Seminar deltaDAO Pontus-X – Business Cases, Datenprodukte und Monetarisierung

Das Seminar verhindert den klassischen Fehler, einen Datenraum technisch aufzubauen, bevor ein belastbarer Nutzenfall existiert. Datenangebote und Softwaredienste werden aus Nachfrage, Schutzbedarf, Qualität, Kosten, Preis, Partnerrollen und messbaren Ergebnissen entwickelt.

Inhaltsverzeichnis

• Lernziele
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Datenraumprobleme in priorisierte und überprüfbare Use Cases übersetzen.
• Daten- und Softwareangebote als eigenständige Produkte strukturieren.
• Qualität, Metadaten, Zugriff und Service-Level wirtschaftlich ausrichten.
• Preis-, Kosten- und Anreizmodelle für mehrere Teilnehmerrollen entwickeln.
• Einen Pilot mit ROI-, Lern- und Skalierungskriterien planen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Use-Case-Discovery und Problemvalidierung

Schwerpunkt: Stakeholder, Engpass, Datenbedarf, heutiger Prozess, Nutzen, Alternativen, Risiken, Nachfrage und messbarer Erfolg.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Use-Case-Discovery und Problemvalidierung“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Stakeholder, Engpass, Datenbedarf, heutiger Prozess, Nutzen, Alternativen, Risiken, Nachfrage und messbarer Erfolg modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen priorisierten und validierten Use-Case-Katalog erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

2. Datenprodukt und Serviceangebot

Schwerpunkt: Zielgruppe, Dateninhalt, Softwarefunktion, Aktualität, Qualität, Zugriff, Support, Lebenszyklus und Produktverantwortung.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Datenprodukt und Serviceangebot“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Zielgruppe, Dateninhalt, Softwarefunktion, Aktualität, Qualität, Zugriff, Support, Lebenszyklus und Produktverantwortung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen vollständigen Datenprodukt-Steckbrief erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

3. Wertschöpfungs- und Kostenmodell

Schwerpunkt: Nutzen je Rolle, Bereitstellungskosten, Betrieb, Datenaufbereitung, Risiko, Vertrieb, Support, Skaleneffekte und Mindestvolumen.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Wertschöpfungs- und Kostenmodell“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Nutzen je Rolle, Bereitstellungskosten, Betrieb, Datenaufbereitung, Risiko, Vertrieb, Support, Skaleneffekte und Mindestvolumen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis eine belastbare Wert- und Kostenrechnung erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

4. Metadaten, Qualität und Auffindbarkeit

Schwerpunkt: Titel, Beschreibung, Semantik, Tags, Herkunft, Aktualität, Qualität, Einschränkungen, Service-Level und Vergleichbarkeit.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Metadaten, Qualität und Auffindbarkeit“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Titel, Beschreibung, Semantik, Tags, Herkunft, Aktualität, Qualität, Einschränkungen, Service-Level und Vergleichbarkeit modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein katalogfähiges Metadaten- und Qualitätsmodell erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

5. Pricing, Lizenz und Nutzungsbedingungen

Schwerpunkt: kostenfrei, Festpreis, nutzungsbezogen, zeitbezogen, Ergebnispreis, Lizenzumfang, Zweckbindung, Haftung und Laufzeit.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Pricing, Lizenz und Nutzungsbedingungen“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von kostenfrei, Festpreis, nutzungsbezogen, zeitbezogen, Ergebnispreis, Lizenzumfang, Zweckbindung, Haftung und Laufzeit modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein abgestimmtes Preis- und Vertragsmodell erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

6. Partner-, Anreiz- und Governance-Modell

Schwerpunkt: Datenanbieter, Algorithmusanbieter, Betreiber, Vertrieb, Abrechnung, Nutzenverteilung, Investitionen, Entscheidungsrechte und Konflikte.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Partner-, Anreiz- und Governance-Modell“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Datenanbieter, Algorithmusanbieter, Betreiber, Vertrieb, Abrechnung, Nutzenverteilung, Investitionen, Entscheidungsrechte und Konflikte modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis ein tragfähiges Partner- und Anreizmodell erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

7. Pilot, Kennzahlen und Skalierungsentscheidung

Schwerpunkt: Pilotgruppe, Datenprodukt, Markttest, technische Integration, Kennzahlen, Lernhypothesen, Abnahme, Risiken und Skalierung.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Schutzbedarf und Zielkriterien für den Themenblock „Pilot, Kennzahlen und Skalierungsentscheidung“ erfassen.
2. Relevante Objekte, Rollen, Datenflüsse und Abhängigkeiten anhand von Pilotgruppe, Datenprodukt, Markttest, technische Integration, Kennzahlen, Lernhypothesen, Abnahme, Risiken und Skalierung modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration, Prozessfolge oder technische Umsetzung im Laborszenario schrittweise durchführen und Entscheidungen dokumentieren.
4. Funktion, Berechtigungen, Nachvollziehbarkeit und Fehlerverhalten mit definierten Positiv-, Negativ- und Grenzfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen entscheidungsfähigen Pilot- und Business-Plan erstellen, fachlich abnehmen und in einen wiederholbaren Standard überführen.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Entwicklung und Bewertung von drei Datenraum-Use-Cases.
• Erstellung eines Datenprodukt-Canvas mit Qualitäts- und Metadatenanforderungen.
• Berechnung eines Kosten-, Preis- und Anreizmodells für mehrere Partner.
• Ausarbeitung eines Pilotplans mit Kennzahlen und Skalierungsentscheidung.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Produktmanagement, Business Development, Data Office, Data Governance, Controlling, Enterprise Architecture und Data-Space-Projektleitung.

Voraussetzungen: Kenntnis der eigenen Prozesse, Datenbestände und Zielmärkte; technische Pontus-X-Kenntnisse sind nicht erforderlich.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Arbeitsschritte, praktische Übungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Verfahren im Projekt- oder Regelbetrieb wiederholbar bleiben.