datenflüsse

Frontend, Search Service, Metadata Service, Persistenz und DataBuilder werden als zusammenhängende Verarbeitungskette modelliert.

1. Schritt 1: Anfragewege vom Browser bis zu Such- und Metadatendiensten skizzieren.
2. Schritt 2: Ingestion-Pfade von Quellsystemen bis zu Graph und Suchindex abbilden.
3. Schritt 3: Zuständigkeiten, Schnittstellen und Ausfallwirkungen je Komponente festhalten.
4. Schritt 4: kritische Abhängigkeiten und betriebliche Kopplungen markieren.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Backend- und Integrationsentscheidungen

Die Wahl der Metadatenhaltung und Suchinfrastruktur wird an Datenmodell, Betrieb und vorhandener Plattform ausgerichtet.

1. Schritt 1: fachliche Anforderungen an Graph, Atlas- oder alternative Persistenz formulieren.
2. Schritt 2: Suchindex, Aktualisierungsrhythmus und Konsistenzanforderungen bewerten.
3. Schritt 3: bestehende Identity-, Orchestrierungs- und Monitoring-Systeme zuordnen.
4. Schritt 4: Entscheidungen mit Annahmen, Risiken und Rückfalloptionen protokollieren.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Sicherheits- und Betriebsgrenzen

Ein Katalog ist Teil der Datenplattform und benötigt klare Grenzen für Zugriff, Datenminimierung und Betrieb.

1. Schritt 1: schutzbedürftige Metadaten und personenbezogene Attribute identifizieren.
2. Schritt 2: Authentifizierung, Autorisierung und Netzwerkzonen grob schneiden.
3. Schritt 3: Verfügbarkeits-, Backup- und Wiederanlaufziele festlegen.
4. Schritt 4: Verantwortung zwischen Plattformteam, Governance und Quellsystemen abgrenzen.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Zielbild und Einführungsplan

Das Ergebnis wird in eine schrittweise, überprüfbare Einführung überführt.

1. Schritt 1: einen begrenzten Pilotbereich mit klarer Datendomäne wählen.
2. Schritt 2: Mindestumfang für Ingestion, Suche, Ownership und Feedback festlegen.
3. Schritt 3: technische und organisatorische Arbeitspakete in sinnvolle Reihenfolge bringen.
4. Schritt 4: Abnahmekriterien und Entscheidungspunkte für die nächste Ausbaustufe definieren.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Praxisaufgaben

1. Praxisaufgabe 1: Anforderungskarte für einen beispielhaften Unternehmensdatenkatalog erstellen.
2. Praxisaufgabe 2: Komponentendiagramm mit Such-, Metadaten- und Ingestion-Pfaden ausarbeiten.
3. Praxisaufgabe 3: Backend-Entscheidung anhand einer gewichteten Kriterienmatrix begründen.
4. Praxisaufgabe 4: Risiko- und Abhängigkeitsregister mit Gegenmaßnahmen erstellen.
5. Praxisaufgabe 5: Pilot-Roadmap mit Abnahmekriterien und Verantwortlichkeiten formulieren.

Arbeitsweise und Qualitätssicherung

Jeder Themenblock folgt demselben Muster: Ausgangszustand erfassen, Zielzustand festlegen, Änderung oder Analyse in kleinen Schritten durchführen, Resultat kontrollieren und den Ablauf für Wiederholung oder Übergabe dokumentieren. Demonstrationen werden durch Übungen, Prüflisten, Fehlerfälle und gemeinsame Reviews ergänzt.

Die Übungen verwenden eine isolierte Labor- oder Plansituation. Produktive Änderungen werden erst nach technischer Prüfung, Freigabe, Sicherung, Rückfallplanung und dokumentierter Nachkontrolle vorgesehen.