Seminar One Data – Use Case Builder und fachlich-technische Spezifikation

Der Use Case Builder schafft einen gemeinsamen, dauerhaften Übergabepunkt zwischen Fachbereich und Data Engineering. Das Seminar zeigt, wie Geschäftsfrage, Zielbild, Output, Owner, Wertbeitrag, Datenbedarf, Quellassets und Quality Gates strukturiert erfasst werden.

Geeignete Daten werden mit Such- und unterstützten Vorschlägen identifiziert, in einem Datenfluss verbunden und als build-fähige Produktanforderung mit Management-Sicht übergeben.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielgruppe
2. Voraussetzungen
3. Seminarziele
4. Seminarinhalte
5. Kapitel 1: Fachlichen Use Case strukturiert erfassen
6. Kapitel 2: Datenbedarf und passende Assets ermitteln
7. Kapitel 3: Geschäftswert und Produktgrenzen festlegen
8. Kapitel 4: Build-fähigen Datenfluss und Übergabe erzeugen
9. Kapitel 5: Datenprodukt-Reife und Roadmap verknüpfen
10. Praxisübungen
11. Methodik

Zielgruppe

• Business Analysts
• Data Product Owner
• Data Engineers und Data Architects
• Use-Case- und Projektverantwortliche

Voraussetzungen

• Grundverständnis von Geschäftsanforderungen und Datenquellen

Seminarziele

• Geschäftsfragen in messbare Use Cases übersetzen
• Output, Owner, Wertbeitrag und Rahmenbedingungen strukturiert erfassen
• passende Assets und vorhandene Datenprodukte bewerten
• Datenfluss und Zielstruktur build-fähig modellieren
• Quality Gates, Übergabe und Management-Sicht vollständig aufbauen

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in aufeinander aufbauenden Kapiteln bearbeitet. Jeder Arbeitsschritt wird anhand eines durchgängigen Szenarios nachvollzogen und anschließend praktisch überprüft.

1. Fachlichen Use Case strukturiert erfassen

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Geschäftsfrage; Zielbild und Output; Owner und Wertbeitrag; Rahmenbedingungen.

1. Schritt 1: Die Ausgangsfrage wird in ein messbares Geschäftsziel und einen klaren Entscheidungsbedarf übersetzt.
2. Schritt 2: Erwarteter Output, Zielgruppe, Zeitbezug und Erfolgskriterien werden beschrieben.
3. Schritt 3: Owner, Stakeholder, Nutzenhypothese und strategischer Bezug werden erfasst.
4. Schritt 4: Risiken, Einschränkungen, Schutzbedarf und bekannte Abhängigkeiten werden frühzeitig dokumentiert.

2. Datenbedarf und passende Assets ermitteln

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: fachliche Datenbegriffe; KI-gestützte Vorschläge; Eignungsprüfung; Lückenanalyse.

1. Schritt 1: Der benötigte Informationsgehalt wird in fachliche Datenbegriffe und Auswahlkriterien zerlegt.
2. Schritt 2: Geeignete Datenassets und vorhandene Datenprodukte werden über Suche und unterstützte Vorschläge identifiziert.
3. Schritt 3: Kandidaten werden auf Semantik, Lineage, Qualität, Aktualität, Schutzbedarf und Verfügbarkeit geprüft.
4. Schritt 4: Fehlende Daten werden als neuer Produktbedarf mit klarer Begründung und Priorität erfasst.

3. Geschäftswert und Produktgrenzen festlegen

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Geschäftsfrage; Verbraucher und Entscheidungen; Output und Scope; Nicht-Ziele.

1. Schritt 1: Die zu unterstützende Geschäftsentscheidung wird präzise beschrieben und von bloßen Datenwünschen getrennt.
2. Schritt 2: Verbraucher, Nutzungskontexte und erwartete Wertbeiträge werden identifiziert.
3. Schritt 3: Output, Granularität, Aktualität, Domäne und fachliche Produktgrenze werden festgelegt.
4. Schritt 4: Nicht-Ziele, Ausschlüsse und Abhängigkeiten werden dokumentiert, damit der Scope beherrschbar bleibt.

4. Build-fähigen Datenfluss und Übergabe erzeugen

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Quell- und Zielstruktur; Datenproduktanforderungen; Quality Gates; Management-Sicht.

1. Schritt 1: Quellen, Zwischenstufen, Zielassets und benötigte Datenprodukte werden zu einem nachvollziehbaren Datenfluss verbunden.
2. Schritt 2: Anforderungen an Schema, Qualität, Ownership, Zugriff und Zielumgebung werden vervollständigt.
3. Schritt 3: Quality Gates und Abnahmekriterien werden vor der technischen Umsetzung festgelegt.
4. Schritt 4: Status, Verantwortliche, offene Punkte und nächste Entscheidungen werden in einer gemeinsamen Management-Sicht kontrolliert.

5. Datenprodukt-Reife und Roadmap verknüpfen

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: verknüpfte Datenprodukte; Readiness-Signale; Kapazität und Abhängigkeiten; Roadmap.

1. Schritt 1: Für jeden Use Case werden benötigte vorhandene und neu zu erstellende Datenprodukte verknüpft.
2. Schritt 2: Reifegrad, Qualität, Owner, Vertrag und technische Verfügbarkeit werden als Readiness-Signale ausgewertet.
3. Schritt 3: Abhängigkeiten, Engpässe und verfügbare Engineering-Kapazität werden in die Reihenfolge einbezogen.
4. Schritt 4: Aus Priorität und Reife wird eine umsetzbare Roadmap mit Entscheidungs- und Review-Punkten erstellt.

Praxisübungen

• unklare Fachanforderung in Geschäftsziel, Output und Erfolgskriterien überführen
• Datenassets anhand Semantik, Lineage, Qualität und Schutzbedarf auswählen
• Quell- und Zielstruktur für einen neuen Datenproduktbedarf modellieren
• build-fähige Übergabe mit Quality Gates und offenen Entscheidungen erstellen

Methodik

Trainergeführte Erläuterungen, strukturierte Demonstrationen, fachliche und technische Fallstudien sowie praktische Übungen werden miteinander kombiniert. Prüflisten, Rollenmodelle, Spezifikationen und Betriebsabläufe entstehen direkt aus den Übungsfällen und werden im Seminar gemeinsam kontrolliert.