Seminar DataGalaxy Intensivseminar Catalog, Glossary und Governance

Seminarprofil: Das Intensivformat bündelt die fachlichen und organisatorischen Plattformthemen zu einem durchgängigen Governance-Betriebsmodell. Von Grundlagen und Katalogstruktur über Terminologie, Ownership und Richtlinien bis zu Stewardship, Compliance, Workflows, Self-Service und Adoption entsteht ein umsetzbarer Gesamtentwurf.

Inhaltsübersicht

1. Plattformkontext und Governance-Zielbild
2. Objekttypen, Beziehungen und Metadatenmodell
3. Katalogumfang und Erfassungsstrategie
4. Datenobjekte erfassen und kuratieren
5. Kurationsprozess und Metadatenqualität
6. Begriffsmodell und fachliche Semantik
7. Lebenszyklus, Prüfung und Freigabe von Begriffen
8. Begriffe mit Datenobjekten und Prozessen verknüpfen
9. Governance-Betriebsmodell und Entscheidungsstruktur
10. Rollenmodell, Ownership und RACI
11. Richtlinien, Standards und Kontrollen
12. Arbeitsorganisation für Data Stewards
13. Kampagnen und koordinierte Pflegeaktionen
14. Klassifizierung und sensible Daten
15. Kontrollen, Richtlinienbezug und Nachweise
16. Discovery und fachlicher Self-Service
17. Governance-Kennzahlen und Steuerungsrhythmus
18. Adoption, Kommunikation und Befähigung

Lernziele

• Plattform- und Objektmodell für eine Governance-Domäne sicher beherrschen
• Katalog- und Glossary-Strukturen mit belastbaren Qualitätsstandards aufbauen
• Rollen, Richtlinien, Kontrollen und Entscheidungswege operationalisieren
• Stewardship, Workflows, Kampagnen und Compliance-Nachweise verbinden
• Self-Service, Kennzahlen und Adoption in ein nachhaltiges Betriebsmodell integrieren

Zielgruppe

Chief Data Office, Governance-Leitung, Lead Data Stewards, Data Owner, Facharchitektur, Compliance, Katalog- und Glossary-Verantwortliche

Voraussetzungen

Grundverständnis der eigenen Datenlandschaft, Organisationsstruktur und Governance-Ziele; ein konkreter Pilotbereich ist empfohlen

Seminarinhalte

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

Plattformkontext und Governance-Zielbild

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Die Ausgangssituation wird anhand typischer Datenprobleme, Suchaufwände und unklarer Verantwortlichkeiten strukturiert; Schritt 2 – Die zentralen Plattformbereiche werden den Aufgaben Katalogisierung, Governance, Zusammenarbeit und Wertsteuerung zugeordnet; Schritt 3 – Ein fachliches Zielbild wird mit konkreten Nutzungsszenarien, Rollen und erwarteten Verbesserungen formuliert; Schritt 4 – Die priorisierten Szenarien werden als Lern- und Umsetzungsschwerpunkte für die weiteren Übungen festgehalten.

1. Schritt 1: Die Ausgangssituation wird anhand typischer Datenprobleme, Suchaufwände und unklarer Verantwortlichkeiten strukturiert.
2. Schritt 2: Die zentralen Plattformbereiche werden den Aufgaben Katalogisierung, Governance, Zusammenarbeit und Wertsteuerung zugeordnet.
3. Schritt 3: Ein fachliches Zielbild wird mit konkreten Nutzungsszenarien, Rollen und erwarteten Verbesserungen formuliert.
4. Schritt 4: Die priorisierten Szenarien werden als Lern- und Umsetzungsschwerpunkte für die weiteren Übungen festgehalten.

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.

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.

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.

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.

Begriffsmodell und fachliche Semantik

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Kritische Geschäftsbegriffe werden aus Berichten, Prozessen, Datenmodellen und regulatorischen Anforderungen gesammelt; Schritt 2 – Definitionen werden nach einer einheitlichen Struktur mit Zweck, Abgrenzung, Beispiel und Gültigkeitsbereich formuliert; Schritt 3 – Synonyme, Abkürzungen, verwandte Begriffe und hierarchische Beziehungen werden kontrolliert ergänzt; Schritt 4 – Das Begriffsmodell wird mit fachlichen Beispielen auf Widerspruchsfreiheit und Verständlichkeit geprüft.

1. Schritt 1: Kritische Geschäftsbegriffe werden aus Berichten, Prozessen, Datenmodellen und regulatorischen Anforderungen gesammelt.
2. Schritt 2: Definitionen werden nach einer einheitlichen Struktur mit Zweck, Abgrenzung, Beispiel und Gültigkeitsbereich formuliert.
3. Schritt 3: Synonyme, Abkürzungen, verwandte Begriffe und hierarchische Beziehungen werden kontrolliert ergänzt.
4. Schritt 4: Das Begriffsmodell wird mit fachlichen Beispielen auf Widerspruchsfreiheit und Verständlichkeit geprüft.

