Seminar Datenqualität, Stammdaten und Data Governance für Digital Product Passports

Die technische Bereitstellung eines Produktpasses ist nur dann belastbar, wenn Datenquellen, Verantwortlichkeiten, Qualitätsanforderungen und Freigaben beherrscht werden. Das Seminar baut dafür ein durchgängiges Governance-Modell vom Dateninventar bis zum laufenden Monitoring auf.

Inhaltsübersicht

  1. Kapitel 1: Dateninventar und Verantwortungsmodell
  2. Kapitel 2: Qualitätsdimensionen und Geschäftsregeln
  3. Kapitel 3: Lineage, Transformation und Nachvollziehbarkeit
  4. Kapitel 4: Lieferantendaten und Datenaustausch
  5. Kapitel 5: Betriebsmodell und Qualitätsmonitoring

Zielsetzung

Die Lernziele verbinden fachliche Einordnung, strukturierte Modellierung und schrittweise Umsetzung. Nach Abschluss stehen dokumentierte Arbeitsartefakte für Projekt, Architektur, Datenmanagement oder Betrieb zur Verfügung.

  • DPP-relevante Datenobjekte, Systeme und Verantwortlichkeiten inventarisieren
  • messbare Qualitätsregeln und Kontrollpunkte definieren
  • Datenherkunft und Transformationen nachvollziehbar dokumentieren
  • Lieferantendaten in einen kontrollierten Annahme- und Freigabeprozess integrieren
  • Monitoring, Eskalation und kontinuierliche Verbesserung etablieren

Zielgruppe

  • Data Governance und Master Data Management
  • DPP-Programm- und Projektleitungen
  • Product Compliance und Qualitätsmanagement
  • Produktmanagement und technische Dokumentation
  • Einkauf, Lieferantenmanagement und IT-Integration

Voraussetzungen

Erfahrungen mit Produkt-, Material- oder Lieferantendaten sind hilfreich. Ein bestehendes Data-Governance-Modell ist nicht erforderlich.

Didaktische Einordnung

Zwei Tage sind notwendig, um neben Rollen und Qualitätsregeln auch Lineage, Lieferantendaten, Freigaben und operative Kontrollprozesse praktisch zu entwickeln. Die Übungen erzeugen unmittelbar nutzbare Artefakte für ein DPP-Datenmanagement. Vorgesehen sind 2 Seminartage mit Fachimpulsen, moderierter Modellierung, Demonstrationen, Fallstudien, Prüfschritten und dokumentierten Praxisarbeiten.

Kapitel 1: Dateninventar und Verantwortungsmodell

Inhaltsverzeichnis des Kapitels: Datenobjekte und Pflichtfelder; Systeme of Record und Datenquellen; Data Owner, Data Steward und Freigabestellen; RACI und Eskalationswege

Das Kapitel verbindet fachliche Definitionen, Datenverantwortung, technische Umsetzung und überprüfbare Freigabekriterien zu einem nachvollziehbaren Arbeitsablauf.

  1. Schritt 1: Datenobjekte und Pflichtfelder fachlich einordnen, Begriffe und Systemgrenzen abgrenzen sowie die Relevanz für den konkreten Anwendungsfall dokumentieren.
  2. Schritt 2: Systeme of Record und Datenquellen als Daten-, Rollen- und Regelwerk erfassen, Verantwortlichkeiten zuordnen und messbare Prüfkriterien festlegen.
  3. Schritt 3: Data Owner, Data Steward und Freigabestellen in einen technischen oder organisatorischen Lösungsbaustein überführen, Schnittstellen, Zustände und Ausnahmefälle beschreiben.
  4. Schritt 4: RACI und Eskalationswege anhand eines positiven und eines negativen Testfalls verifizieren, Abweichungen bewerten und die Freigabeunterlagen vervollständigen.

Praxisarbeit: Ein Datenkatalog mit fachlichem Eigentum, technischer Quelle, Aktualisierungszyklus und Eskalationspfad wird aufgebaut.

Kapitel 2: Qualitätsdimensionen und Geschäftsregeln

Inhaltsverzeichnis des Kapitels: Vollständigkeit und Pflichtfeldlogik; Richtigkeit und Wertebereiche; Konsistenz zwischen Quellen; Aktualität, Eindeutigkeit und Gültigkeit

Das Kapitel verbindet fachliche Definitionen, Datenverantwortung, technische Umsetzung und überprüfbare Freigabekriterien zu einem nachvollziehbaren Arbeitsablauf.

  1. Schritt 1: Vollständigkeit und Pflichtfeldlogik fachlich einordnen, Begriffe und Systemgrenzen abgrenzen sowie die Relevanz für den konkreten Anwendungsfall dokumentieren.
  2. Schritt 2: Richtigkeit und Wertebereiche als Daten-, Rollen- und Regelwerk erfassen, Verantwortlichkeiten zuordnen und messbare Prüfkriterien festlegen.
  3. Schritt 3: Konsistenz zwischen Quellen in einen technischen oder organisatorischen Lösungsbaustein überführen, Schnittstellen, Zustände und Ausnahmefälle beschreiben.
  4. Schritt 4: Aktualität, Eindeutigkeit und Gültigkeit anhand eines positiven und eines negativen Testfalls verifizieren, Abweichungen bewerten und die Freigabeunterlagen vervollständigen.

Praxisarbeit: Für priorisierte DPP-Felder werden messbare Regeln, Schwellenwerte, Fehlerschwere und Prüfrhythmus festgelegt.

Kapitel 3: Lineage, Transformation und Nachvollziehbarkeit

Inhaltsverzeichnis des Kapitels: Quellnachweis und Erfassungszeitpunkt; Mapping und Einheitenkonvertierung; Aggregation und Berechnung; Version, Freigabe und Auditspur

Das Kapitel verbindet fachliche Definitionen, Datenverantwortung, technische Umsetzung und überprüfbare Freigabekriterien zu einem nachvollziehbaren Arbeitsablauf.

