Seminar ADVANEO Kompaktseminar – Plattform, Produkte und Einsatzszenarien

Das Kompaktformat vermittelt in verdichteter Form die wichtigsten ADVANEO-Produkte, Datenraumprinzipien und typischen Einsatzwege.

Die drei Tage verbinden Data Space as a Service, Data Marketplace, Trusted Data Hub, Supply Chain Radar und Proof X. Der Schwerpunkt liegt auf Orientierung, Auswahl, Zusammenspiel und einem umsetzbaren Einstiegskonzept.

Lernziele

• Teilnehmende können das vollständige Lösungsportfolio und seine Abhängigkeiten überblicken.
• Teilnehmende können Datenräume, Rollen, Standards und Datensouveränität einordnen.
• Teilnehmende können Data Space as a Service und Datenmarktplatz fachlich planen.
• Teilnehmende können Trusted Analytics und Lieferkettenmonitoring bewerten.
• Teilnehmende können Rapid Prototyping als Einstiegsmethode anwenden.
• Teilnehmende können einen priorisierten Einführungs- und Lernfahrplan erstellen.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Lösungsportfolio und Einsatzfelder einordnen
2. Kapitel 2: Datenräume und Datensouveränität verstehen
3. Kapitel 3: Data Space as a Service planen und dimensionieren
4. Kapitel 4: Datenanbieter-Onboarding durchführen
5. Kapitel 5: Daten suchen, bewerten und beschaffen
6. Kapitel 6: Trusted Data Hub und vertrauliche Zusammenarbeit verstehen
7. Kapitel 7: Supply Chain Radar bedienen und Arbeitsabläufe verstehen
8. Kapitel 8: Problemraum, Nutzer und Hypothesen klären
9. Kapitel 9: Integrierten Praxisfall planen und präsentieren
10. Praxisfall
11. Zielgruppe
12. Voraussetzungen

Kapitel 1: Lösungsportfolio und Einsatzfelder einordnen

Die Bausteine Data Space as a Service, Data Marketplace, Trusted Data Hub, Supply Chain Radar, Proof X und Consulting werden als zusammenhängendes Lösungsportfolio betrachtet.

1. Schritt 1: Geschäftliche Ausgangslage, Datenprobleme und Kooperationsbedarf erfassen.
2. Schritt 2: Jeden Lösungsbaustein einem typischen Problem- und Rollenprofil zuordnen.
3. Schritt 3: Abhängigkeiten zwischen Datenraum, Marktplatz, Analytics, Lieferkettenmonitoring und Prototyping sichtbar machen.
4. Schritt 4: Geeignete Einstiegspunkte für Fachbereich, IT, Governance und Management auswählen.
5. Schritt 5: Aus den Ergebnissen einen ersten Lern- und Einführungsfahrplan ableiten.

Praxisaufgabe: Ein Unternehmensszenario wird analysiert und auf die passenden Bausteine des Portfolios abgebildet.

Kapitel 2: Datenräume und Datensouveränität verstehen

Ein Datenraum verbindet Organisationen, ohne Rohdaten zwangsläufig in einer zentralen Plattform zu sammeln. Im Mittelpunkt stehen kontrollierter Austausch, Vertrauen und nachvollziehbare Nutzungsregeln.

1. Schritt 1: Datenraum, Datenplattform, Datenmarktplatz und klassische Punkt-zu-Punkt-Schnittstelle voneinander abgrenzen.
2. Schritt 2: Datensouveränität als Zusammenspiel aus Kontrolle, Transparenz, Zweckbindung und Widerruf beschreiben.
3. Schritt 3: Datenanbieter, Datennutzer, Betreiber und weitere Ökosystemrollen identifizieren.
4. Schritt 4: Technische und organisatorische Vertrauensanker in einem Datenraum benennen.
5. Schritt 5: Ein einfaches Ende-zu-Ende-Szenario vom Datenangebot bis zur kontrollierten Nutzung modellieren.

Praxisaufgabe: Ein zentraler Datenaustauschprozess wird in ein souveränes Datenraum-Szenario überführt.

Kapitel 3: Data Space as a Service planen und dimensionieren

Die Planung übersetzt Use Case, Partnerstruktur, Schutzbedarf und Betriebsanforderungen in eine konfigurierbare Servicearchitektur.

