Seminar DataGalaxy Data Quality Monitoring und Vertrauensindikatoren

Das 2-tägige Seminar vermittelt die Verbindung von Datenqualitätsregeln, Messwerten, Ownership und Lineage zu nachvollziehbaren Vertrauensindikatoren im Datenkatalog. Im Mittelpunkt stehen nachvollziehbare Arbeitsschritte, praktische Übungen und ein übertragbares Vorgehensmodell für den produktiven Einsatz von DataGalaxy.

Inhaltsverzeichnis

1. Seminarprofil
2. Zielgruppe und Voraussetzungen
3. Lernziele
4. Lernmodule
5. Praxiswerkstatt

Seminarprofil

Die Verbindung von Datenqualitätsregeln, Messwerten, Ownership und Lineage zu nachvollziehbaren Vertrauensindikatoren im Datenkatalog. Die Inhalte werden von der fachlichen Einordnung über die Modellierung und Konfiguration bis zur Qualitätssicherung und Betriebsdokumentation aufgebaut.

Begründung der Seminardauer: Zwei Tage sind notwendig, um Regelmodell, technische Signale, Katalogkontext und operativen Verbesserungsprozess miteinander zu verbinden.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Quality Manager, Data Stewards, Data Owner, Data Engineers, Analytics Teams, Governance und Plattformverantwortung.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse zu Datenqualitätsdimensionen und kritischen Datenelementen; vorhandene Regeln oder Messwerte sind hilfreich.

Lernziele

• Fachliche Ziele, Rollen, Datenobjekte und Erfolgskriterien strukturiert bestimmen.
• Passende Metadaten, Beziehungen, Kontrollen und Arbeitsabläufe in DataGalaxy modellieren.
• Plattformfunktionen anhand realistischer Anwendungsfälle sicher konfigurieren oder anwenden.
• Ergebnisse auf Qualität, Berechtigungen, Ownership und Nachvollziehbarkeit prüfen.
• Wiederverwendbare Standards, Review-Zyklen und Betriebsartefakte dokumentieren.

Lernmodule

Modul 1: Qualitätsziele und kritische Daten

Der Themenblock ordnet Qualitätsziele und kritische Daten in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Steuerungsfrage, kritische Objekte und erwartete Entscheidung für „Qualitätsziele und kritische Daten“ präzisieren.
2. Schritt 2: Messgröße, Definition, Datenquelle, Baseline, Zielwert, Schwellenwert und Verantwortlichkeit festlegen.
3. Schritt 3: Mess- oder Qualitätssignale mit den betroffenen DataGalaxy-Objekten und dem jeweiligen Nutzungskontext verbinden.
4. Schritt 4: Bewertung, Ampellogik und Eskalation anhand realistischer Messwerte oder Abweichungen testen.
5. Schritt 5: Review-Rhythmus, Maßnahmenverfolgung und Regeln zur kontinuierlichen Kalibrierung dokumentieren.

Modul 2: Dimensionen, Regeln und Messpunkte

Der Themenblock ordnet Dimensionen, Regeln und Messpunkte in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Beteiligte und prüfbare Zielkriterien für „Dimensionen, Regeln und Messpunkte“ erfassen.
2. Schritt 2: Benötigte DataGalaxy-Objekte, Metadaten, Beziehungen, Verantwortlichkeiten und Kontrollen modellieren.
3. Schritt 3: Die zugehörigen Plattformfunktionen an einem realistischen Beispielszenario konfigurieren oder anwenden.
4. Schritt 4: Das Arbeitsergebnis auf Vollständigkeit, Konsistenz, Berechtigungen, Ownership und Nachvollziehbarkeit prüfen.
5. Schritt 5: Entscheidungen, offene Punkte und einen wiederverwendbaren Arbeitsstandard dokumentieren.

Modul 3: Schwellenwerte und Bewertungslogik

Der Themenblock ordnet Schwellenwerte und Bewertungslogik in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Steuerungsfrage, kritische Objekte und erwartete Entscheidung für „Schwellenwerte und Bewertungslogik“ präzisieren.
2. Schritt 2: Messgröße, Definition, Datenquelle, Baseline, Zielwert, Schwellenwert und Verantwortlichkeit festlegen.
3. Schritt 3: Mess- oder Qualitätssignale mit den betroffenen DataGalaxy-Objekten und dem jeweiligen Nutzungskontext verbinden.
4. Schritt 4: Bewertung, Ampellogik und Eskalation anhand realistischer Messwerte oder Abweichungen testen.
5. Schritt 5: Review-Rhythmus, Maßnahmenverfolgung und Regeln zur kontinuierlichen Kalibrierung dokumentieren.

