Seminar One Data – Data Products konzipieren und umsetzen

Wiederverwendbare Datenprodukte entstehen durch präzise Produktgrenzen, klaren Geschäftswert, geeignete Quellassets, messbare Qualität und kontrollierte Veröffentlichung. Das Seminar führt durch den vollständigen Entstehungsprozess vom Bedarf bis zur laufenden Verbesserung.

Fachliche Spezifikation, Data Map, Use Case Builder, Data Contract, Build-Entscheidung, Validierung, Lifecycle und Marketplace werden in einem zusammenhängenden Arbeitsmodell angewendet.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielgruppe
2. Voraussetzungen
3. Seminarziele
4. Seminarinhalte
5. Kapitel 1: Geschäftswert und Produktgrenzen festlegen
6. Kapitel 2: Fachlichen Use Case strukturiert erfassen
7. Kapitel 3: Datenbedarf und passende Assets ermitteln
8. Kapitel 4: Datenprodukt fachlich und technisch spezifizieren
9. Kapitel 5: Umsetzung, Validierung und technische Registrierung
10. Kapitel 6: Veröffentlichen, nutzen und kontinuierlich verbessern
11. Praxisübungen
12. Methodik

Zielgruppe

• Data Product Owner
• Data Engineers und Analytics Engineers
• Business Analysts
• Data Architects und Data Stewards

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in Datenmodellierung und Datenqualität
• Grundverständnis der eigenen Datenplattform

Seminarziele

• Geschäftsbedarf in ein klar abgegrenztes Datenprodukt übersetzen
• geeignete Quellen und vorhandene Produkte systematisch auswählen
• Schema, Semantik, Qualität, Vertrag, Ownership und Zugriff spezifizieren
• Build und Validierung kontrolliert durchführen
• Produkt veröffentlichen, nutzen, überwachen und versionieren

Seminarinhalte

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

1. Geschäftswert und Produktgrenzen festlegen

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Geschäftsfrage; Verbraucher und Entscheidungen; Output und Scope; Nicht-Ziele.

1. Schritt 1: Die zu unterstützende Geschäftsentscheidung wird präzise beschrieben und von bloßen Datenwünschen getrennt.
2. Schritt 2: Verbraucher, Nutzungskontexte und erwartete Wertbeiträge werden identifiziert.
3. Schritt 3: Output, Granularität, Aktualität, Domäne und fachliche Produktgrenze werden festgelegt.
4. Schritt 4: Nicht-Ziele, Ausschlüsse und Abhängigkeiten werden dokumentiert, damit der Scope beherrschbar bleibt.

2. Fachlichen Use Case strukturiert erfassen

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Geschäftsfrage; Zielbild und Output; Owner und Wertbeitrag; Rahmenbedingungen.

1. Schritt 1: Die Ausgangsfrage wird in ein messbares Geschäftsziel und einen klaren Entscheidungsbedarf übersetzt.
2. Schritt 2: Erwarteter Output, Zielgruppe, Zeitbezug und Erfolgskriterien werden beschrieben.
3. Schritt 3: Owner, Stakeholder, Nutzenhypothese und strategischer Bezug werden erfasst.
4. Schritt 4: Risiken, Einschränkungen, Schutzbedarf und bekannte Abhängigkeiten werden frühzeitig dokumentiert.

3. Datenbedarf und passende Assets ermitteln

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: fachliche Datenbegriffe; KI-gestützte Vorschläge; Eignungsprüfung; Lückenanalyse.

1. Schritt 1: Der benötigte Informationsgehalt wird in fachliche Datenbegriffe und Auswahlkriterien zerlegt.
2. Schritt 2: Geeignete Datenassets und vorhandene Datenprodukte werden über Suche und unterstützte Vorschläge identifiziert.
3. Schritt 3: Kandidaten werden auf Semantik, Lineage, Qualität, Aktualität, Schutzbedarf und Verfügbarkeit geprüft.
4. Schritt 4: Fehlende Daten werden als neuer Produktbedarf mit klarer Begründung und Priorität erfasst.

4. Datenprodukt fachlich und technisch spezifizieren

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Schema und Semantik; Quellen und Transformationen; Qualität und Vertrag; Ownership und Zugriff.

1. Schritt 1: Das fachliche Ausgabemodell wird mit Begriffen, Feldern, Schlüsseln und Beziehungen beschrieben.
2. Schritt 2: Geeignete Quellassets und erforderliche Transformationsschritte werden ausgewählt.
3. Schritt 3: Qualitätsregeln, Freshness, Vertrag, Schutzbedarf und Akzeptanzkriterien werden festgelegt.
4. Schritt 4: Owner, Produzenten, Verbraucher, Zugriffsweg und Zielsystem werden in einer build-fähigen Spezifikation zusammengeführt.

5. Umsetzung, Validierung und technische Registrierung

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Build-Ansatz; Transformation und Tests; Metadatenrückführung; Freigabenachweis.

1. Schritt 1: Aus Spezifikation und Zielumgebung wird ein passender manueller oder automatisierter Build-Ansatz gewählt.
2. Schritt 2: Transformation, Schema, Qualitätsprüfungen und Bereitstellungsartefakte werden umgesetzt.
3. Schritt 3: Ergebnisse werden anhand fachlicher Beispiele, Stichproben und automatisierter Regeln validiert.
4. Schritt 4: Das erzeugte Asset wird mit Schema, Lineage, Qualität und Ownership wieder in der Plattform registriert.

6. Veröffentlichen, nutzen und kontinuierlich verbessern

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Review; Marketplace-Veröffentlichung; Zugriff und Nutzung; Feedback und Versionierung.

1. Schritt 1: Vollständigkeit, Schema, Qualität, Vertrag und Freigaben werden vor der Veröffentlichung geprüft.
2. Schritt 2: Das Produkt wird mit verständlicher Beschreibung, Suchmerkmalen und Nutzungsbedingungen bereitgestellt.
3. Schritt 3: Ein Verbraucher durchläuft Suche, Eignungsprüfung, Zugriff und erste Nutzung.
4. Schritt 4: Nutzungsdaten und Feedback werden ausgewertet und in eine priorisierte neue Produktversion überführt.

Praxisübungen

• Geschäftsfrage, Verbraucher und Produktgrenzen für einen realistischen Use Case definieren
• Quellassets über Metadaten, Lineage und Eignungskriterien auswählen
• build-fähige Produktspezifikation mit Contract und Quality Gates erstellen
• Validierungsplan mit fachlichen Kontrollsummen und technischen Tests entwickeln
• Veröffentlichungs- und Verbesserungsprozess einschließlich Feedback aufsetzen

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.