  1. Schritt 1: Quellnachweis und Erfassungszeitpunkt fachlich einordnen, Begriffe und Systemgrenzen abgrenzen sowie die Relevanz für den konkreten Anwendungsfall dokumentieren.
  2. Schritt 2: Mapping und Einheitenkonvertierung als Daten-, Rollen- und Regelwerk erfassen, Verantwortlichkeiten zuordnen und messbare Prüfkriterien festlegen.
  3. Schritt 3: Aggregation und Berechnung in einen technischen oder organisatorischen Lösungsbaustein überführen, Schnittstellen, Zustände und Ausnahmefälle beschreiben.
  4. Schritt 4: Version, Freigabe und Auditspur anhand eines positiven und eines negativen Testfalls verifizieren, Abweichungen bewerten und die Freigabeunterlagen vervollständigen.

Praxisarbeit: Eine Datenlinie vom Lieferantennachweis bis zum veröffentlichten Produktpassfeld wird vollständig dokumentiert.

Kapitel 4: Lieferantendaten und Datenaustausch

Inhaltsverzeichnis des Kapitels: Datenanforderung und Vertragsschnittstelle; Schema- und Formatprüfung; fachliche Plausibilisierung; Rückweisung, Korrektur und Freigabe

Das Kapitel verbindet fachliche Definitionen, Datenverantwortung, technische Umsetzung und überprüfbare Freigabekriterien zu einem nachvollziehbaren Arbeitsablauf.

  1. Schritt 1: Datenanforderung und Vertragsschnittstelle fachlich einordnen, Begriffe und Systemgrenzen abgrenzen sowie die Relevanz für den konkreten Anwendungsfall dokumentieren.
  2. Schritt 2: Schema- und Formatprüfung als Daten-, Rollen- und Regelwerk erfassen, Verantwortlichkeiten zuordnen und messbare Prüfkriterien festlegen.
  3. Schritt 3: fachliche Plausibilisierung in einen technischen oder organisatorischen Lösungsbaustein überführen, Schnittstellen, Zustände und Ausnahmefälle beschreiben.
  4. Schritt 4: Rückweisung, Korrektur und Freigabe anhand eines positiven und eines negativen Testfalls verifizieren, Abweichungen bewerten und die Freigabeunterlagen vervollständigen.

Praxisarbeit: Ein Lieferanten-Onboarding mit Datenpaket, Validierungsstufen, Fehlerklassen und Service-Level-Regeln wird entworfen.

Kapitel 5: Betriebsmodell und Qualitätsmonitoring

Inhaltsverzeichnis des Kapitels: Qualitätsdashboard und Kennzahlen; Issue- und Ausnahmeprozess; Änderungsmanagement; Review, Audit und Verbesserungsbacklog

Das Kapitel verbindet fachliche Definitionen, Datenverantwortung, technische Umsetzung und überprüfbare Freigabekriterien zu einem nachvollziehbaren Arbeitsablauf.

  1. Schritt 1: Qualitätsdashboard und Kennzahlen fachlich einordnen, Begriffe und Systemgrenzen abgrenzen sowie die Relevanz für den konkreten Anwendungsfall dokumentieren.
  2. Schritt 2: Issue- und Ausnahmeprozess als Daten-, Rollen- und Regelwerk erfassen, Verantwortlichkeiten zuordnen und messbare Prüfkriterien festlegen.
  3. Schritt 3: Änderungsmanagement in einen technischen oder organisatorischen Lösungsbaustein überführen, Schnittstellen, Zustände und Ausnahmefälle beschreiben.
  4. Schritt 4: Review, Audit und Verbesserungsbacklog anhand eines positiven und eines negativen Testfalls verifizieren, Abweichungen bewerten und die Freigabeunterlagen vervollständigen.

Praxisarbeit: Ein monatlicher Steuerungszyklus mit Kennzahlen, Verantwortlichkeiten, Eskalation und Maßnahmenverfolgung wird konzipiert.

Arbeitsunterlagen

Enthalten sind strukturierte Checklisten, Rollen- und Datenmatrizen, Modellierungsvorlagen, Testfallmuster, Entscheidungstabellen und ein auf das Seminarthema zugeschnittenes Arbeitsbeispiel. Die Unterlagen unterstützen die unmittelbare Übertragung in Projekt- und Betriebsdokumentationen.

Fachbereichsleitung, Trainerleitung und Kontakt

Seminardetails

   
Dauer: 2 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 1.198 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 3.400 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: Data Governance und Master Data Management; DPP-Programm- und Projektleitungen; Product Compliance und Qualitätsmanagement; Produktmanagement und technische Dokumentation; Einkauf, Lieferantenmanagement und IT-Integration
Voraussetzungen: Erfahrungen mit Produkt-, Material- oder Lieferantendaten sind hilfreich. Ein bestehendes Data-Governance-Modell ist nicht erforderlich.
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Fachimpulse, moderierte Modellierung, Demonstrationen, Fallstudien, praktische Übungen und strukturierte Prüfschritte
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhouse, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Innsbruck 2 Tage
Stream gespeichert 2 Tage
Klagenfurt 2 Tage
Bregenz 2 Tage
Linz 2 Tage
Salzburg 2 Tage
Graz 2 Tage
Wien 2 Tage
Inhaus / Firmenseminar 2 Tage
Stream live 2 Tage
Wien 2 Tage
Stream live 2 Tage
Inhaus / Firmenseminar 2 Tage
Stream gespeichert 2 Tage
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Graz 2 Tage
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