Seminar Actian Data Intelligence (Zeenea) – Data Governance, Stewardship und Verantwortlichkeiten

Dieses Seminar operationalisiert Data Governance mit Actian Data Intelligence und Zeenea. Aus Governance-Prinzipien entstehen konkrete Rollen, Entscheidungsrechte, Stewardship-Arbeitsabläufe, Mindestmetadaten, Qualitätsregeln, Freigaben, Kontrollen und Kennzahlen. Die Plattform dient als Arbeits- und Nachweissystem, während zentrale Leitplanken und domänenspezifische Verantwortung zu einem skalierbaren Betriebsmodell verbunden werden.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik
• 1. Governance-Auftrag und Entscheidungsbedarf
• 2. Operating Model und Governance-Ebenen
• 3. Rollen und Entscheidungsrechte
• 4. Stewardship-Arbeitsvorrat und Priorisierung
• 5. Mindestmetadaten und Dokumentationsstandards
• 6. Review-, Freigabe- und Änderungsprozesse
• 7. Policies, Regeln und Kontrollen
• 8. Ausnahmen, Konflikte und Eskalation
• 9. Governance im Katalog abbilden
• 10. Föderierte Governance und Domänenzusammenarbeit
• 11. Kennzahlen und Management-Reviews
• 12. Umsetzungsroadmap und Betriebsübergang

Zielsetzung

• Governance-Ziele und priorisierte Entscheidungen aus der Datenstrategie ableiten
• Rollen, Verantwortlichkeiten und Entscheidungsrechte trennscharf definieren
• Stewardship-Prozesse vom Metadatenbedarf bis zur Freigabe gestalten
• Policies, Standards, Kontrollen und Ausnahmen operationalisieren
• Governance-Artefakte im Katalog nachvollziehbar abbilden
• Föderierte Verantwortung, Gremien und Eskalationswege skalierbar organisieren
• Wirksamkeit mit Kennzahlen und regelmäßigen Reviews steuern

Zielgruppe

Chief Data Office, Data Governance Manager, Data Owner, Business und Technical Data Stewards, Data Product Owner, Compliance, Facharchitektur und Domänenleitungen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu Datenkatalogen und Data Governance. Bestehende Rollenmodelle oder Governance-Richtlinien können für die Übungen verwendet werden.

Seminarinhalte

1. 1. Governance-Auftrag und Entscheidungsbedarf

   1. Schritt 1: Strategische Ziele in konkrete Governance-Entscheidungen und Schutzbedarfe übersetzen
   2. Schritt 2: Probleme wie Unklarheit, Dubletten, mangelnde Qualität und unkontrollierte Nutzung priorisieren
   3. Schritt 3: Scope, Mandat, Erfolgskriterien und Sponsorship festlegen

   Praxis: Ein Governance-Charter mit Entscheidungsfeldern und messbarem Auftrag wird erstellt.

2. 2. Operating Model und Governance-Ebenen

   1. Schritt 1: Zentrale, föderierte und domänenbezogene Aufgaben strukturieren
   2. Schritt 2: Standards, Services, Beratung, Kontrolle und Entscheidung als Leistungspaket definieren
   3. Schritt 3: Abhängigkeiten zu Architektur, Security, Datenschutz und Datenproduktmanagement klären

   Praxis: Ein Operating Model mit zentralen und dezentralen Verantwortlichkeiten wird entworfen.

3. 3. Rollen und Entscheidungsrechte

   1. Schritt 1: Data Owner, Steward, Custodian, Product Owner, Consumer und Plattformrolle abgrenzen
   2. Schritt 2: Accountability, Ausführung, Beratung und Information eindeutig zuweisen
   3. Schritt 3: Stellvertretung, Kapazität, Qualifikation und Konfliktregeln festlegen

   Praxis: Ein RACI- und Decision-Rights-Modell für einen Datenlebenszyklus wird aufgebaut.

4. 4. Stewardship-Arbeitsvorrat und Priorisierung

   1. Schritt 1: Metadatenlücken, Definitionskonflikte, Qualitätsprobleme und Änderungsbedarfe erfassen
   2. Schritt 2: Kritikalität, Reichweite, Risiko und Nutzen als Priorisierungskriterien verwenden
   3. Schritt 3: Backlog, Service-Level und Eskalation für Stewardship-Arbeit gestalten

   Praxis: Ein priorisierter Stewardship-Backlog mit Bearbeitungsklassen wird erstellt.

