Seminar Actian Data Intelligence (Zeenea) – Data Discovery mit Actian Explorer

Das Seminar vermittelt die effiziente Nutzung von Actian Explorer beziehungsweise Zeenea Explorer für datenbezogene Recherche und Bewertung. Suchstrategien, Filter, Objektseiten, Glossar, Lineage, Qualitätssignale, Kontakte, Datenprodukte und Marketplace-Inhalte werden zu einem reproduzierbaren Discovery-Prozess verbunden. Der Schwerpunkt liegt auf schneller Orientierung und belastbaren Entscheidungen vor der Datennutzung.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik
• 1. Orientierung in Explorer
• 2. Von der Fachfrage zur Suchstrategie
• 3. Suchergebnisse filtern und vergleichen
• 4. Objektseiten und semantischen Kontext lesen
• 5. Lineage und Herkunft bewerten
• 6. Qualitätssignale und Vertrauensentscheidung
• 7. Datenprodukte und Marketplace nutzen
• 8. Reproduzierbarer Discovery-Workflow

Zielsetzung

• Explorer-Oberfläche, Suchlogik und Katalogobjekte sicher bedienen
• Suchanfragen von fachlicher Fragestellung zu geeigneten Datenassets entwickeln
• Ergebnisse anhand Semantik, Herkunft, Qualität und Verantwortlichkeit bewerten
• Lineage und Beziehungen für Kontext- und Impact-Fragen nutzen
• Datenprodukte und Marketplace-Angebote zielgerichtet auswählen
• Suchergebnisse, offene Fragen und Zugriffsbedarfe nachvollziehbar dokumentieren

Zielgruppe

Data Consumer, Analysten, BI-Entwickler, Fachanwender, Data Scientists, Product Owner, Data Stewards und neue Plattformnutzer.

Voraussetzungen

Keine produktspezifischen Vorkenntnisse. Ein eigener fachlicher Suchfall ist für die Übungen hilfreich.

Seminarinhalte

1. 1. Orientierung in Explorer

   1. Schritt 1: Navigation, Suchbereich, Objektarten, Filter und persönliche Arbeitsweise kennenlernen
   2. Schritt 2: Katalog, Glossar, Datenprodukte und Marketplace-Inhalte unterscheiden
   3. Schritt 3: Zugriffsrechte und sichtbaren Informationsumfang korrekt einordnen

   Praxis: Ein geführter Rundgang ordnet die wichtigsten Ansichten einem Rechercheprozess zu.

2. 2. Von der Fachfrage zur Suchstrategie

   1. Schritt 1: Entscheidungsfrage, benötigte Information und Suchbegriffe präzisieren
   2. Schritt 2: Synonyme, Geschäftsbegriffe, technische Namen und thematische Filter kombinieren
   3. Schritt 3: Breite Exploration und gezielte High-Intent-Suche bewusst einsetzen

   Praxis: Eine unscharfe Fachfrage wird in mehrere überprüfbare Suchschritte übersetzt.

3. 3. Suchergebnisse filtern und vergleichen

   1. Schritt 1: Objektart, Domäne, Quelle, Status, Kontakt und weitere Eigenschaften als Filter nutzen
   2. Schritt 2: Treffer nach Relevanz, Vertrauenswürdigkeit und Verwendbarkeit vergleichen
   3. Schritt 3: Fehlende Metadaten oder widersprüchliche Ergebnisse erkennen

   Praxis: Drei Kandidaten werden mit einer standardisierten Bewertungsmatrix verglichen.

4. 4. Objektseiten und semantischen Kontext lesen

   1. Schritt 1: Beschreibung, Eigenschaften, Begriffe, Kontakte und Beziehungen systematisch prüfen
   2. Schritt 2: Fachliche und technische Informationen zu einem Gesamtbild verbinden
   3. Schritt 3: Verantwortliche und offene Klärungspunkte identifizieren

   Praxis: Ein Dataset wird vollständig gelesen und in einem kurzen Datensteckbrief zusammengefasst.

5. 5. Lineage und Herkunft bewerten

   1. Schritt 1: Upstream-Quellen, Transformationen und Downstream-Nutzung nachvollziehen
   2. Schritt 2: Herkunft, Aktualität und potenzielle Auswirkungen einer Nutzung beurteilen
   3. Schritt 3: Lineage-Lücken als Risiko oder Klärungsbedarf dokumentieren

   Praxis: Ein Datenfluss wird vom Ursprung bis zur Visualisierung verfolgt.

6. 6. Qualitätssignale und Vertrauensentscheidung

   1. Schritt 1: Qualitätswerte, Zertifizierungen, Status und weitere Vertrauensmerkmale einordnen
   2. Schritt 2: Kontextabhängige Eignung statt pauschaler Qualitätsbewertung anwenden
   3. Schritt 3: Risiken, Annahmen und erforderliche Rückfragen festhalten

   Praxis: Für einen Analysefall wird eine begründete Go-, Conditional-Go- oder No-Go-Entscheidung getroffen.

7. 7. Datenprodukte und Marketplace nutzen

   1. Schritt 1: Produktbeschreibung, enthaltene Assets, Contract-Informationen und Nutzungshinweise prüfen
   2. Schritt 2: Angebote vergleichen und den passenden Zugriffs- oder Bestellweg wählen
   3. Schritt 3: Konsumvoraussetzungen und Supportkontakte berücksichtigen

   Praxis: Ein passendes Datenprodukt wird ausgewählt und eine Zugriffsanfrage vorbereitet.

8. 8. Reproduzierbarer Discovery-Workflow

   1. Schritt 1: Suchschritte, Auswahlkriterien und Ergebnisse nachvollziehbar dokumentieren
   2. Schritt 2: Feedback zu Metadatenlücken und Verbesserungsvorschläge an Stewards übergeben
   3. Schritt 3: Persönliche Checklisten für wiederkehrende Recherchen entwickeln

   Praxis: Ein vollständiger Discovery-Fall wird mit Suchprotokoll und Entscheidung abgeschlossen.

Praxisübungen

1. Übersetzung einer Fachfrage in eine mehrstufige Suchstrategie
2. Vergleich mehrerer Datenassets anhand einer Bewertungsmatrix
3. Lineage-Analyse vom Quellsystem bis zur Nutzung
4. Auswahl eines Datenprodukts mit dokumentierter Vertrauensentscheidung

Methodik

Live-Demonstrationen und geführte Einzelübungen wechseln mit einem durchgängigen Recherchefall. Eine kompakte Discovery-Checkliste dient anschließend als Arbeitsstandard.