Seminar One Data – Data Product Marketplace für Self-Service

Ein Data Product Marketplace schafft nur dann echten Self-Service, wenn Datenprodukte auffindbar, verständlich, vertrauenswürdig und kontrolliert zugänglich sind. Das Seminar betrachtet die Perspektive von Verbrauchern und Produzenten in einem durchgängigen Ablauf.

Suche, Filter, Eignungsprüfung, Zugriff, Genehmigung, Anstoß neuer Produktbedarfe, Veröffentlichung, Wiederverwendung und Feedback werden mit klaren Prüfkriterien verbunden.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielgruppe
2. Voraussetzungen
3. Seminarziele
4. Seminarinhalte
5. Kapitel 1: Datenprodukte finden und fachlich bewerten
6. Kapitel 2: Zugriff anfordern, genehmigen und nachweisen
7. Kapitel 3: Datenprodukte bereitstellen, wiederverwenden und verbessern
8. Kapitel 4: Durchgängiges Beispiel vom Bedarf bis zur Nutzung
9. Praxisübungen
10. Methodik

Zielgruppe

• Data Consumers und Analysten
• Data Product Owner
• Data Stewards
• Fachbereiche mit Self-Service-Anforderungen

Voraussetzungen

• keine besonderen Produktkenntnisse erforderlich

Seminarziele

• Datenprodukte schnell und zielgerichtet finden
• Eignung anhand von Qualität, Status, Owner, Lineage und Einschränkungen prüfen
• Zugriffe nachvollziehbar beantragen und genehmigen
• neue Produktbedarfe strukturiert anstoßen
• Veröffentlichung, Wiederverwendung und Feedback verbessern

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in aufeinander aufbauenden Kapiteln bearbeitet. Jeder Arbeitsschritt wird anhand eines durchgängigen Szenarios nachvollzogen und anschließend praktisch überprüft.

1. Datenprodukte finden und fachlich bewerten

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Suche und Filter; Produktbeschreibung; Qualitäts- und Statusinformationen; Eignungsprüfung.

1. Schritt 1: Ein konkreter Datenbedarf wird in geeignete Suchbegriffe, Domänen und Filterkriterien übersetzt.
2. Schritt 2: Gefundene Datenprodukte werden anhand von Zweck, Owner, Schema, Status, Qualität und Einschränkungen verglichen.
3. Schritt 3: Lineage, Aktualität und bekannte Limitationen werden vor der Nutzung geprüft.
4. Schritt 4: Das am besten geeignete Produkt wird ausgewählt oder ein neuer Bedarf wird strukturiert angestoßen.

2. Zugriff anfordern, genehmigen und nachweisen

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Access Request; Prüfung und Genehmigung; Zielsystemzugriff; Audit Trail.

1. Schritt 1: Der benötigte Zugriff wird mit Zweck, Umfang, Laufzeit und verantwortlicher Stelle beantragt.
2. Schritt 2: Owner und zuständige Freigabestellen prüfen Berechtigung, Schutzbedarf und Nutzungsbedingungen.
3. Schritt 3: Nach der Genehmigung werden Verbindungsinformationen und Zuständigkeiten für das externe Zielsystem nachvollzogen.
4. Schritt 4: Erteilung, Änderung und Entzug des Zugriffs werden mit vollständiger Historie kontrolliert.

3. Datenprodukte bereitstellen, wiederverwenden und verbessern

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Veröffentlichungsreife; Auffindbarkeit; Nutzungsfeedback; Wiederverwendung.

1. Schritt 1: Ein Produkt wird auf vollständige Beschreibung, Ownership, Qualität, Vertrag und zulässige Nutzung geprüft.
2. Schritt 2: Domänen, Suchbegriffe und fachlicher Kontext werden so gepflegt, dass das Produkt zuverlässig auffindbar ist.
3. Schritt 3: Nutzung, Zugriffsnachfragen und Rückmeldungen werden regelmäßig ausgewertet.
4. Schritt 4: Verbesserungen werden priorisiert und als kontrollierte Produktversion in den Lebenszyklus zurückgeführt.

4. Durchgängiges Beispiel vom Bedarf bis zur Nutzung

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: fachlicher Bedarf; Datenquellen und Spezifikation; Qualität und Veröffentlichung; Nutzung und Rückmeldung.

1. Schritt 1: Eine fachliche Fragestellung wird in einen klar abgegrenzten Datenbedarf übersetzt.
2. Schritt 2: Geeignete Datenquellen und vorhandene Datenprodukte werden identifiziert und bewertet.
3. Schritt 3: Anforderungen an Schema, Qualität, Aktualität, Ownership und Zugriff werden festgehalten.
4. Schritt 4: Das Datenprodukt wird für die Veröffentlichung vorbereitet, im Marketplace gefunden und anhand eines Nutzungsszenarios bewertet.

Praxisübungen

• Such- und Filterstrategie für einen konkreten Datenbedarf entwickeln
• zwei Datenprodukte anhand eines Eignungskatalogs vergleichen
• Access Request mit Zweck, Umfang und Schutzbedarf formulieren
• Veröffentlichungscheck und Feedbackschleife für ein Beispielprodukt durchführen

Methodik

Trainergeführte Erläuterungen, strukturierte Demonstrationen, fachliche und technische Fallstudien sowie praktische Übungen werden miteinander kombiniert. Prüflisten, Rollenmodelle, Spezifikationen und Betriebsabläufe entstehen direkt aus den Übungsfällen und werden im Seminar gemeinsam kontrolliert.