Lebenszyklus, Prüfung und Freigabe von Begriffen

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Statuswerte und Übergangskriterien werden für den vollständigen Lebenszyklus eines Begriffs festgelegt; Schritt 2 – Fachliche Prüfer, Owner und Stewards werden mit klaren Aufgaben und Entscheidungsrechten zugeordnet; Schritt 3 – Änderungsanträge werden mit Begründung, Auswirkungsprüfung und dokumentierter Entscheidung bearbeitet; Schritt 4 – Ein Freigabeprozess wird anhand eines strittigen Begriffs einschließlich Eskalation praktisch durchlaufen.

1. Schritt 1: Statuswerte und Übergangskriterien werden für den vollständigen Lebenszyklus eines Begriffs festgelegt.
2. Schritt 2: Fachliche Prüfer, Owner und Stewards werden mit klaren Aufgaben und Entscheidungsrechten zugeordnet.
3. Schritt 3: Änderungsanträge werden mit Begründung, Auswirkungsprüfung und dokumentierter Entscheidung bearbeitet.
4. Schritt 4: Ein Freigabeprozess wird anhand eines strittigen Begriffs einschließlich Eskalation praktisch durchlaufen.

Begriffe mit Datenobjekten und Prozessen verknüpfen

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Relevante Datenobjekte werden für einen Geschäftsbegriff anhand Nutzung, Herkunft und Verantwortlichkeit identifiziert; Schritt 2 – Beziehungen zwischen Begriff, Attribut, Kennzahl, Bericht, Regel und Datenprodukt werden differenziert modelliert; Schritt 3 – Mehrdeutige Zuordnungen werden über Gültigkeitsbereich und fachlichen Kontext aufgelöst; Schritt 4 – Die Verknüpfungen werden aus Sicht unterschiedlicher Nutzerrollen auf Navigierbarkeit und Aussagekraft geprüft.

1. Schritt 1: Relevante Datenobjekte werden für einen Geschäftsbegriff anhand Nutzung, Herkunft und Verantwortlichkeit identifiziert.
2. Schritt 2: Beziehungen zwischen Begriff, Attribut, Kennzahl, Bericht, Regel und Datenprodukt werden differenziert modelliert.
3. Schritt 3: Mehrdeutige Zuordnungen werden über Gültigkeitsbereich und fachlichen Kontext aufgelöst.
4. Schritt 4: Die Verknüpfungen werden aus Sicht unterschiedlicher Nutzerrollen auf Navigierbarkeit und Aussagekraft geprüft.

Governance-Betriebsmodell und Entscheidungsstruktur

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Governance-Ziele werden aus Geschäftsstrategie, Risiken und konkreten Datenproblemen abgeleitet; Schritt 2 – Entscheidungsebenen, Gremien und Domänen werden mit klaren Mandaten und Abgrenzungen entworfen; Schritt 3 – Regeltermine, Entscheidungsunterlagen und Eskalationswege werden als wiederholbarer Betriebsprozess beschrieben; Schritt 4 – Das Betriebsmodell wird an einem bereichsübergreifenden Konfliktfall auf Praxistauglichkeit geprüft.

1. Schritt 1: Governance-Ziele werden aus Geschäftsstrategie, Risiken und konkreten Datenproblemen abgeleitet.
2. Schritt 2: Entscheidungsebenen, Gremien und Domänen werden mit klaren Mandaten und Abgrenzungen entworfen.
3. Schritt 3: Regeltermine, Entscheidungsunterlagen und Eskalationswege werden als wiederholbarer Betriebsprozess beschrieben.
4. Schritt 4: Das Betriebsmodell wird an einem bereichsübergreifenden Konfliktfall auf Praxistauglichkeit geprüft.

Rollenmodell, Ownership und RACI

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Aufgaben werden in Entscheiden, Pflegen, Prüfen, Beraten und Informieren zerlegt; Schritt 2 – Data Owner, Data Steward, Custodian, Produktverantwortliche und Fachrollen werden je Aufgabe zugeordnet; Schritt 3 – Vertretung, Eskalation und Übergaben werden für kritische Situationen verbindlich geregelt; Schritt 4 – Eine RACI-Matrix wird für eine Beispieldomäne erstellt, auf Lücken geprüft und abgestimmt.

