Seminar Actian Data Intelligence (Zeenea) – Adoption, Data Literacy und Erfolgsmessung

Dieses Seminar überführt die technische Einführung eines Datenkatalogs in ein tragfähiges Adoptionsprogramm. Im Mittelpunkt stehen zielgruppengerechte Nutzungsszenarien, Data-Literacy-Formate, Kommunikation, Community-Aufbau und messbare Steuerungsgrößen. Die Funktionen von Actian Data Intelligence und den Zeenea-Anwendungen werden so in Arbeitsabläufe eingebettet, dass Datenkonsumenten, Data Stewards und technische Teams dauerhaft mit konsistenten Rollen, Erwartungen und Qualitätsmaßstäben arbeiten.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik
• 1. Ausgangslage und Adoptionsauftrag klären
• 2. Nutzersegmente und Nutzungsszenarien modellieren
• 3. Wertversprechen und Kommunikationsarchitektur entwickeln
• 4. Data Literacy mit der Plattform verknüpfen
• 5. Champions, Communities und Supportmodell aufbauen
• 6. Rollout-Wellen und Onboarding gestalten
• 7. Kennzahlensystem und Dashboards definieren
• 8. Verbesserungszyklen und Governance der Adoption etablieren

Zielsetzung

• Adoptionsziele aus Unternehmens- und Datenstrategie ableiten
• Nutzergruppen, Nutzungshürden und konkrete Wertversprechen strukturieren
• Data-Literacy-Maßnahmen mit Katalogprozessen verbinden
• Einführungswellen, Kommunikationsformate und Community-Arbeit planen
• Kennzahlen für Nutzung, Abdeckung, Qualität und geschäftliche Wirkung definieren
• Verbesserungszyklen auf Grundlage belastbarer Messwerte etablieren

Zielgruppe

Data-Governance-Leitungen, Product Owner, Data Catalog Manager, Change- und Transformationsverantwortliche, Data Stewards, Data Office, Analytics Enablement und interne Akademien.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu Datenkatalog, Data Governance und organisatorischer Veränderung. Ein geplanter oder laufender Plattform-Rollout ist hilfreich.

Seminarinhalte

1. 1. Ausgangslage und Adoptionsauftrag klären

   1. Schritt 1: Geschäftliche Ziele, betroffene Datenprozesse und erwartete Verhaltensänderungen erfassen
   2. Schritt 2: Technische Bereitstellung von tatsächlicher Nutzung und Wertrealisierung abgrenzen
   3. Schritt 3: Erfolgskriterien, Entscheidungspunkte und verantwortliche Rollen dokumentieren

   Praxis: Ein Adoptionsauftrag mit Zielbild, Scope und messbaren Erfolgskriterien wird formuliert.

2. 2. Nutzersegmente und Nutzungsszenarien modellieren

   1. Schritt 1: Datenkonsumenten, Stewards, Owner, Engineers, Governance und Führungskräfte unterscheiden
   2. Schritt 2: Aufgaben, Informationsbedarfe, Friktionen und bevorzugte Zugänge je Segment bestimmen
   3. Schritt 3: Szenarien wie Datensuche, Begriffsprüfung, Impact Analysis und Datenproduktkonsum priorisieren

   Praxis: Für drei Rollen werden Jobs-to-be-done und konkrete Kataloginteraktionen abgeleitet.

3. 3. Wertversprechen und Kommunikationsarchitektur entwickeln

   1. Schritt 1: Nutzenargumente nach Rolle, Prozess und Reifegrad formulieren
   2. Schritt 2: Kommunikationskanäle, Frequenzen, Verantwortlichkeiten und Feedbackwege festlegen
   3. Schritt 3: Beispiele, Vorher-Nachher-Szenarien und Erfolgsgeschichten konsistent aufbereiten

   Praxis: Eine Kommunikationsmatrix für Pilot, Rollout und Verstetigung wird erstellt.

4. 4. Data Literacy mit der Plattform verknüpfen

   1. Schritt 1: Geschäftsbegriffe, Lineage, Qualitätssignale und Verantwortlichkeiten als Lernobjekte nutzen
   2. Schritt 2: Microlearning, Sprechstunden, Guided Tours und rollenbasierte Lernpfade kombinieren
   3. Schritt 3: Lernziele anhand realer Such-, Bewertungs- und Freigabeaufgaben überprüfen

   Praxis: Ein kurzer Lernpfad für Data Consumer und Data Steward wird entworfen.

5. 5. Champions, Communities und Supportmodell aufbauen

   1. Schritt 1: Multiplikatoren auswählen, befähigen und mit klaren Mandaten ausstatten
   2. Schritt 2: Community-Formate, Office Hours, FAQ-Pflege und Eskalationswege definieren
   3. Schritt 3: Supportanfragen in Produktverbesserungen und Lerninhalte zurückführen

   Praxis: Ein Betriebsmodell für Champions, First-Level-Support und Data Office entsteht.

6. 6. Rollout-Wellen und Onboarding gestalten

   1. Schritt 1: Pilotbereiche nach Nutzen, Datenreife und organisatorischer Anschlussfähigkeit auswählen
   2. Schritt 2: Onboarding-Pakete, Mindestmetadaten und Abnahmekriterien standardisieren
   3. Schritt 3: Abhängigkeiten zwischen Quellenanbindung, Governance und Nutzeraktivierung koordinieren

   Praxis: Eine gestufte 90-Tage-Roadmap mit Eintritts- und Austrittskriterien wird geplant.

7. 7. Kennzahlensystem und Dashboards definieren

   1. Schritt 1: Aktive Nutzer, Sucherfolg, dokumentierte Assets, Glossarabdeckung und Stewardship-Aktivität messen
   2. Schritt 2: Qualitäts-, Durchlaufzeit- und Wiederverwendungskennzahlen ergänzen
   3. Schritt 3: Leading Indicators und geschäftliche Ergebnisgrößen voneinander trennen

   Praxis: Ein KPI-Baum mit Definition, Datenquelle, Zielwert und Verantwortlichkeit wird erstellt.

8. 8. Verbesserungszyklen und Governance der Adoption etablieren

   1. Schritt 1: Nutzungsdaten, qualitative Rückmeldungen und Supportmuster gemeinsam auswerten
   2. Schritt 2: Hypothesen, Experimente, Priorisierung und Wirkungskontrolle standardisieren
   3. Schritt 3: Steuerungsgremien, Berichtszyklen und Entscheidungen nachvollziehbar organisieren

   Praxis: Ein monatlicher Inspect-and-Adapt-Zyklus wird mit Agenda und Entscheidungslogik entworfen.

Praxisübungen

1. Stakeholder- und Nutzersegmentanalyse für einen Katalog-Rollout
2. Entwurf eines rollenbasierten Lern- und Kommunikationsplans
3. Aufbau eines KPI-Baums für Adoption, Metadatenqualität und Geschäftsnutzen
4. Planung einer Pilotwelle mit klaren Mess- und Abnahmekriterien

Methodik

Kurze Fachimpulse wechseln mit Arbeitsvorlagen, Gruppenanalysen und einem durchgängigen Rollout-Fall. Alle Ergebnisse werden als unmittelbar nutzbare Adoptionsartefakte dokumentiert.