Seminar DataGalaxy Data Catalog und Metadatenmanagement

Seminarprofil: Die Schulung behandelt den Aufbau eines nutzbaren Datenkatalogs von der Scope-Entscheidung über Objektmodell und Kurationsstandards bis zur fachlichen Suche. Technische und fachliche Metadaten werden in einen nachhaltigen Pflegeprozess überführt.

Inhaltsübersicht

1. Katalogumfang und Erfassungsstrategie
2. Objekttypen, Beziehungen und Metadatenmodell
3. Datenobjekte erfassen und kuratieren
4. Domänen, Kategorien und Klassifikationen
5. Kurationsprozess und Metadatenqualität
6. Discovery und fachlicher Self-Service

Lernziele

• Katalogumfang und Erfassungsreihenfolge nach Nutzen und Risiko planen
• Datenobjekte mit einheitlichen Mindestmetadaten anlegen und kuratieren
• Domänen, Kategorien und Klassifikationen verständlich strukturieren
• Metadatenqualität mit Prüfungen, Arbeitslisten und Kennzahlen sichern
• Fachlichen Self-Service durch Suche, Kontext und Vertrauenssignale ermöglichen

Zielgruppe

Data Catalog Manager, Data Stewards, Datenarchitektur, Analytics Engineering, Fachbereiche und Governance Office

Voraussetzungen

Grundkenntnisse der eigenen Datenlandschaft und wichtiger Datenobjekte; Plattformgrundlagen hilfreich

Seminarinhalte

Bearbeitungslogik: Jedes Kapitel beginnt mit einer Kapitelübersicht. Die Arbeitsschritte werden anschließend in der vorgesehenen Reihenfolge praktisch umgesetzt, geprüft und dokumentiert.

Katalogumfang und Erfassungsstrategie

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Datenlandschaft und Nutzergruppen werden erfasst, um den fachlich relevanten Katalogumfang abzugrenzen; Schritt 2 – Quellsysteme und Informationsobjekte werden nach Nutzen, Risiko, Kritikalität und Pflegeaufwand priorisiert; Schritt 3 – Für jede Prioritätsstufe werden Mindestmetadaten, Verantwortlichkeiten und Aktualisierungszyklen definiert; Schritt 4 – Eine umsetzbare Erfassungsroadmap mit Pilotbereich, Ausbauwellen und Abnahmekriterien wird erstellt.

1. Schritt 1: Datenlandschaft und Nutzergruppen werden erfasst, um den fachlich relevanten Katalogumfang abzugrenzen.
2. Schritt 2: Quellsysteme und Informationsobjekte werden nach Nutzen, Risiko, Kritikalität und Pflegeaufwand priorisiert.
3. Schritt 3: Für jede Prioritätsstufe werden Mindestmetadaten, Verantwortlichkeiten und Aktualisierungszyklen definiert.
4. Schritt 4: Eine umsetzbare Erfassungsroadmap mit Pilotbereich, Ausbauwellen und Abnahmekriterien wird erstellt.

Objekttypen, Beziehungen und Metadatenmodell

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Relevante Objekttypen werden inventarisiert und nach fachlicher, technischer und organisatorischer Bedeutung geordnet; Schritt 2 – Pflichtfelder, optionale Attribute und Statuswerte werden für ausgewählte Objekttypen festgelegt; Schritt 3 – Beziehungen zwischen Begriffen, Datenobjekten, Regeln, Produkten und Verantwortlichkeiten werden modelliert; Schritt 4 – Das Modell wird anhand eines End-to-End-Beispiels auf Vollständigkeit und Verständlichkeit geprüft.

1. Schritt 1: Relevante Objekttypen werden inventarisiert und nach fachlicher, technischer und organisatorischer Bedeutung geordnet.
2. Schritt 2: Pflichtfelder, optionale Attribute und Statuswerte werden für ausgewählte Objekttypen festgelegt.
3. Schritt 3: Beziehungen zwischen Begriffen, Datenobjekten, Regeln, Produkten und Verantwortlichkeiten werden modelliert.
4. Schritt 4: Das Modell wird anhand eines End-to-End-Beispiels auf Vollständigkeit und Verständlichkeit geprüft.

Datenobjekte erfassen und kuratieren

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Ein Datenobjekt wird mit technischer Identität, fachlichem Zweck und organisatorischem Kontext angelegt; Schritt 2 – Beschreibungen, Tags, Domänen, Verantwortliche und Statusinformationen werden nach einer Pflegekonvention ergänzt; Schritt 3 – Verknüpfungen zu Begriffen, Regeln, Qualitätsangaben und abhängigen Objekten werden hergestellt; Schritt 4 – Das Objekt wird mit einer Prüfliste auf Auffindbarkeit, Eindeutigkeit und Nutzbarkeit abgenommen.