1. Schritt 1: Aufgaben werden in Entscheiden, Pflegen, Prüfen, Beraten und Informieren zerlegt.
2. Schritt 2: Data Owner, Data Steward, Custodian, Produktverantwortliche und Fachrollen werden je Aufgabe zugeordnet.
3. Schritt 3: Vertretung, Eskalation und Übergaben werden für kritische Situationen verbindlich geregelt.
4. Schritt 4: Eine RACI-Matrix wird für eine Beispieldomäne erstellt, auf Lücken geprüft und abgestimmt.

Richtlinien, Standards und Kontrollen

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Anforderungen werden in Richtlinie, Standard, Regel und konkrete Kontrolle differenziert; Schritt 2 – Geltungsbereich, Verbindlichkeit, Owner, Prüffrequenz und Nachweise werden je Vorgabe definiert; Schritt 3 – Vorgaben werden mit betroffenen Datenobjekten, Prozessen, Qualitätsregeln und Rollen verknüpft; Schritt 4 – Ein Kontrollzyklus von Planung über Prüfung bis zur dokumentierten Abweichungsbehandlung wird durchgeführt.

1. Schritt 1: Anforderungen werden in Richtlinie, Standard, Regel und konkrete Kontrolle differenziert.
2. Schritt 2: Geltungsbereich, Verbindlichkeit, Owner, Prüffrequenz und Nachweise werden je Vorgabe definiert.
3. Schritt 3: Vorgaben werden mit betroffenen Datenobjekten, Prozessen, Qualitätsregeln und Rollen verknüpft.
4. Schritt 4: Ein Kontrollzyklus von Planung über Prüfung bis zur dokumentierten Abweichungsbehandlung wird durchgeführt.

Arbeitsorganisation für Data Stewards

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Wiederkehrende Aufgaben werden nach Objekttyp, Domäne, Dringlichkeit und Risiko in Arbeitskörbe gegliedert; Schritt 2 – Priorisierungsregeln werden angewendet, um kritische Lücken vor kosmetischen Verbesserungen zu bearbeiten; Schritt 3 – Rückfragen und Entscheidungen werden direkt am betroffenen Objekt nachvollziehbar dokumentiert; Schritt 4 – Ein kompletter Steward-Arbeitstag wird anhand einer priorisierten Aufgabenliste simuliert.

1. Schritt 1: Wiederkehrende Aufgaben werden nach Objekttyp, Domäne, Dringlichkeit und Risiko in Arbeitskörbe gegliedert.
2. Schritt 2: Priorisierungsregeln werden angewendet, um kritische Lücken vor kosmetischen Verbesserungen zu bearbeiten.
3. Schritt 3: Rückfragen und Entscheidungen werden direkt am betroffenen Objekt nachvollziehbar dokumentiert.
4. Schritt 4: Ein kompletter Steward-Arbeitstag wird anhand einer priorisierten Aufgabenliste simuliert.

Kampagnen und koordinierte Pflegeaktionen

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Ziel, Umfang, Objektmenge, Rollen, Fristen und Qualitätskriterien einer Kampagne werden festgelegt; Schritt 2 – Aufgabenpakete werden nach Domäne, Verantwortlichkeit und Bearbeitungsreihenfolge zugeschnitten; Schritt 3 – Fortschritt, Blockaden und Rückläufe werden anhand einer einheitlichen Statuslogik gesteuert; Schritt 4 – Die Kampagne wird mit Ergebniskontrolle, Restpunkteliste und Verbesserungen für den nächsten Zyklus abgeschlossen.

1. Schritt 1: Ziel, Umfang, Objektmenge, Rollen, Fristen und Qualitätskriterien einer Kampagne werden festgelegt.
2. Schritt 2: Aufgabenpakete werden nach Domäne, Verantwortlichkeit und Bearbeitungsreihenfolge zugeschnitten.
3. Schritt 3: Fortschritt, Blockaden und Rückläufe werden anhand einer einheitlichen Statuslogik gesteuert.
4. Schritt 4: Die Kampagne wird mit Ergebniskontrolle, Restpunkteliste und Verbesserungen für den nächsten Zyklus abgeschlossen.

Klassifizierung und sensible Daten

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Ein Klassifikationsschema mit klaren Kategorien, Definitionen und Entscheidungskriterien wird entworfen; Schritt 2 – Objekte werden anhand Inhalt, Nutzung, Personenbezug, Kritikalität und Verbreitungsgrad eingestuft; Schritt 3 – Vererbungs-, Ausnahme- und Konfliktregeln werden für komplexe Datenketten festgelegt; Schritt 4 – Eine Stichprobe wird klassifiziert, fachlich geprüft und mit dokumentierter Begründung freigegeben.

