Seminar Cofinity-X – Dataspace Lab und Catena-X Learn & Explore

Ein Proof of Concept ist nur dann aussagekräftig, wenn eine überprüfbare Hypothese, repräsentative Daten, klare Rollen und messbare Abnahmekriterien vorliegen. Reines Klicken durch eine Oberfläche liefert selten eine belastbare Entscheidung.

Das Seminar führt von der Fragestellung über den sicheren Test bis zur begründeten Entscheidung für Abbruch, Nachbesserung oder Produktivpilot.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Schritt 1: Business-Hypothese formulieren
• Schritt 2: Testumfang und Rollen festlegen
• Schritt 3: Testidentitäten und Zugänge vorbereiten
• Schritt 4: Datenangebot und Richtlinie erstellen
• Schritt 5: Provider-Consumer-Ablauf durchführen
• Schritt 6: Apps und Services bewerten
• Schritt 7: Fehler und Grenzen untersuchen
• Schritt 8: Erfolg messen und Entscheidung treffen
• Schritt 9: Übergang in Pilot oder Produktion planen
• Praxisübungen
• Arbeitsweise

Zielsetzung

Ziel ist ein vollständig dokumentierter Testfall mit fachlicher Hypothese, technischer Versuchsanordnung, Erfolgskennzahlen, Risikobewertung und konkretem Übergangsplan.

Zielgruppe

Innovationsteams, Fachbereiche, IT-Architektur, Entwicklung, Data Teams, Projektleitung, Einkauf und Entscheidungsträger für Datenraumvorhaben.

Voraussetzungen

Ein grob beschriebener Use Case oder eine konkrete Datenraumidee. Technische Grundlagen sind hilfreich, aber nicht zwingend.

Seminarinhalte

Schritt 1: Business-Hypothese formulieren

Problem, beteiligte Partner, erwarteter Nutzen und notwendige Daten werden präzise beschrieben. Annahmen werden in messbare Aussagen übersetzt, die im Test bestätigt oder verworfen werden können.

Schritt 2: Testumfang und Rollen festlegen

Provider, Consumer, Fachverantwortliche, technische Betreuung und Freigabe werden benannt. Produktivdaten werden durch geeignete Testdaten oder kontrolliert anonymisierte Datensätze ersetzt.

Schritt 3: Testidentitäten und Zugänge vorbereiten

Konten, Rollen, technische Nutzer und Credentials werden geordnet eingerichtet. Zuständigkeit für Geheimnisse, Ablauf und Widerruf wird bereits im Test berücksichtigt.

Schritt 4: Datenangebot und Richtlinie erstellen

Ein repräsentatives Asset wird mit Datenadresse, Metadaten, Policy und Vertragsdefinition veröffentlicht. Die Testregel bleibt eng genug, um Fehlfreigaben zu vermeiden.

Schritt 5: Provider-Consumer-Ablauf durchführen

Katalogsuche, Vertragsverhandlung, Transfer und Datenprüfung werden Ende zu Ende ausgeführt. Statuswerte und Zeitpunkte werden im Testprotokoll festgehalten.

Schritt 6: Apps und Services bewerten

Funktion, Integrationsaufwand, Betriebsmodell, Support, Datenhaltung und Kostenlogik werden anhand eines einheitlichen Kriterienkatalogs verglichen. Vorführungen werden durch konkrete Testfälle ergänzt.

Schritt 7: Fehler und Grenzen untersuchen

Ungültige Identität, abgelehnte Policy, nicht erreichbares Backend, fehlerhafte Daten und unterbrochener Transfer werden bewusst erzeugt. Die Reaktion des Systems und die Diagnosefähigkeit werden bewertet.

Schritt 8: Erfolg messen und Entscheidung treffen

Zeitaufwand, Datenqualität, technische Stabilität, Nutzerakzeptanz und wirtschaftlicher Nutzen werden gegen die Hypothese gestellt. Ergebnisse werden nicht geschönt, sondern mit offenen Einschränkungen dokumentiert.

Schritt 9: Übergang in Pilot oder Produktion planen

Offene Sicherheits-, Integrations-, Vertrags- und Betriebsaufgaben werden priorisiert. Für einen Produktivpilot entstehen Umfang, Partnerkreis, Abnahmekriterien und Rückfalloptionen.

Praxisübungen

• Formulieren einer überprüfbaren Datenraum-Hypothese
• Aufbauen eines vollständigen Testfalls mit Provider und Consumer
• Bewerten einer App oder eines Services mit einer Entscheidungsmatrix
• Erstellen eines Testprotokolls und eines Pilot-Backlogs

Arbeitsweise

Fachvortrag, Demonstrationen, moderierte Architekturarbeit und praktische Übungen in einer Schulungsumgebung. Die Übungen werden mit Checklisten, Testfällen und nachvollziehbaren Zwischenergebnissen dokumentiert.