Modul 4: Integration von Qualitätssignalen

Der Themenblock ordnet Integration von Qualitätssignalen in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Technische und fachliche Anforderungen für „Integration von Qualitätssignalen“ erfassen und die Systemgrenzen festlegen.
2. Schritt 2: Benötigte Zugänge, Sicherheitsvorgaben, Objektzuordnungen und Fehlerfälle in einer Prüfliste dokumentieren.
3. Schritt 3: Die Konfiguration oder Automatisierung in einer kontrollierten Teststrecke aufbauen und mit repräsentativen Daten ausführen.
4. Schritt 4: Ergebnisse, Protokolle, Objektidentitäten und Wiederanlaufverhalten gegen die Abnahmekriterien prüfen.
5. Schritt 5: Betriebsparameter, Verantwortlichkeiten, Monitoring und Übergabeschritte als wiederverwendbaren Standard festhalten.

Modul 5: Ownership und Issue-Bearbeitung

Der Themenblock ordnet Ownership und Issue-Bearbeitung in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Geltungsbereich, Beteiligte und Risikoszenarien für „Ownership und Issue-Bearbeitung“ bestimmen.
2. Schritt 2: Rollen, Entscheidungsrechte, Schutzanforderungen und prüfbare Kontrollen in einer Matrix modellieren.
3. Schritt 3: Die Vorgaben an ausgewählten DataGalaxy-Objekten, Gruppen oder Arbeitsabläufen konfigurieren beziehungsweise zuordnen.
4. Schritt 4: Positive und negative Prüffälle durchführen und Abweichungen nachvollziehbar protokollieren.
5. Schritt 5: Review-, Freigabe-, Eskalations- und Rezertifizierungsregeln für den Regelbetrieb dokumentieren.

Modul 6: Lineage- und Nutzungskontext

Der Themenblock ordnet Lineage- und Nutzungskontext in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Ein geeignetes Ausgangsobjekt und die erwartete Abhängigkeitskette für „Lineage- und Nutzungskontext“ auswählen.
2. Schritt 2: Technische, manuelle und fachliche Beziehungen mit Quelle, Ziel, Richtung und Granularität erfassen.
3. Schritt 3: Die Kette in DataGalaxy navigieren und relevante Filter, Ebenen und Kontextinformationen anwenden.
4. Schritt 4: Vollständigkeit und Plausibilität anhand eines Änderungs-, Fehler- oder Nachweisszenarios validieren.
5. Schritt 5: Festgestellte Lücken, Owner, Korrekturmaßnahmen und künftige Prüfintervalle dokumentieren.

Modul 7: Vertrauensindikatoren und Nutzungsentscheidung

Der Themenblock ordnet Vertrauensindikatoren und Nutzungsentscheidung in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Steuerungsfrage, kritische Objekte und erwartete Entscheidung für „Vertrauensindikatoren und Nutzungsentscheidung“ präzisieren.
2. Schritt 2: Messgröße, Definition, Datenquelle, Baseline, Zielwert, Schwellenwert und Verantwortlichkeit festlegen.
3. Schritt 3: Mess- oder Qualitätssignale mit den betroffenen DataGalaxy-Objekten und dem jeweiligen Nutzungskontext verbinden.
4. Schritt 4: Bewertung, Ampellogik und Eskalation anhand realistischer Messwerte oder Abweichungen testen.
5. Schritt 5: Review-Rhythmus, Maßnahmenverfolgung und Regeln zur kontinuierlichen Kalibrierung dokumentieren.

Modul 8: Qualitätsreview und Verbesserungszyklus

Der Themenblock ordnet Qualitätsreview und Verbesserungszyklus in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Steuerungsfrage, kritische Objekte und erwartete Entscheidung für „Qualitätsreview und Verbesserungszyklus“ präzisieren.
2. Schritt 2: Messgröße, Definition, Datenquelle, Baseline, Zielwert, Schwellenwert und Verantwortlichkeit festlegen.
3. Schritt 3: Mess- oder Qualitätssignale mit den betroffenen DataGalaxy-Objekten und dem jeweiligen Nutzungskontext verbinden.
4. Schritt 4: Bewertung, Ampellogik und Eskalation anhand realistischer Messwerte oder Abweichungen testen.
5. Schritt 5: Review-Rhythmus, Maßnahmenverfolgung und Regeln zur kontinuierlichen Kalibrierung dokumentieren.

Praxiswerkstatt

Die Praxiswerkstatt bündelt die zuvor aufgebauten Arbeitsschritte in einem durchgängigen Szenario. Jedes Arbeitspaket wird mit Ziel, Eingaben, Rollen, Prüfkriterien und Dokumentation abgeschlossen.

1. Qualitätsregeln und Schwellenwerte für kritische Daten modellieren.
2. Messsignale mit Katalogobjekten, Ownern und Lineage verknüpfen.
3. Issue- und Review-Prozess für nachhaltige Verbesserung durchführen.

Abnahmekriterien

• Objekte, Metadaten und Beziehungen sind vollständig und konsistent dokumentiert.
• Rollen, Berechtigungen, Freigaben und Eskalationen sind nachvollziehbar zugeordnet.
• Qualitäts-, Sicherheits- und Governance-Prüfungen sind mit konkreten Nachweisen belegt.
• Der erarbeitete Ablauf ist reproduzierbar und für den Regelbetrieb beschrieben.