1. Schritt 1: Ein Klassifikationsschema mit klaren Kategorien, Definitionen und Entscheidungskriterien wird entworfen.
2. Schritt 2: Objekte werden anhand Inhalt, Nutzung, Personenbezug, Kritikalität und Verbreitungsgrad eingestuft.
3. Schritt 3: Vererbungs-, Ausnahme- und Konfliktregeln werden für komplexe Datenketten festgelegt.
4. Schritt 4: Eine Stichprobe wird klassifiziert, fachlich geprüft und mit dokumentierter Begründung freigegeben.

Kontrollen, Richtlinienbezug und Nachweise

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Anforderungen werden in konkrete Kontrollziele und überprüfbare Sollzustände überführt; Schritt 2 – Betroffene Datenobjekte, Prozesse, Rollen und Nachweise werden der jeweiligen Kontrolle zugeordnet; Schritt 3 – Prüffrequenz, Stichprobe, Abweichungsklassen und Eskalation werden verbindlich definiert; Schritt 4 – Ein Kontrolltest wird durchgeführt und mit Befund, Bewertung und Maßnahmenplan dokumentiert.

1. Schritt 1: Anforderungen werden in konkrete Kontrollziele und überprüfbare Sollzustände überführt.
2. Schritt 2: Betroffene Datenobjekte, Prozesse, Rollen und Nachweise werden der jeweiligen Kontrolle zugeordnet.
3. Schritt 3: Prüffrequenz, Stichprobe, Abweichungsklassen und Eskalation werden verbindlich definiert.
4. Schritt 4: Ein Kontrolltest wird durchgeführt und mit Befund, Bewertung und Maßnahmenplan dokumentiert.

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.

Governance-Kennzahlen und Steuerungsrhythmus

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Kennzahlen werden aus Governance-Zielen und beobachtbaren Plattformereignissen abgeleitet; Schritt 2 – Definition, Datenbasis, Berechnungslogik, Zielwert und Verantwortlichkeit werden pro Kennzahl dokumentiert; Schritt 3 – Ein ausgewogenes Kennzahlenset aus Aktivität, Qualität, Wirkung und Risiko wird zusammengestellt; Schritt 4 – Review-Rhythmus, Entscheidungsschwellen und Folgeaktionen werden für ein Governance-Board festgelegt.

1. Schritt 1: Kennzahlen werden aus Governance-Zielen und beobachtbaren Plattformereignissen abgeleitet.
2. Schritt 2: Definition, Datenbasis, Berechnungslogik, Zielwert und Verantwortlichkeit werden pro Kennzahl dokumentiert.
3. Schritt 3: Ein ausgewogenes Kennzahlenset aus Aktivität, Qualität, Wirkung und Risiko wird zusammengestellt.
4. Schritt 4: Review-Rhythmus, Entscheidungsschwellen und Folgeaktionen werden für ein Governance-Board festgelegt.

Adoption, Kommunikation und Befähigung

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Zielgruppen werden nach Aufgaben, Einfluss, Betroffenheit und aktuellem Kompetenzniveau segmentiert; Schritt 2 – Nutzenbotschaften und Lernziele werden für Management, Fachanwender, Stewards, Owner und Technik differenziert; Schritt 3 – Kommunikation, Training, Sprechstunden und Multiplikatoren werden als abgestimmter Befähigungsplan organisiert; Schritt 4 – Nutzungshürden werden systematisch erfasst und mit konkreten Produkt-, Prozess- oder Lernmaßnahmen bearbeitet.

1. Schritt 1: Zielgruppen werden nach Aufgaben, Einfluss, Betroffenheit und aktuellem Kompetenzniveau segmentiert.
2. Schritt 2: Nutzenbotschaften und Lernziele werden für Management, Fachanwender, Stewards, Owner und Technik differenziert.
3. Schritt 3: Kommunikation, Training, Sprechstunden und Multiplikatoren werden als abgestimmter Befähigungsplan organisiert.
4. Schritt 4: Nutzungshürden werden systematisch erfasst und mit konkreten Produkt-, Prozess- oder Lernmaßnahmen bearbeitet.

Abgedeckte Vertiefungsbereiche

Kapitelübersicht: Die folgenden Themenfelder werden in verdichteter Form zusammengeführt und durch den gemeinsamen Praxisfall miteinander verbunden.

• Grundlagen und Navigation
• für Business-Anwender und Self-Service-Analyse
• Data Catalog und Metadatenmanagement
• Business Glossary und Begriffsmanagement
• Data Governance, Rollen und Richtlinien
• Data Stewardship in der Praxis
• Compliance, Klassifizierung und Datenschutz
• Workflows, Kampagnen und Zusammenarbeit
• Rollout, Adoption und Change Management

Praxisanteil

Entwicklung eines vollständigen Governance-Piloten mit Domänenmodell, Katalog, Glossary, RACI, Richtlinien, Kontrollen, Pflegekampagne, Self-Service-Szenario und Steuerungskennzahlen.