Das Seminar verbindet technische Qualitätsinformationen mit fachlicher Relevanz und klaren Verantwortlichkeiten. Qualitätsereignisse werden anhand von Wirkung, Datenkritikalität und Lineage priorisiert und in wiederholbare Analyse-, Kommunikations- und Behebungsprozesse überführt.
Inhaltsverzeichnis
- Lernziele
- Zielgruppe
- Kapitel 1: Qualitätsmodell und kritische Daten
- Kapitel 2: Qualitätstests und Katalogkontext
- Kapitel 3: Alerting und Priorisierung
- Kapitel 4: Analyse, Behebung und Nachkontrolle
- Praxisübungen
- Voraussetzungen und Anschluss
Lernziele
- Qualitätsanforderungen und Testtypen strukturieren
- Qualitätsinformationen im Katalog einordnen
- Warnungen nach Wirkung und Dringlichkeit priorisieren
- Ursachen mit Lineage und Ownership analysieren
- Reaktions- und Nachkontrollprozesse etablieren
Zielgruppe
Data Quality Management, Data Engineering, Data Governance, Analytics Engineering, Data Owner und Plattformbetrieb.
Kapitel 1: Qualitätsmodell und kritische Daten
Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels
- kritische Datenelemente und Datenprodukte
- Dimensionen wie Vollständigkeit, Gültigkeit und Aktualität
- Schwellwerte und Toleranzen
- Owner, Steward und technische Zuständigkeit
- Schritt-für-Schritt-Umsetzung
Qualitätsanforderungen werden aus Geschäftsrisiken und Datennutzung abgeleitet.
1. kritische Datenelemente und Datenprodukte
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
2. Dimensionen wie Vollständigkeit, Gültigkeit und Aktualität
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
3. Schwellwerte und Toleranzen
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
4. Owner, Steward und technische Zuständigkeit
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
Schritt für Schritt
- kritische Geschäftsentscheidung auswählen
- benötigte Daten und Felder zurückverfolgen
- geeignete Qualitätsdimension je Risiko bestimmen
- messbaren Schwellwert und Reaktionsstufe festlegen
- fachliche und technische Verantwortung bestätigen
Kontrollpunkte
- Ergebnis ist fachlich und technisch nachvollziehbar.
- Verantwortung, Voraussetzungen und Abhängigkeiten sind benannt.
- Fehlerfälle, Rückfalloptionen und Nachkontrolle sind dokumentiert.
Kapitel 2: Qualitätstests und Katalogkontext
Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels
- Testmetadaten und Teststatus
- Zuordnung zu Entität oder Feld
- Historie und wiederkehrende Muster
- fachlicher Kontext und Dokumentation
- Schritt-für-Schritt-Umsetzung
Testergebnisse werden mit Entitäten, Schemata und fachlicher Bedeutung verbunden.
1. Testmetadaten und Teststatus
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
2. Zuordnung zu Entität oder Feld
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
3. Historie und wiederkehrende Muster
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
4. fachlicher Kontext und Dokumentation
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
Schritt für Schritt
- Test eindeutig benennen und Zweck beschreiben
- betroffene Entität und Granularität zuordnen
- Erwartung, Schwellwert und Ausführungsrhythmus dokumentieren
- Ergebnis im zeitlichen Verlauf bewerten
- fehlenden Kontext als Pflegeaufgabe erfassen
Kontrollpunkte
- Ergebnis ist fachlich und technisch nachvollziehbar.
- Verantwortung, Voraussetzungen und Abhängigkeiten sind benannt.
- Fehlerfälle, Rückfalloptionen und Nachkontrolle sind dokumentiert.
Kapitel 3: Alerting und Priorisierung
Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels
- Warnklasse und Schweregrad
- betroffene Verbraucher und Lineage
- Duplikate und Alarmrauschen
- Empfänger, Eskalation und Fristen
- Schritt-für-Schritt-Umsetzung
Nicht jede Warnung erhält dieselbe Reaktion; Relevanz und Auswirkung bestimmen das Vorgehen.
