Seminar DataGalaxy Data Catalog und Metadatenmanagement

Das 3-tägige Seminar vermittelt den strukturierten Aufbau eines Data Catalog, die Erfassung technischer und fachlicher Metadaten sowie die dauerhafte Sicherung von Auffindbarkeit und Pflegequalität. 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 Aufbau eines Data Catalog, die Erfassung technischer und fachlicher Metadaten sowie die dauerhafte Sicherung von Auffindbarkeit und Pflegequalität. Die Inhalte werden von der fachlichen Einordnung über die Modellierung und Konfiguration bis zur Qualitätssicherung und Betriebsdokumentation aufgebaut.

Begründung der Seminardauer: Drei Tage sind notwendig, um Strategie, Metamodell, Ingestion, fachliche Anreicherung und nachhaltigen Pflegebetrieb mit ausreichender Übungstiefe zu verbinden.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Catalog Manager, Data Stewards, Data Architects, Data Engineers, Data Governance, BI Governance und Plattformteams.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse der vorhandenen Datenlandschaft; eine Liste typischer Quellsysteme und Datenobjekte unterstützt die Übungen.

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: Katalogziele, Scope und Use Cases

Der Themenblock ordnet Katalogziele, Scope und Use Cases 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 „Katalogziele, Scope und Use Cases“ 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: Metadatenarten und Objektmodell

Der Themenblock ordnet Metadatenarten und Objektmodell 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 „Metadatenarten und Objektmodell“ 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 3: Quellsysteminventar und Onboarding-Reihenfolge

Der Themenblock ordnet Quellsysteminventar und Onboarding-Reihenfolge in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Technische und fachliche Anforderungen für „Quellsysteminventar und Onboarding-Reihenfolge“ erfassen und die Systemgrenzen festlegen.
2. Schritt 2: Benötigte Zugänge, Sicherheitsvorgaben, Objektzuordnungen und Fehlerfälle in einer Prüfliste dokumentieren.
3. Schritt 3: Die Konfiguration oder Automatisierung in einer kontrollierten Teststrecke aufbauen und mit repräsentativen Daten ausführen.
4. Schritt 4: Ergebnisse, Protokolle, Objektidentitäten und Wiederanlaufverhalten gegen die Abnahmekriterien prüfen.
5. Schritt 5: Betriebsparameter, Verantwortlichkeiten, Monitoring und Übergabeschritte als wiederverwendbaren Standard festhalten.

Modul 4: Metadaten-Ingestion und Synchronisation

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

1. Schritt 1: Technische und fachliche Anforderungen für „Metadaten-Ingestion und Synchronisation“ erfassen und die Systemgrenzen festlegen.
2. Schritt 2: Benötigte Zugänge, Sicherheitsvorgaben, Objektzuordnungen und Fehlerfälle in einer Prüfliste dokumentieren.
3. Schritt 3: Die Konfiguration oder Automatisierung in einer kontrollierten Teststrecke aufbauen und mit repräsentativen Daten ausführen.
4. Schritt 4: Ergebnisse, Protokolle, Objektidentitäten und Wiederanlaufverhalten gegen die Abnahmekriterien prüfen.
5. Schritt 5: Betriebsparameter, Verantwortlichkeiten, Monitoring und Übergabeschritte als wiederverwendbaren Standard festhalten.

Modul 5: Fachliche Anreicherung und Dokumentationsstandard

Der Themenblock ordnet Fachliche Anreicherung und Dokumentationsstandard 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 „Fachliche Anreicherung und Dokumentationsstandard“ 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 6: Beziehungen, Hierarchien und Abhängigkeiten

Der Themenblock ordnet Beziehungen, Hierarchien 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 „Beziehungen, Hierarchien 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 7: Ownership, Klassifikation und Richtlinienbezug

Der Themenblock ordnet Ownership, Klassifikation und Richtlinienbezug 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, Klassifikation und Richtlinienbezug“ 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 8: Suche, Filter und Auffindbarkeit

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

1. Schritt 1: Nutzerrolle, Informationsbedarf und erwartete Entscheidung für „Suche, Filter und Auffindbarkeit“ formulieren.
2. Schritt 2: Geeignete Suchbegriffe, Filter, Begriffe, Beziehungen und Vertrauenssignale auswählen.
3. Schritt 3: Den Arbeitsablauf in DataGalaxy durchführen und relevante Objekte sowie Kontextinformationen vergleichen.
4. Schritt 4: Suchergebnis und AI-gestützte Hinweise auf Eindeutigkeit, Aktualität, Berechtigung und Nachvollziehbarkeit prüfen.
5. Schritt 5: Verbesserungsvorschläge, Rückfragen, Lernhilfen und messbare Adoptionsmaßnahmen dokumentieren.

Modul 9: Vertrauensindikatoren und Nutzungsentscheidung

Der Themenblock ordnet Vertrauensindikatoren und Nutzungsentscheidung 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 „Vertrauensindikatoren und Nutzungsentscheidung“ 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 10: Lebenszyklus, Pflege und Skalierung

Der Themenblock ordnet Lebenszyklus, Pflege und Skalierung 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 „Lebenszyklus, Pflege und Skalierung“ 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.

Praxiswerkstatt

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

1. Katalog-Scope und priorisierte Quellsystem-Roadmap erstellen.
2. Metadatenmodell mit Pflichtfeldern, Beziehungen und Verantwortlichkeiten ausarbeiten.
3. Qualitäts- und Pflegeverfahren für einen produktiven Katalog definieren.

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.