Seminar DataGalaxy Sucherlebnis, Browser-Erweiterung und Nutzeradoption

Das 1-tägige Seminar vermittelt die Optimierung von Suche und Auffindbarkeit sowie die Verankerung von DataGalaxy in täglichen Arbeitsabläufen durch Browser-Erweiterung, Enablement und Adoptionssteuerung. 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 Optimierung von Suche und Auffindbarkeit sowie die Verankerung von DataGalaxy in täglichen Arbeitsabläufen durch Browser-Erweiterung, Enablement und Adoptionssteuerung. Die Inhalte werden von der fachlichen Einordnung über die Modellierung und Konfiguration bis zur Qualitätssicherung und Betriebsdokumentation aufgebaut.

Begründung der Seminardauer: Ein Tag ist ausreichend, weil Sucherlebnis, eingebettete Nutzung und Adoptionsmaßnahmen in einem fokussierten Anwenderszenario zusammengeführt werden.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Catalog Management, Data Governance, Enablement, Analytics Community, Change Management und interne Kommunikation.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse der DataGalaxy-Benutzeroberfläche; vorhandene Suchanfragen oder Adoptionskennzahlen 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: Nutzergruppen und Nutzungsmomente

Der Themenblock ordnet Nutzergruppen und Nutzungsmomente 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 „Nutzergruppen und Nutzungsmomente“ 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 2: Suchbarkeit durch Metadatenqualität

Der Themenblock ordnet Suchbarkeit durch 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 „Suchbarkeit durch 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: Suchmuster, Filter und Vertrauenssignale

Der Themenblock ordnet Suchmuster, Filter und Vertrauenssignale 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 „Suchmuster, Filter und Vertrauenssignale“ 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: Browser-Erweiterung im Arbeitsablauf

Der Themenblock ordnet Browser-Erweiterung im Arbeitsablauf 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 „Browser-Erweiterung im Arbeitsablauf“ 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: Enablement, Community und Support

Der Themenblock ordnet Enablement, Community und Support 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 „Enablement, Community und Support“ 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: Adoptionskennzahlen und Verbesserungsbacklog

Der Themenblock ordnet Adoptionskennzahlen und Verbesserungsbacklog 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 „Adoptionskennzahlen und Verbesserungsbacklog“ 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. Nutzerreisen und häufige Informationsbedarfe erfassen.
2. Such- und Browserabläufe für konkrete Arbeitssituationen gestalten.
3. Adoptionsplan mit Lernformaten, Support und Kennzahlen entwickeln.

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.