1. Warnklasse und Schweregrad
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
2. betroffene Verbraucher und Lineage
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
3. Duplikate und Alarmrauschen
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
4. Empfänger, Eskalation und Fristen
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
Schritt für Schritt
- Warnung auf konkrete Qualitätsregel und Datenentität beziehen
- Auswirkung über Downstream-Lineage ermitteln
- Kritikalität der Verbraucher und Geschäftsprozesse bewerten
- Priorität und Reaktionsfrist festlegen
- zuständige Rollen mit vollständigem Kontext benachrichtigen
Kontrollpunkte
- Ergebnis ist fachlich und technisch nachvollziehbar.
- Verantwortung, Voraussetzungen und Abhängigkeiten sind benannt.
- Fehlerfälle, Rückfalloptionen und Nachkontrolle sind dokumentiert.
Kapitel 4: Analyse, Behebung und Nachkontrolle
Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels
- Symptom, Ursache und Auslöser
- temporäre Eindämmung und dauerhafte Korrektur
- Wiederholungsprüfung und Regression
- Wissensbasis und Regelverbesserung
- Schritt-für-Schritt-Umsetzung
Qualitätsvorfälle werden von der ersten Eingrenzung bis zur nachhaltigen Korrektur dokumentiert.
1. Symptom, Ursache und Auslöser
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
2. temporäre Eindämmung und dauerhafte Korrektur
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
3. Wiederholungsprüfung und Regression
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
4. Wissensbasis und Regelverbesserung
Der Themenbereich wird fachlich eingeordnet, anhand eines repräsentativen Plattformszenarios demonstriert und mit Qualitäts-, Sicherheits- sowie Betriebskriterien verknüpft. Abhängigkeiten, verantwortliche Rollen und typische Fehlannahmen werden dabei ausdrücklich dokumentiert.
Schritt für Schritt
- Zeitpunkt und Umfang des Symptoms sichern
- Upstream-Quellen und letzte Änderungen prüfen
- risikoarme Eindämmung beschließen
- dauerhafte Korrektur testen und freigeben
- Nachkontrolle sowie Verbesserung von Test oder Schwelle abschließen
Kontrollpunkte
- Ergebnis ist fachlich und technisch nachvollziehbar.
- Verantwortung, Voraussetzungen und Abhängigkeiten sind benannt.
- Fehlerfälle, Rückfalloptionen und Nachkontrolle sind dokumentiert.
Praxisübungen
- Qualitätsmodell für ein kritisches Datenprodukt erstellen
- Warnungen anhand einer Priorisierungsmatrix bewerten
- Qualitätsvorfall mit Lineage analysieren
- Reaktions- und Nachkontrollcheckliste entwickeln
Voraussetzungen und Anschluss
Voraussetzungen: Grundverständnis von Datenqualitätsregeln, Datenpipelines und Verantwortungsmodellen.
Anschluss: Als Ergänzung eignen sich Data Lineage und Impact-Analyse sowie Troubleshooting, Monitoring, Backup und Upgrade.
Fachbereichsleitung / Leitung der Trainer / Ansprechpersonen
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Lucas Beich
Telefon: + 49 (221) 74740055
E-Mail: lucas.beich@seminar-experts.de
Seminardetails
| Dauer: | 2 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, 2. Tag: 09:00 Uhr |
| Preis: |
Öffentlich oder Live Stream: € 1.198 zzgl. MwSt. Inhaus: € 3.400 zzgl. MwSt. |
| Teilnehmeranzahl: | min. 2 - max. 8 |
| Teilnehmer: | Data Quality Management, Data Engineering, Data Governance, Analytics Engineering, Data Owner und Plattformbetrieb. |
| Voraussetzungen: | Grundverständnis von Datenqualitätsregeln, Datenpipelines und Verantwortungsmodellen. |
| 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: | Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System |
| Seminararten: | Öffentlich, Webinar, Inhaus, 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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