Seminar DataGalaxy AI Demand Management und Use-Case-Portfolio

Das 2-tägige Seminar vermittelt den strukturierten Eingang, die Bewertung, Priorisierung und Governance von Data- und AI-Anforderungen in einem gemeinsamen Portfolio. Im Mittelpunkt stehen nachvollziehbare Arbeitsschritte, praktische Übungen und ein übertragbares Vorgehensmodell für den produktiven Einsatz von DataGalaxy.

Inhaltsverzeichnis

1. Seminarprofil
2. Zielgruppe und Voraussetzungen
3. Lernziele
4. Lernmodule
5. Praxiswerkstatt

Seminarprofil

Den strukturierten Eingang, die Bewertung, Priorisierung und Governance von Data- und AI-Anforderungen in einem gemeinsamen Portfolio. Die Inhalte werden von der fachlichen Einordnung über die Modellierung und Konfiguration bis zur Qualitätssicherung und Betriebsdokumentation aufgebaut.

Begründung der Seminardauer: Zwei Tage schaffen genügend Raum für die Gestaltung des Intake-Prozesses und eine vollständige Priorisierungs- und Review-Simulation.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: AI Office, Data Office, Portfolio Management, Product Management, Innovation Management und Governance-Verantwortung.

Voraussetzungen: Grundverständnis von Data- oder AI-Initiativen sowie erste Erfahrungen mit Anforderungs- oder Portfolioprozessen.

Lernziele

• Fachliche Ziele, Rollen, Datenobjekte und Erfolgskriterien strukturiert bestimmen.
• Passende Metadaten, Beziehungen, Kontrollen und Arbeitsabläufe in DataGalaxy modellieren.
• Plattformfunktionen anhand realistischer Anwendungsfälle sicher konfigurieren oder anwenden.
• Ergebnisse auf Qualität, Berechtigungen, Ownership und Nachvollziehbarkeit prüfen.
• Wiederverwendbare Standards, Review-Zyklen und Betriebsartefakte dokumentieren.

Lernmodule

Modul 1: Demand-Management-Zielbild

Der Themenblock ordnet Demand-Management-Zielbild in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Problem, Zielgruppe, Wertbeitrag und Entscheidungsbedarf für „Demand-Management-Zielbild“ beschreiben.
2. Schritt 2: Pflichtinformationen, Bewertungskriterien, Ownership, Abhängigkeiten und Lebenszyklus modellieren.
3. Schritt 3: Ein repräsentatives Produkt, Demand-Element oder Portfolioobjekt in DataGalaxy anlegen und anreichern.
4. Schritt 4: Priorisierung, Qualität, Bereitstellung, Auffindbarkeit und Governance-Gates anhand eines Szenarios prüfen.
5. Schritt 5: Review-Entscheidungen, Folgemaßnahmen, Kennzahlen und Verantwortlichkeiten nachvollziehbar dokumentieren.

Modul 2: Intake-Formulare und strukturierte Anforderungen

Der Themenblock ordnet Intake-Formulare und strukturierte Anforderungen in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Problem, Zielgruppe, Wertbeitrag und Entscheidungsbedarf für „Intake-Formulare und strukturierte Anforderungen“ beschreiben.
2. Schritt 2: Pflichtinformationen, Bewertungskriterien, Ownership, Abhängigkeiten und Lebenszyklus modellieren.
3. Schritt 3: Ein repräsentatives Produkt, Demand-Element oder Portfolioobjekt in DataGalaxy anlegen und anreichern.
4. Schritt 4: Priorisierung, Qualität, Bereitstellung, Auffindbarkeit und Governance-Gates anhand eines Szenarios prüfen.
5. Schritt 5: Review-Entscheidungen, Folgemaßnahmen, Kennzahlen und Verantwortlichkeiten nachvollziehbar dokumentieren.

Modul 3: Qualifizierung und Triage

Der Themenblock ordnet Qualifizierung und Triage in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Beteiligte und prüfbare Zielkriterien für „Qualifizierung und Triage“ erfassen.
2. Schritt 2: Benötigte DataGalaxy-Objekte, Metadaten, Beziehungen, Verantwortlichkeiten und Kontrollen modellieren.
3. Schritt 3: Die zugehörigen Plattformfunktionen an einem realistischen Beispielszenario konfigurieren oder anwenden.
4. Schritt 4: Das Arbeitsergebnis auf Vollständigkeit, Konsistenz, Berechtigungen, Ownership und Nachvollziehbarkeit prüfen.
5. Schritt 5: Entscheidungen, offene Punkte und einen wiederverwendbaren Arbeitsstandard dokumentieren.

