Seminar Actian Data Intelligence (Zeenea) – Kompaktseminar Data Discovery und Governance

Das dreitägige Kompaktseminar bietet einen konzentrierten Einstieg in Actian Data Intelligence und Zeenea für Organisationen, die Discovery und Governance gemeinsam aufbauen möchten. Plattformgrundlagen, Explorer, Metadatenmodell, Business Glossary, Rollen, Stewardship, Lineage, Qualität, Datenprodukte, Marketplace, Pilot und Rollout werden in einem kompakten Lernpfad verbunden.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik
• Tag 1 – Plattform, Use Cases und Architektur
• Tag 1 – Data Discovery mit Explorer
• Tag 2 – Metadatenmodell und Glossar
• Tag 2 – Governance und Stewardship
• Tag 3 – Lineage, Qualität und Compliance
• Tag 3 – Datenprodukte, Marketplace und Rollout

Zielsetzung

• Plattform und Kernkomponenten sicher einordnen
• Daten mit Explorer finden, vergleichen und bewerten
• Metadatenmodell und Business Glossary praxisnah gestalten
• Governance-Rollen und Stewardship-Abläufe definieren
• Lineage und Qualität als Vertrauenskontext nutzen
• Datenprodukte und Marketplace grundlegend einordnen
• Einen realistischen Pilot- und Rollout-Plan erstellen

Zielgruppe

Data Governance, Data Stewards, Data Owner, Data Office, Analysten, Product Owner, Data Architects und Einführungsteams mit kompaktem Schulungsbedarf.

Voraussetzungen

Allgemeine Kenntnisse zu Daten, Analytics oder Governance. Produktspezifische Erfahrung ist nicht erforderlich.

Seminarinhalte

1. Tag 1 – Plattform, Use Cases und Architektur

   1. Schritt 1: Data Catalog, Knowledge Graph, Studio, Explorer, Scanner und Marketplace einordnen
   2. Schritt 2: Discovery-, Governance-, Lineage-, Compliance- und Produktfälle priorisieren
   3. Schritt 3: Zielgruppen, Quellen und Pilotgrenzen festlegen

   Praxis: Ein kompaktes Zielbild und ein priorisierter Pilot-Scope werden erstellt.

2. Tag 1 – Data Discovery mit Explorer

   1. Schritt 1: Suchfrage, Begriffe, Filter und Objektarten zu einer Suchstrategie verbinden
   2. Schritt 2: Beschreibung, Kontakte, Beziehungen, Lineage und Qualität bewerten
   3. Schritt 3: Ergebnis und Vertrauensentscheidung dokumentieren

   Praxis: Ein vollständiger Discovery-Fall wird durchgeführt.

3. Tag 2 – Metadatenmodell und Glossar

   1. Schritt 1: Objekttypen, Eigenschaften, Beziehungen und Mindestmetadaten ableiten
   2. Schritt 2: Geschäftsbegriffe, KPI, Synonyme und technische Verknüpfungen gestalten
   3. Schritt 3: Review, Freigabe und redaktionelle Qualität festlegen

   Praxis: Ein kleiner Glossar- und Metamodellausschnitt wird aufgebaut.

4. Tag 2 – Governance und Stewardship

   1. Schritt 1: Owner, Steward, Custodian, Consumer und Plattformrolle abgrenzen
   2. Schritt 2: Backlog, Dokumentation, Review, Freigabe, Issue und Eskalation gestalten
   3. Schritt 3: Kernstandards und domänenspezifische Verantwortung verbinden

   Praxis: Ein Rollen- und Stewardship-Prozess für eine Domäne wird erstellt.

5. Tag 3 – Lineage, Qualität und Compliance

   1. Schritt 1: Upstream, Downstream und Impact Analysis auf einen Datenfluss anwenden
   2. Schritt 2: Qualitätsregeln, Signale und kritische Datenfelder einordnen
   3. Schritt 3: Klassifikation, Zugriff und Nachweise in eine Vertrauensentscheidung integrieren

   Praxis: Ein Änderungsfall wird mit Lineage-, Qualitäts- und Schutzbedarfsprüfung bearbeitet.

6. Tag 3 – Datenprodukte, Marketplace und Rollout

   1. Schritt 1: Datenprodukt, Contract und Marketplace-Angebot grundlegend strukturieren
   2. Schritt 2: Kuratierung, Suche, Anfrage und Zugriffsweg als Nutzerreise betrachten
   3. Schritt 3: Pilotabnahme, Rollout-Wellen, Adoption und Kennzahlen planen

   Praxis: Ein Datenprodukt-Steckbrief und eine 90-Tage-Roadmap werden erstellt.

Praxisübungen

1. Plattform-Zielbild und Pilot-Scope
2. Explorer-Discovery-Fall
3. Metamodell- und Glossarentwurf
4. Governance-Rollen und Stewardship-Workflow
5. Lineage-, Qualitäts- und Schutzbedarfsprüfung
6. Datenprodukt-Steckbrief und 90-Tage-Roadmap

Methodik

Das Kompaktformat arbeitet mit einer durchgängigen Fallstudie. Demonstrationen und strukturierte Arbeitsblätter reduzieren Theorie und sichern verwertbare Ergebnisse.