Seminar DataGalaxy Governance-Kennzahlen und Betriebsreporting

Das 2-tägige Seminar vermittelt die Entwicklung eines steuerungsrelevanten Kennzahlensystems für Katalogabdeckung, Metadatenqualität, Governance-Prozesse, Adoption und Plattformbetrieb. 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

Die Entwicklung eines steuerungsrelevanten Kennzahlensystems für Katalogabdeckung, Metadatenqualität, Governance-Prozesse, Adoption und Plattformbetrieb. Die Inhalte werden von der fachlichen Einordnung über die Modellierung und Konfiguration bis zur Qualitätssicherung und Betriebsdokumentation aufgebaut.

Begründung der Seminardauer: Zwei Tage ermöglichen die vollständige Ableitung von Steuerungsfragen, Kennzahlendefinitionen, Dashboard-Logik und Review-Prozess.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Governance Office, Chief Data Office, Data Catalog Management, Plattformbetrieb, Controlling und Management Reporting.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse zu Governance-Prozessen und Kennzahlen; Zugriff auf beispielhafte Katalog- oder Betriebsdaten ist 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: Steuerungsfragen und Zielgruppen

Der Themenblock ordnet Steuerungsfragen und Zielgruppen 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 „Steuerungsfragen und Zielgruppen“ 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 2: Katalogabdeckung und Metadatenqualität

Der Themenblock ordnet Katalogabdeckung und Metadatenqualität 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 „Katalogabdeckung und Metadatenqualität“ 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 3: Governance-Prozesskennzahlen

Der Themenblock ordnet Governance-Prozesskennzahlen 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 „Governance-Prozesskennzahlen“ 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 4: Nutzung, Suche und Adoption

Der Themenblock ordnet Nutzung, Suche und Adoption 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 „Nutzung, Suche und Adoption“ 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 5: Qualität, Lineage und Vertrauensstatus

Der Themenblock ordnet Qualität, Lineage und Vertrauensstatus 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 „Qualität, Lineage und Vertrauensstatus“ 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 6: Integrations- und Betriebskennzahlen

Der Themenblock ordnet Integrations- und Betriebskennzahlen 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 „Integrations- und Betriebskennzahlen“ 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 7: Dashboards und Berichtshierarchie

Der Themenblock ordnet Dashboards und Berichtshierarchie 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 „Dashboards und Berichtshierarchie“ 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 8: Review-Rhythmus und Verbesserungssteuerung

Der Themenblock ordnet Review-Rhythmus und Verbesserungssteuerung 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-Rhythmus und Verbesserungssteuerung“ 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. Kennzahlenbaum von Managementfragen bis zu Messgrößen entwickeln.
2. Definitionen, Datenquellen, Zielwerte und Verantwortlichkeiten dokumentieren.
3. Governance-Review mit Maßnahmen- und Eskalationslogik 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.