1. Schritt 1: Ein Datenobjekt wird mit technischer Identität, fachlichem Zweck und organisatorischem Kontext angelegt.
2. Schritt 2: Beschreibungen, Tags, Domänen, Verantwortliche und Statusinformationen werden nach einer Pflegekonvention ergänzt.
3. Schritt 3: Verknüpfungen zu Begriffen, Regeln, Qualitätsangaben und abhängigen Objekten werden hergestellt.
4. Schritt 4: Das Objekt wird mit einer Prüfliste auf Auffindbarkeit, Eindeutigkeit und Nutzbarkeit abgenommen.

Domänen, Kategorien und Klassifikationen

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Fachdomänen und Unterdomänen werden aus Organisation, Prozessen und Datenverantwortung abgeleitet; Schritt 2 – Kategorien und Tags werden nach klaren Benennungs- und Abgrenzungsregeln definiert; Schritt 3 – Mehrfachzuordnungen und Grenzfälle werden anhand festgelegter Entscheidungskriterien behandelt; Schritt 4 – Die Struktur wird mit repräsentativen Such- und Navigationsaufgaben getestet und nachgeschärft.

1. Schritt 1: Fachdomänen und Unterdomänen werden aus Organisation, Prozessen und Datenverantwortung abgeleitet.
2. Schritt 2: Kategorien und Tags werden nach klaren Benennungs- und Abgrenzungsregeln definiert.
3. Schritt 3: Mehrfachzuordnungen und Grenzfälle werden anhand festgelegter Entscheidungskriterien behandelt.
4. Schritt 4: Die Struktur wird mit repräsentativen Such- und Navigationsaufgaben getestet und nachgeschärft.

Kurationsprozess und Metadatenqualität

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Qualitätskriterien für vollständige, aktuelle und verständliche Metadaten werden operationalisiert; Schritt 2 – Prüf- und Freigabeschritte werden je Objekttyp, Kritikalität und Verantwortungsbereich festgelegt; Schritt 3 – Überfällige, widersprüchliche oder verwaiste Einträge werden über Arbeitslisten systematisch bearbeitet; Schritt 4 – Kennzahlen und regelmäßige Reviews werden zur nachhaltigen Steuerung der Metadatenqualität eingerichtet.

1. Schritt 1: Qualitätskriterien für vollständige, aktuelle und verständliche Metadaten werden operationalisiert.
2. Schritt 2: Prüf- und Freigabeschritte werden je Objekttyp, Kritikalität und Verantwortungsbereich festgelegt.
3. Schritt 3: Überfällige, widersprüchliche oder verwaiste Einträge werden über Arbeitslisten systematisch bearbeitet.
4. Schritt 4: Kennzahlen und regelmäßige Reviews werden zur nachhaltigen Steuerung der Metadatenqualität eingerichtet.

Discovery und fachlicher Self-Service

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Typische Nutzerfragen werden in Suchmuster, Filterkriterien und benötigte Kontextinformationen übersetzt; Schritt 2 – Trefferlisten und Objektansichten werden anhand fachlicher Relevanz und Vertrauenswürdigkeit ausgewertet; Schritt 3 – Geeignete Objekte werden verglichen, favorisiert und für spätere Verwendung nachvollziehbar dokumentiert; Schritt 4 – Ein Self-Service-Szenario wird vom Informationsbedarf bis zur abgesicherten Datenauswahl vollständig durchgeführt.

1. Schritt 1: Typische Nutzerfragen werden in Suchmuster, Filterkriterien und benötigte Kontextinformationen übersetzt.
2. Schritt 2: Trefferlisten und Objektansichten werden anhand fachlicher Relevanz und Vertrauenswürdigkeit ausgewertet.
3. Schritt 3: Geeignete Objekte werden verglichen, favorisiert und für spätere Verwendung nachvollziehbar dokumentiert.
4. Schritt 4: Ein Self-Service-Szenario wird vom Informationsbedarf bis zur abgesicherten Datenauswahl vollständig durchgeführt.

Praxisanteil

Aufbau eines Pilotkatalogs mit Objektmodell, Mindestmetadaten, Domänenstruktur, Kurationsprüfung und vollständiger Self-Service-Recherche.