Seminar ADVANEO Data Marketplace – Datenanbieter-Onboarding

Das Seminar führt durch den vollständigen Weg von einer internen Datenquelle zu einem freigegebenen und kontrolliert nutzbaren Datenangebot.

Behandelt werden Eigentümerschaft, Schutzbedarf, Metadaten, Qualität, Nutzungsbedingungen, Veröffentlichung, Peer-to-Peer-Transfer und laufende Pflege. Der Ablauf wird anhand eines durchgängigen Anbieterfalls geübt.

Lernziele

• Teilnehmende können geeignete Datenbestände für eine Veröffentlichung auswählen.
• Teilnehmende können Datenprodukte fachlich und technisch verständlich beschreiben.
• Teilnehmende können Qualitätsmerkmale und Nutzungsbedingungen festlegen.
• Teilnehmende können ein Angebot kontrolliert an den dezentralen Transfer anbinden.
• Teilnehmende können Veröffentlichung, Änderung und Rücknahme sicher durchführen.
• Teilnehmende können Anbieteraufgaben in einen wiederholbaren Onboarding-Prozess überführen.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Datenanbieter-Onboarding durchführen
2. Kapitel 2: Datenprodukte über den Lebenszyklus steuern
3. Kapitel 3: Metadatenmodell und Katalogqualität etablieren
4. Kapitel 4: Nutzungsrichtlinien und technische Policies entwerfen
5. Kapitel 5: Dezentralen Peer-to-Peer-Transfer absichern
6. Praxisfall
7. Zielgruppe
8. Voraussetzungen

Kapitel 1: Datenanbieter-Onboarding durchführen

Das Anbieter-Onboarding macht aus einer internen Datenquelle ein auffindbares, bewertbares und kontrolliert nutzbares Angebot.

1. Schritt 1: Datenquelle, Eigentümerschaft, Schutzbedarf und Freigabestatus prüfen.
2. Schritt 2: Datenprodukt mit verständlichen Metadaten und Qualitätsmerkmalen beschreiben.
3. Schritt 3: Nutzungsbedingungen, Zielgruppen und gegebenenfalls Vergütungsmodell festlegen.
4. Schritt 4: Konnektoranbindung und Peer-to-Peer-Übertragungsweg testen.
5. Schritt 5: Angebot veröffentlichen, Nutzung überwachen und Änderungen versionieren.

Praxisaufgabe: Ein Datenbestand wird vom internen Kandidaten bis zum freigegebenen Marktplatzangebot vorbereitet.

Kapitel 2: Datenprodukte über den Lebenszyklus steuern

Ein Datenprodukt benötigt Eigentümerschaft, Serviceziele, Versionierung und klare Regeln für Änderung und Stilllegung.

1. Schritt 1: Zweck, Zielgruppe, Verantwortliche und Wertversprechen des Datenprodukts festlegen.
2. Schritt 2: Quellen, Verarbeitung, Schnittstellen, Qualität und Schutzbedarf dokumentieren.
3. Schritt 3: Freigabe-, Veröffentlichungs- und Änderungsprozess definieren.
4. Schritt 4: Nutzung, Qualität, Kosten und Rückmeldungen im Betrieb überwachen.
5. Schritt 5: Migration, Ablösung und Stilllegung mit betroffenen Nutzern koordinieren.

Praxisaufgabe: Für ein Datenprodukt wird ein Lebenszyklusmodell vom Entwurf bis zur Außerbetriebnahme aufgebaut.

Kapitel 3: Metadatenmodell und Katalogqualität etablieren

Ein konsistentes Metadatenmodell verbessert Auffindbarkeit, Vergleichbarkeit, Automatisierung und Interoperabilität.

1. Schritt 1: Pflicht- und optionale Metadaten nach Such-, Vertrags- und Integrationsbedarf ordnen.
2. Schritt 2: Begriffe, Kategorien, Einheiten und Vokabulare vereinheitlichen.
3. Schritt 3: Validierungsregeln, Qualitätsampeln und Freigabeschwellen definieren.
4. Schritt 4: Versionen, Beziehungen und Abhängigkeiten zwischen Angeboten abbilden.
5. Schritt 5: Katalogqualität regelmäßig messen und Verbesserungsmaßnahmen priorisieren.

Praxisaufgabe: Ein Metadatenschema wird entworfen und gegen fehlerhafte Beispielangebote getestet.

Kapitel 4: Nutzungsrichtlinien und technische Policies entwerfen

Policies übersetzen fachliche Anforderungen in überprüfbare Nutzungsbedingungen. Sie müssen verständlich, durchsetzbar und im Lebenszyklus änderbar sein.

1. Schritt 1: Zweck, Nutzerkreis, Zeitraum, Ort, Weitergabe und Verarbeitungsart als Regelparameter erfassen.
2. Schritt 2: Zulässige, eingeschränkte und verbotene Nutzungen eindeutig formulieren.
3. Schritt 3: Fachliche Regel, Vertragstext und technische Policy konsistent miteinander verknüpfen.
4. Schritt 4: Ausnahmen, Widerruf, Ablauf und Reaktion auf Verstöße definieren.
5. Schritt 5: Policies mit realistischen Positiv- und Negativfällen testen.

Praxisaufgabe: Für ein sensibles Datenprodukt wird ein vollständiger Policy-Satz mit Testfällen erstellt.

Kapitel 5: Dezentralen Peer-to-Peer-Transfer absichern

Beim dezentralen Austausch verbleiben Rohdaten beim Anbieter, bis ein zulässiger Transfer direkt zum Nutzer ausgelöst wird.

1. Schritt 1: Metadatenebene, Vertragssteuerung und eigentlichen Datenpfad trennen.
2. Schritt 2: Quell- und Zielendpunkte mit Authentisierung und minimalen Rechten anbinden.
3. Schritt 3: Transferbedingungen, Volumen, Wiederaufnahme und Zeitlimits konfigurieren.
4. Schritt 4: Integrität, Vollständigkeit und technische Abnahme des Transfers prüfen.
5. Schritt 5: Fehler, Widerruf und Wiederholung ohne unkontrollierte Zwischenablage behandeln.

Praxisaufgabe: Ein Peer-to-Peer-Transfer wird mit Kontrollpunkten für Sicherheit, Qualität und Nachweis geplant.

Praxisfall

Ein interner Datenbestand soll als neues Angebot bereitgestellt werden. Der Datenprodukt-Steckbrief, die Policy, die Katalogbeschreibung und der Transferweg werden vollständig vorbereitet.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Daten und Entscheidungen strukturiert erfassen.
2. Lösungsbausteine, Rollen, Kontrollen und Abhängigkeiten zu einem konsistenten Vorgehen verbinden.
3. Ergebnis anhand fachlicher, technischer, wirtschaftlicher und organisatorischer Kriterien prüfen.
4. Offene Punkte, Risiken und nächste Umsetzungsschritte priorisiert dokumentieren.

Zielgruppe

• Datenverantwortliche
• Data Stewards
• Fachbereichsverantwortliche
• Datenprodukt-Owner
• Schnittstellenverantwortliche

Voraussetzungen

• Grundverständnis eigener Datenquellen und Datenqualität
• keine vertieften Administrationskenntnisse erforderlich