Seminar Magda Intensivseminar: Anwender, Governance und Data Stewardship

Der Intensivpfad bündelt alle anwender-, governance- und analyseorientierten Seminare. Von der strategischen Einordnung über Recherche, Katalogisierung, Metadatenqualität, Vorschauen, hybride Suche und browserbasierte Analyse bis zur föderierten Portalplanung entsteht ein vollständiges fachliches Arbeitsmodell.

Inhaltsübersicht

1. Strategie und Einführungsziel
2. Recherche und Discovery
3. Datensatzverständnis und Vorschau
4. Katalogisierung und Pflege
5. Governance-Rollen und Verantwortungen
6. Publikationsworkflow und Qualität
7. Hybride Suche und KI-Unterstützung
8. SQL und tabellarische Analyse
9. Federation und Open Data
10. Abschlussprojekt
11. Praxisübungen und Voraussetzungen

Zielgruppe

Data Stewards, Data Governance, Datenmanagement, Fachanwender, Datenanalysten, Open-Data-Redaktion, Projektleitung und fachliche Produktverantwortung.

Lernziele

• Magda als fachliche Datenkatalogplattform sicher einordnen.
• Datensätze effizient suchen, bewerten, erfassen und pflegen.
• Governance, Publikation und Metadatenqualität verbindlich organisieren.
• Vorschauen, hybride Suche, SQL und KI-gestützte Analyse sinnvoll nutzen.
• Ein föderiertes Katalog- oder Open-Data-Zielbild entwickeln.

Seminarinhalte

1. Strategie und Einführungsziel

1. Schritt 1: Geschäftliche Datenprobleme und Nutzergruppen erfassen.
2. Schritt 2: Geeignete Katalog- und Portalziele priorisieren.
3. Schritt 3: Erfolgskriterien und Einführungsetappen festlegen.

2. Recherche und Discovery

1. Schritt 1: Fachfragen in Suchbegriffe und Filter übersetzen.
2. Schritt 2: Treffer nach Relevanz, Qualität, Aktualität und Zugriff vergleichen.
3. Schritt 3: Datenquellen auswählen und die Auswahl begründen.

3. Datensatzverständnis und Vorschau

1. Schritt 1: Metadaten, Distributionen und Herkunft prüfen.
2. Schritt 2: Tabellen, Diagramme und Karten für die Plausibilitätsprüfung einsetzen.
3. Schritt 3: Grenzen der Vorschau und Datenschutzanforderungen bewerten.

4. Katalogisierung und Pflege

1. Schritt 1: Vollständigen Datensatz mit verständlicher Beschreibung erfassen.
2. Schritt 2: Distributionen, Kontakte, Zeit- und Raumbezug pflegen.
3. Schritt 3: Änderungen und Aktualisierungsbedarf kontrolliert bearbeiten.

5. Governance-Rollen und Verantwortungen

1. Schritt 1: Dateneigentum, Stewardship, Redaktion und Freigabe abgrenzen.
2. Schritt 2: Entscheidungs- und Eskalationswege definieren.
3. Schritt 3: Rollenmatrix und regelmäßige Prüfroutinen erstellen.

6. Publikationsworkflow und Qualität

1. Schritt 1: Mindestmetadaten und Prüfkriterien festlegen.
2. Schritt 2: Entwurf, Prüfung, Freigabe und Veröffentlichung modellieren.
3. Schritt 3: Qualitätsbefunde in priorisierte Verbesserungsaufgaben überführen.

7. Hybride Suche und KI-Unterstützung

1. Schritt 1: Lexikalische und semantische Suche zielgerichtet kombinieren.
2. Schritt 2: Natürliche Sprachabfragen mit fachlicher Gegenprüfung verwenden.
3. Schritt 3: Unsichere oder unvollständige Antworten systematisch validieren.

8. SQL und tabellarische Analyse

1. Schritt 1: Tabellendaten laden und Struktur prüfen.
2. Schritt 2: Filter-, Aggregations- und Vergleichsabfragen formulieren.
3. Schritt 3: Ergebnisse als Tabelle, Kennzahl oder Diagramm dokumentieren.

9. Federation und Open Data

1. Schritt 1: Quellen, Metadatenprofile und Aktualisierung planen.
2. Schritt 2: Dubletten, Herkunft und Vertrauenswürdigkeit behandeln.
3. Schritt 3: Öffentliche und geschützte Daten in einem Portalmodell abgrenzen.

10. Abschlussprojekt

1. Schritt 1: Einen repräsentativen Datenbestand katalogisieren und prüfen.
2. Schritt 2: Governance- und Publikationsmodell mit Kennzahlen vervollständigen.
3. Schritt 3: Föderations- oder Portalroadmap vor einem Abnahmekatalog präsentieren.

Praxisübungen

• Recherche- und Auswahlaufgabe für eine reale Datenfrage.
• Vollständige Katalogisierung mit Qualitätsprüfung und Vorschau.
• Entwurf eines Governance- und Publikationsworkflows.
• Hybride Suche, SQL-Auswertung und KI-gestützte Analyse mit Gegenprüfung.
• Föderiertes Zielbild mit Einführungsroadmap.

Voraussetzungen

Allgemeine Daten- und Browserkenntnisse. Eigene Daten- und Governance-Fragestellungen können in das Abschlussprojekt eingebracht werden.