5. 5. Mindestmetadaten und Dokumentationsstandards

   1. Schritt 1: Pflichtangaben nach Objektart, Status und Kritikalität definieren
   2. Schritt 2: Definitionen, Kontakte, Klassifikation, Qualität und Lineage als Mindestkontext kombinieren
   3. Schritt 3: Automatisch erfasste und manuell verantwortete Metadaten abgrenzen

   Praxis: Ein Mindestmetadatenstandard für Dataset, Feld und Datenprodukt wird formuliert.

6. 6. Review-, Freigabe- und Änderungsprozesse

   1. Schritt 1: Erstellung, fachliche Prüfung, Veröffentlichung und regelmäßige Bestätigung organisieren
   2. Schritt 2: Änderungsanträge, Versionen, Abhängigkeiten und Kommunikationspflichten behandeln
   3. Schritt 3: Vier-Augen-Prinzip und risikobasierte Freigabestufen anwenden

   Praxis: Ein Freigabeworkflow für kritische Geschäftsbegriffe wird modelliert.

7. 7. Policies, Regeln und Kontrollen

   1. Schritt 1: Grundsätze in überprüfbare Vorgaben und konkrete Kontrollhandlungen übersetzen
   2. Schritt 2: Kontrollziel, Frequenz, Evidenz, Owner und Abweichungsbehandlung festlegen
   3. Schritt 3: Automatisierte Signale und manuelle Governance-Prüfungen kombinieren

   Praxis: Ein Kontrollkatalog für sensible und geschäftskritische Daten wird aufgebaut.

8. 8. Ausnahmen, Konflikte und Eskalation

   1. Schritt 1: Begründete Ausnahmen zeitlich begrenzen und mit Kompensationsmaßnahmen versehen
   2. Schritt 2: Begriffs-, Ownership- und Qualitätskonflikte strukturiert entscheiden
   3. Schritt 3: Eskalationsstufen, Entscheidungsgremien und Nachweispflichten festlegen

   Praxis: Ein Konfliktfall wird mit Entscheidungsprotokoll und Ausnahmegenehmigung bearbeitet.

9. 9. Governance im Katalog abbilden

   1. Schritt 1: Rollen, Kontakte, Status, Begriffe, Policies und Beziehungen konsistent dokumentieren
   2. Schritt 2: Sichtbarkeit für Explorer-Nutzer und Bearbeitbarkeit für Stewards ausbalancieren
   3. Schritt 3: Katalogdaten als Nachweis für Entscheidungen und Kontrollen nutzen

   Praxis: Ein Governance-konformer Asset-Steckbrief wird vollständig aufgebaut.

10. 10. Föderierte Governance und Domänenzusammenarbeit

    1. Schritt 1: Domänenautonomie mit unternehmensweiten Leitplanken verbinden
    2. Schritt 2: Geteilte Begriffe, Datenprodukte und Beziehungen über Kataloggrenzen koordinieren
    3. Schritt 3: Gemeinsame Services, Communities und Eskalationsforen gestalten

    Praxis: Ein föderiertes Governance-Modell für drei Domänen wird entworfen.

11. 11. Kennzahlen und Management-Reviews

    1. Schritt 1: Abdeckung, Aktualität, Qualität, Bearbeitungszeit, Nutzung und Regelkonformität messen
    2. Schritt 2: Kennzahlen in operative, taktische und strategische Steuerung gliedern
    3. Schritt 3: Review-Agenda, Maßnahmenverfolgung und Entscheidungslog etablieren

    Praxis: Eine Governance-Scorecard mit Schwellen und Maßnahmenlogik wird erstellt.

12. 12. Umsetzungsroadmap und Betriebsübergang

    1. Schritt 1: Rollenbesetzung, Standards, Plattformkonfiguration und Adoption in Wellen planen
    2. Schritt 2: Pilot, Skalierung und Verstetigung mit klaren Austrittskriterien strukturieren
    3. Schritt 3: Risiken, Abhängigkeiten und Entscheidungsbedarf transparent halten

    Praxis: Eine 180-Tage-Roadmap für das Governance Operating Model wird ausgearbeitet.

Praxisübungen

1. Erstellung eines Governance-Charters und Operating Models
2. RACI- und Decision-Rights-Modell für eine Fachdomäne
3. Mindestmetadatenstandard und Stewardship-Backlog
4. Freigabe- und Ausnahmeprozess für kritische Daten
5. Governance-Scorecard mit Management-Review
6. 180-Tage-Umsetzungsroadmap

Methodik

Governance-Canvas, Rollenworkshops, Prozessmodellierung und Plattformbeispiele werden in einem durchgängigen Domänenfall verbunden. Alle Ergebnisse entstehen als wiederverwendbare Governance-Artefakte.