Modul 4: Bewertung und Priorisierung

Der Themenblock ordnet Bewertung und Priorisierung in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Steuerungsfrage, kritische Objekte und erwartete Entscheidung für „Bewertung und Priorisierung“ präzisieren.
2. Schritt 2: Messgröße, Definition, Datenquelle, Baseline, Zielwert, Schwellenwert und Verantwortlichkeit festlegen.
3. Schritt 3: Mess- oder Qualitätssignale mit den betroffenen DataGalaxy-Objekten und dem jeweiligen Nutzungskontext verbinden.
4. Schritt 4: Bewertung, Ampellogik und Eskalation anhand realistischer Messwerte oder Abweichungen testen.
5. Schritt 5: Review-Rhythmus, Maßnahmenverfolgung und Regeln zur kontinuierlichen Kalibrierung dokumentieren.

Modul 5: Governance-Gates und Entscheidungsrechte

Der Themenblock ordnet Governance-Gates und Entscheidungsrechte in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Geltungsbereich, Beteiligte und Risikoszenarien für „Governance-Gates und Entscheidungsrechte“ bestimmen.
2. Schritt 2: Rollen, Entscheidungsrechte, Schutzanforderungen und prüfbare Kontrollen in einer Matrix modellieren.
3. Schritt 3: Die Vorgaben an ausgewählten DataGalaxy-Objekten, Gruppen oder Arbeitsabläufen konfigurieren beziehungsweise zuordnen.
4. Schritt 4: Positive und negative Prüffälle durchführen und Abweichungen nachvollziehbar protokollieren.
5. Schritt 5: Review-, Freigabe-, Eskalations- und Rezertifizierungsregeln für den Regelbetrieb dokumentieren.

Modul 6: Ownership und Zusammenarbeit

Der Themenblock ordnet Ownership und Zusammenarbeit in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Geltungsbereich, Beteiligte und Risikoszenarien für „Ownership und Zusammenarbeit“ bestimmen.
2. Schritt 2: Rollen, Entscheidungsrechte, Schutzanforderungen und prüfbare Kontrollen in einer Matrix modellieren.
3. Schritt 3: Die Vorgaben an ausgewählten DataGalaxy-Objekten, Gruppen oder Arbeitsabläufen konfigurieren beziehungsweise zuordnen.
4. Schritt 4: Positive und negative Prüffälle durchführen und Abweichungen nachvollziehbar protokollieren.
5. Schritt 5: Review-, Freigabe-, Eskalations- und Rezertifizierungsregeln für den Regelbetrieb dokumentieren.

Modul 7: Portfolio-Sichten und Abhängigkeiten

Der Themenblock ordnet Portfolio-Sichten und Abhängigkeiten in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Ein geeignetes Ausgangsobjekt und die erwartete Abhängigkeitskette für „Portfolio-Sichten und Abhängigkeiten“ auswählen.
2. Schritt 2: Technische, manuelle und fachliche Beziehungen mit Quelle, Ziel, Richtung und Granularität erfassen.
3. Schritt 3: Die Kette in DataGalaxy navigieren und relevante Filter, Ebenen und Kontextinformationen anwenden.
4. Schritt 4: Vollständigkeit und Plausibilität anhand eines Änderungs-, Fehler- oder Nachweisszenarios validieren.
5. Schritt 5: Festgestellte Lücken, Owner, Korrekturmaßnahmen und künftige Prüfintervalle dokumentieren.

Modul 8: Review-Zyklen und Portfolio-Hygiene

Der Themenblock ordnet Review-Zyklen und Portfolio-Hygiene in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Ziel, Scope, betroffene Objekte und Abschlusskriterien für „Review-Zyklen und Portfolio-Hygiene“ festlegen.
2. Schritt 2: Phasen, Statusübergänge, Rollen, Aufgaben, Fristen und Eskalationen modellieren.
3. Schritt 3: Den Ablauf in DataGalaxy konfigurieren und mit repräsentativen Zuweisungen starten.
4. Schritt 4: Fortschritt, Benachrichtigungen, Ausnahmen und fachliche Abnahmen während eines Testlaufs prüfen.
5. Schritt 5: Abschluss, Nachweisführung, Wiederverwendung und Optimierung des Ablaufs dokumentieren.

Praxiswerkstatt

Die Praxiswerkstatt bündelt die zuvor aufgebauten Arbeitsschritte in einem durchgängigen Szenario. Jedes Arbeitspaket wird mit Ziel, Eingaben, Rollen, Prüfkriterien und Dokumentation abgeschlossen.

1. Intake-Schema für neue AI-Anforderungen entwerfen.
2. Bewertungsmatrix für Nutzen, Machbarkeit, Risiko und strategische Passung anwenden.
3. Portfolio-Review mit Entscheidungsprotokoll simulieren.

Abnahmekriterien

• Objekte, Metadaten und Beziehungen sind vollständig und konsistent dokumentiert.
• Rollen, Berechtigungen, Freigaben und Eskalationen sind nachvollziehbar zugeordnet.
• Qualitäts-, Sicherheits- und Governance-Prüfungen sind mit konkreten Nachweisen belegt.
• Der erarbeitete Ablauf ist reproduzierbar und für den Regelbetrieb beschrieben.