Seminar Actian Data Intelligence (Zeenea)

Das Portfolio deckt die fachliche, organisatorische und technische Nutzung der Actian Data Intelligence Platform ab. Die weiterhin verbreitete Produktbezeichnung Zeenea wird in den Seminartiteln und Metadaten mitgeführt. Einzelmodule lassen sich rollenbezogen kombinieren; Kompakt- und Intensivformate bündeln mehrere Lernziele in geschlossenen Programmen.

Inhaltsübersicht

• Einordnung der Plattform und des Seminarportfolios
• Empfohlene Besuchsreihenfolge
• Rollenbasierte Lernpfade
• Kompakt- und Intensivformate
• Auswahl nach Vorhaben und Reifegrad

Seminarportfolio

Die Seminarseiten sind alphabetisch untergeordnet. Die Auswahl reicht von eintägigen Grundlagen- und Anwenderformaten über zwei- bis viertägige Fach- und Technikseminare bis zu fünftägigen Intensivprogrammen. Jede Seite enthält ein eigenständiges Lernziel, eine schrittweise Inhaltsstruktur, Praxisaufgaben, Zielgruppe, Voraussetzungen, Seminardetails und Terminmodul.

Empfohlene Besuchsreihenfolge

1. Data Catalog Grundlagen und Architektur – 1 Tag; schafft das gemeinsame Architektur- und Begriffsverständnis.
2. Data Discovery mit Actian Explorer – 1 Tag; etabliert den praktischen Discovery-Prozess aus Konsumentensicht.
3. Einführung, Use-Case-Design und Rollout – 2 Tage; überführt Ziele und Use Cases in Pilot und Rollout.
4. Adoption, Data Literacy und Erfolgsmessung – 2 Tage; sichert Nutzung, Data Literacy und messbare Adoption.
5. Business Glossary und semantische Modellierung – 2 Tage; baut die gemeinsame fachliche Sprache auf.
6. Data Governance, Stewardship und Verantwortlichkeiten – 3 Tage; definiert Rollen, Stewardship und Governance-Prozesse.
7. Metamodellierung und Actian Studio – 3 Tage; setzt Anforderungen in ein wartbares Metamodell um.
8. Metadaten-Scanning, Konnektoren und Synchronisation – 3 Tage; bindet Quellen kontrolliert und reproduzierbar an.
9. Data Lineage und Impact Analysis – 2 Tage; macht Herkunft und Änderungsauswirkungen nachvollziehbar.
10. Datenqualität, Vertrauenssignale und DQM-Integration – 2 Tage; ergänzt belastbare Qualitäts- und Vertrauenssignale.
11. Datenschutz, Compliance und sensible Daten – 2 Tage; integriert Schutzbedarf, Compliance und Nachweise.
12. Data Contracts und Data Product Management – 3 Tage; formt wiederverwendbare Produkte und überprüfbare Contracts.
13. Enterprise Data Marketplace und Data Shopping – 2 Tage; gestaltet Veröffentlichung, Suche und Data Shopping.
14. Data Mesh und Federated Data Catalog – 3 Tage; skaliert Katalog und Governance über Domänen.
15. Administration, Sicherheit und Berechtigungen – 2 Tage; sichert Identitäten, Gruppen und administrative Kontrollen.
16. API, Automatisierung und Metadatenintegration – 4 Tage; automatisiert Metadaten- und Systemintegration.
17. Plattformbetrieb, Monitoring und Troubleshooting – 2 Tage; etabliert Monitoring, Troubleshooting und Servicebetrieb.
18. Knowledge Graph, AI Readiness und MCP Server – 3 Tage; nutzt den Knowledge Graph als kontrollierten AI-Kontext.

Rollenbasierte Lernpfade

Data Consumer und Analytics

Empfohlen werden die Grundlagen, Data Discovery, Business Glossary, Datenqualität sowie Enterprise Data Marketplace. Bei AI-nahen Aufgaben folgt Knowledge Graph, AI Readiness und MCP Server.

Data Steward und Data Governance

Nach Grundlagen und Discovery folgen Business Glossary, Data Governance, Metamodellierung, Lineage, Datenqualität, Datenschutz, Datenprodukte und Marketplace. Adoption und Erfolgsmessung vervollständigen den organisatorischen Lernpfad.

Data Engineering und Integration

Nach Grundlagen und Metamodellierung folgen Metadaten-Scanning, Lineage, API und Automatisierung, Administration sowie Plattformbetrieb. Datenqualität und Data Contracts ergänzen die technische Verantwortung.

Architektur und Programmleitung

Grundlagen, Einführung und Rollout, Data Governance, Data Mesh, Datenprodukte, Marketplace, Administration, Integration und AI-Kontext bilden den entscheidungsorientierten Architekturpfad.

Kompakt- und Intensivformate

• Kompaktseminar Data Discovery und Governance – drei Tage für einen konzentrierten Einstieg von Plattform und Explorer bis zu Governance, Lineage und Rollout.
• Intensivseminar Data Catalog, Governance und Marketplace – fünf Tage für fachliche und organisatorische Einführungsteams.
• Intensivseminar Integration, Lineage und Plattformbetrieb – fünf Tage für technische Implementierungs- und Betriebsteams.
• Intensivseminar Gesamtplattform und AI-Kontext – fünf Tage als verdichtetes Gesamtprogramm über alle Portfolioebenen.

Auswahl nach Vorhaben und Reifegrad

Für eine Erstbewertung eignet sich das eintägige Grundlagenseminar. Ein konkreter Rollout beginnt mit Use-Case-Design, Discovery und Governance. Bei bereits vorhandener Plattform werden Fachmodule nach aktuellem Engpass gewählt, beispielsweise Glossar, Lineage, Datenqualität, Marketplace oder Betrieb. Föderierte und AI-bezogene Vorhaben setzen ein tragfähiges Metadaten-, Berechtigungs- und Governance-Fundament voraus.