Seminar Amundsen – Datenkatalog-Governance, Ownership und Adoption

Ein Datenkatalog erzeugt erst dann Nutzen, wenn Verantwortung, Pflege und Nutzung organisatorisch verankert sind.

Das Seminar entwickelt Governance-Regeln für Ownership, Beschreibungen, Tags, Zertifizierung, Qualität, Feedback, Kennzahlen und rollengerechte Einführung. Technische Funktionen werden konsequent mit Prozessen und Verantwortlichkeiten verbunden.

Inhaltsübersicht

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

Seminarprofil

Der Schwerpunkt liegt auf das Seminar entwickelt Governance-Regeln für Ownership, Beschreibungen, Tags, Zertifizierung, Qualität, Feedback, Kennzahlen und rollengerechte Einführung. Technische Funktionen werden konsequent mit Prozessen und Verantwortlichkeiten verbunden. Die Inhalte werden über nachvollziehbare Entscheidungen, reproduzierbare Arbeitsschritte und dokumentierte Kontrollen vermittelt.

Zielgruppe

Data Governance, Data Office, Data Stewards, Product Owner, Analytics Leads und Plattformverantwortliche.

Voraussetzungen

Grundverständnis von Datenorganisation, Verantwortungsmodellen und den Zielen eines Datenkatalogs.

Lernziele

  • Governance-Ziele in konkrete Metadaten- und Pflegeprozesse übersetzen.
  • Ownership, Stewardship und Freigaben eindeutig organisieren.
  • Adoption mit zielgruppengerechten Use Cases und Kennzahlen steuern.
  • Qualität, Feedback und kontinuierliche Verbesserung in einen Betriebsrhythmus überführen.

Inhalte und Schritt-für-Schritt-Anleitungen

Governance-Zielbild und Geltungsbereich

Der Katalog wird auf priorisierte Geschäfts- und Analyseprobleme ausgerichtet.

  1. Schritt 1: Nutzergruppen, Datendomänen und kritische Entscheidungen erfassen.
  2. Schritt 2: Mindestmetadaten und Qualitätsanforderungen je Objektart festlegen.
  3. Schritt 3: Geltungsbereich, Ausnahmen und Einführungsstufen definieren.
  4. Schritt 4: Erfolgskriterien und verantwortliche Gremien benennen.

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

Ownership und Stewardship

Verantwortung wird als überprüfbarer Arbeitsprozess statt als statisches Namensfeld organisiert.

  1. Schritt 1: fachliche und technische Ownership voneinander trennen.
  2. Schritt 2: Rollen für Pflege, Freigabe, Eskalation und Vertretung zuordnen.
  3. Schritt 3: Regeln für unklare, veraltete oder verwaiste Objekte festlegen.
  4. Schritt 4: Rezertifizierung und regelmäßige Ownership-Prüfung terminieren.

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

Beschreibung, Tags und Klassifikation

Metadatenstandards sorgen für verständliche und vergleichbare Katalogeinträge.

  1. Schritt 1: Vorlagen für Zweck, Inhalt, Granularität und Nutzungshinweise definieren.
  2. Schritt 2: kontrolliertes Vokabular und Tag-Verantwortung festlegen.
  3. Schritt 3: sensible, zertifizierte oder geschäftskritische Objekte kennzeichnen.
  4. Schritt 4: Qualitätsregeln und Review-Kriterien für Beschreibungen erstellen.

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

Vertrauen, Qualität und Zertifizierung

Nutzende benötigen erkennbare Signale für Verlässlichkeit, Aktualität und Zuständigkeit.

  1. Schritt 1: Qualitäts- und Aktualitätsindikatoren auswählen.
  2. Schritt 2: Zertifizierungsstufen und Freigabekriterien definieren.
  3. Schritt 3: Warnungen, bekannte Einschränkungen und Ablösehinweise abbilden.
  4. Schritt 4: Entzug oder Erneuerung einer Zertifizierung als Prozess gestalten.

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

Adoption und Kommunikation

Einführung wird über konkrete Arbeitsabläufe und Multiplikatoren gesteuert.

  1. Schritt 1: priorisierte Use Cases und Zielgruppen für den Start auswählen.
  2. Schritt 2: Onboarding, Kurzleitfäden und Sprechstunden strukturieren.
  3. Schritt 3: Feedbackkanäle und Bearbeitungsfristen festlegen.
  4. Schritt 4: Multiplikatoren und Domänenverantwortliche in einen Einführungsplan einbinden.

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

Kennzahlen und Verbesserungszyklus

Nutzung und Wirkung werden mit einem kleinen, entscheidungsfähigen Kennzahlenset verfolgt.

  1. Schritt 1: Kennzahlen für Suche, erfolgreiche Discovery, Pflege und Ownership definieren.
  2. Schritt 2: Baseline und Zielwerte je Einführungsphase festlegen.
  3. Schritt 3: Abweichungen in technische oder organisatorische Ursachen zerlegen.
  4. Schritt 4: regelmäßiges Review mit Maßnahmen, Owner und Fälligkeit etablieren.

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

Praxisaufgaben

  1. Praxisaufgabe 1: Governance-Canvas für eine priorisierte Datendomäne erstellen.
  2. Praxisaufgabe 2: RACI- und Vertretungsmatrix für Ownership und Stewardship ausarbeiten.
  3. Praxisaufgabe 3: Metadatenstandard mit Beschreibungsvorlage und kontrollierten Tags definieren.
  4. Praxisaufgabe 4: Zertifizierungs- und Warnprozess anhand realistischer Fälle testen.
  5. Praxisaufgabe 5: Adoptionsplan mit Use Cases, Multiplikatoren und Kennzahlen entwickeln.

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.

Fachbereichsleitung und Trainerteam

Seminardetails

   
Dauer: 2 Tage, jeweils ca. 6 Stunden; Beginn am 1. Tag 10:00 Uhr, am 2. Tag 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 1.198 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 3.400 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: Data Governance, Data Office, Data Stewards, Product Owner, Analytics Leads und Plattformverantwortliche.
Voraussetzungen: Grundverständnis von Datenorganisation, Verantwortungsmodellen und den Zielen eines Datenkatalogs.
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, Schritt-für-Schritt-Anleitungen, praktische Übungen und Reviews
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop – alle Seminare mit Trainer vor Ort; Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch – bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation als Download oder auf Datenträger
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- und 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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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Innsbruck 2 Tage
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Klagenfurt 2 Tage
Bregenz 2 Tage
Linz 2 Tage
Salzburg 2 Tage
Graz 2 Tage
Wien 2 Tage
Inhaus / Firmenseminar 2 Tage
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Wien 2 Tage
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