Seminar DataGalaxy Data & AI Product Management und Marketplace

Das 3-tägige Seminar vermittelt den Aufbau, die Governance und die Vermarktung wiederverwendbarer Data- und AI-Produkte mit klaren Nutzungsversprechen, Output Ports und Lebenszyklen. 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 Aufbau, die Governance und die Vermarktung wiederverwendbarer Data- und AI-Produkte mit klaren Nutzungsversprechen, Output Ports und Lebenszyklen. Die Inhalte werden von der fachlichen Einordnung über die Modellierung und Konfiguration bis zur Qualitätssicherung und Betriebsdokumentation aufgebaut.

Begründung der Seminardauer: Drei Tage sind erforderlich, weil Produktdesign, technische Bereitstellung, Governance und Marketplace-Prozesse in einem zusammenhängenden Lebenszyklus praktisch ausgearbeitet werden.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Product Manager, AI Product Manager, Data Owner, Domain Leads, Data Mesh Teams, Data Governance und Plattformverantwortung.

Voraussetzungen: Grundverständnis von Datenprodukten, Domänenverantwortung und Datenbereitstellung; erste Produkt- oder Use-Case-Ideen sind hilfreich.

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: Produktdenken und Produktgrenzen

Der Themenblock ordnet Produktdenken und Produktgrenzen 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 „Produktdenken und Produktgrenzen“ 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: Produktmodell und Pflichtmetadaten

Der Themenblock ordnet Produktmodell und Pflichtmetadaten 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 „Produktmodell und Pflichtmetadaten“ 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: Use Cases und Nutzerkontext

Der Themenblock ordnet Use Cases und Nutzerkontext 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 „Use Cases und Nutzerkontext“ 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 4: Output Ports und technische Bereitstellung

Der Themenblock ordnet Output Ports und technische Bereitstellung 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 „Output Ports und technische Bereitstellung“ 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 5: Ownership und domänenorientierte Verantwortung

Der Themenblock ordnet Ownership und domänenorientierte Verantwortung 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 domänenorientierte Verantwortung“ 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: Qualität, Zertifizierung und Vertrauensstatus

Der Themenblock ordnet Qualität, Zertifizierung und Vertrauensstatus 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 „Qualität, Zertifizierung und Vertrauensstatus“ 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 7: Lebenszyklus und Änderungssteuerung

Der Themenblock ordnet Lebenszyklus und Änderungssteuerung 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 und Änderungssteuerung“ 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 8: Marketplace-Publikation und Auffindbarkeit

Der Themenblock ordnet Marketplace-Publikation und Auffindbarkeit 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 „Marketplace-Publikation und Auffindbarkeit“ 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 9: Anfrage-, Zugriffs- und Feedbackprozesse

Der Themenblock ordnet Anfrage-, Zugriffs- und Feedbackprozesse 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 „Anfrage-, Zugriffs- und Feedbackprozesse“ 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 10: Produktportfolio und Wertsteuerung

Der Themenblock ordnet Produktportfolio und Wertsteuerung 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 „Produktportfolio und Wertsteuerung“ 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.

Praxiswerkstatt

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

1. Produktsteckbrief mit Nutzenversprechen, Zielgruppen und Grenzen erstellen.
2. Output Ports, Qualitätszusagen und Verantwortlichkeiten modellieren.
3. Marketplace-Veröffentlichung einschließlich Anfrage- und Feedbackprozess vorbereiten.

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.