Seminar DataGalaxy

Das Schulungsportfolio deckt den Einsatz der Data-Intelligence-Plattform von der ersten Orientierung über Katalog, Glossar, Governance, Lineage und Datenqualität bis zu Integration, Betrieb, Data Products und AI-Portfoliosteuerung ab. Die Seminarstruktur ermöglicht rollenbezogene Einzelpfade, einen kompakten Gesamtüberblick und drei vollständige Intensivpfade.

Inhaltsverzeichnis

1. Plattform- und Themenfelder
2. Aufbau des Seminarportfolios
3. Empfohlene Besuchsreihenfolge
4. Rollenbezogene Lernpfade
5. Kompakt- und Intensivpfade
6. Seminarauswahl

Plattform- und Themenfelder

DataGalaxy verbindet technische und fachliche Metadaten, Geschäftsbegriffe, Ownership, Richtlinien, Data Lineage, Datenqualität und vertrauensbildende Kontextinformationen in einer gemeinsamen Arbeitsumgebung. Ergänzende Themenfelder betreffen Konnektoren, APIs, Administration, Sicherheit, Data- und AI-Produkte, Marketplace-Prozesse, AI Demand Management, Value Tracking, Blink und MCP-gestützte Agentenabläufe.

Aufbau des Seminarportfolios

Zwanzig Einzelseminare behandeln klar abgegrenzte Aufgabenbereiche mit einer fachlich geprüften Dauer von einem bis vier Tagen. Das dreitägige Kompaktseminar vermittelt einen durchgängigen Überblick mit praktischem Einstieg. Drei fünftägige Intensivseminare bündeln sämtliche Einzelseminare in die Lernfelder Catalog, Governance und Data Quality; Integration, Administration und Security; Products, Portfolio und AI.

Empfohlene Besuchsreihenfolge

1. Orientierung: Einstieg über Benutzergrundlagen oder das Kompaktseminar; dadurch entstehen ein gemeinsames Begriffsverständnis und ein Überblick über Plattformobjekte und typische Arbeitsabläufe.
2. Katalog und Semantik: Vertiefung in Data Catalog und Metadatenmanagement sowie Business Glossary; anschließend Rollenpraxis für Data Owner und Data Stewards.
3. Governance und Vertrauen: Aufbau von Rollen, Policies, Campaigns, Lineage, Data Quality, Sicherheit und Governance-Kennzahlen.
4. Technische Umsetzung: Integrationen und Konnektoren, Administration und Berechtigungen, API-Automatisierung sowie Migration und Katalogkonsolidierung.
5. Produkte und AI-Steuerung: Data- und AI-Produktmanagement, Marketplace, AI Demand Management, Value Tracking sowie Blink und MCP Server.
6. Unternehmensweite Skalierung: Abschluss mit Enterprise-Einführung und Operating Model, sobald fachliche, technische und organisatorische Grundlagen festgelegt sind.

Rollenbezogene Lernpfade

Data Owner und Business Data Stewards

Benutzergrundlagen, Business Glossary, Rollenpraxis, Data Governance, Data Quality, Data Lineage und Campaigns bilden einen aufeinander aufbauenden Pfad für fachliche Verantwortung.

Technische Data Stewards, Engineering und Plattformbetrieb

Data Catalog, Integrationen und Konnektoren, Administration, API-Automatisierung, Migration sowie Sicherheit bilden den technischen Lernpfad von der Metadatenerfassung bis zum stabilen Betrieb.

Data Office, Product Management und AI Office

Data Governance, Governance-Kennzahlen, Data- und AI-Produktmanagement, AI Demand Management, Value Tracking, Blink und MCP sowie Enterprise-Einführung unterstützen Portfolio-, Produkt- und Transformationsverantwortung.

Kompakt- und Intensivpfade

Das Kompaktseminar eignet sich für Projektstarts, Entscheidungsvorbereitung und Rollenauswahl. Der Catalog-Intensivpfad bündelt fachliche Katalog- und Governance-Themen. Der technische Intensivpfad führt von Architektur und Integration bis Sicherheit und Betrieb. Der Produkt- und AI-Intensivpfad verbindet Demand, Portfolio, Produkte, Marketplace, Wertsteuerung und AI-gestützte Nutzung.

Seminarauswahl

Die nachfolgende Auswahl wird aus den untergeordneten Seminarseiten erzeugt. Die alphabetische Sortierung unterstützt den direkten Themenzugriff; die empfohlene Reihenfolge richtet sich nach Rolle, Ausgangslage und angestrebtem Verantwortungsumfang.