1. Schritt 1: Teilnehmerzahl, Datentypen, Transfervolumen und Verfügbarkeitsbedarf abschätzen.
2. Schritt 2: Mandanten-, Netzwerk-, Umgebungs- und Integrationsmodell festlegen.
3. Schritt 3: Benötigte Rollen, Policies, Katalogstrukturen und Serviceklassen definieren.
4. Schritt 4: Sicherheits-, Datenschutz-, Protokollierungs- und Wiederanlaufanforderungen spezifizieren.
5. Schritt 5: Einführungsstufen vom isolierten Test bis zum produktiven Partnerbetrieb planen.

Praxisaufgabe: Aus einem Anforderungskatalog wird ein dimensioniertes Zielbild mit Einführungsetappen abgeleitet.

Kapitel 4: Datenanbieter-Onboarding durchführen

Das Anbieter-Onboarding macht aus einer internen Datenquelle ein auffindbares, bewertbares und kontrolliert nutzbares Angebot.

1. Schritt 1: Datenquelle, Eigentümerschaft, Schutzbedarf und Freigabestatus prüfen.
2. Schritt 2: Datenprodukt mit verständlichen Metadaten und Qualitätsmerkmalen beschreiben.
3. Schritt 3: Nutzungsbedingungen, Zielgruppen und gegebenenfalls Vergütungsmodell festlegen.
4. Schritt 4: Konnektoranbindung und Peer-to-Peer-Übertragungsweg testen.
5. Schritt 5: Angebot veröffentlichen, Nutzung überwachen und Änderungen versionieren.

Praxisaufgabe: Ein Datenbestand wird vom internen Kandidaten bis zum freigegebenen Marktplatzangebot vorbereitet.

Kapitel 5: Daten suchen, bewerten und beschaffen

Datennutzer benötigen einen reproduzierbaren Prozess von der Bedarfsklärung über Suche und Vertragsprüfung bis zur technischen Abnahme.

1. Schritt 1: Datenbedarf, Mindestqualität, Aktualität, Format und zulässige Nutzung definieren.
2. Schritt 2: Katalog mit Suchbegriffen, Kategorien und Metadatenfiltern durchsuchen.
3. Schritt 3: Angebote nach Qualität, Herkunft, Policy, Preis und technischer Anschlussfähigkeit bewerten.
4. Schritt 4: Vertrag und Transferweg freigeben und kontrollierten Bezug starten.
5. Schritt 5: Erhaltene Daten validieren, dokumentieren und in den vorgesehenen Prozess übergeben.

Praxisaufgabe: Aus mehreren Angeboten wird ein geeignetes Datenprodukt ausgewählt, beschafft und fachlich abgenommen.

Kapitel 6: Trusted Data Hub und vertrauliche Zusammenarbeit verstehen

Der Trusted Data Hub ermöglicht organisationsübergreifende Analysen, ohne Rohdaten allgemein offenzulegen. Geteilt werden kontrolliert erzeugte Ergebnisse.

1. Schritt 1: Klassischen Datenaustausch, zentrale Analyse, föderiertes Lernen und geschützte Mehrparteienanalyse vergleichen.
2. Schritt 2: Datenhoheit, Algorithmushoheit und Ergebnisfreigabe als getrennte Kontrollziele beschreiben.
3. Schritt 3: Beteiligte Parteien, Datenbeiträge, Analysecode und Ergebnisempfänger identifizieren.
4. Schritt 4: Geeignete Anwendungsfälle und Grenzen anhand des Schutzbedarfs bewerten.
5. Schritt 5: Einen vereinfachten Analyseablauf von der Freigabe bis zur Ergebnisbereitstellung modellieren.

Praxisaufgabe: Ein sensibler Kooperationsfall wird auf Eignung für geschützte Mehrparteienanalyse geprüft.

Kapitel 7: Supply Chain Radar bedienen und Arbeitsabläufe verstehen

Das Frühwarnsystem verbindet Ereignisse, Lieferanten, Standorte, Komponenten, Risiken und Maßnahmen in einem priorisierten Arbeitsablauf.

1. Schritt 1: Dashboard, Karten-, Listen- und Detailansichten einordnen.
2. Schritt 2: Lieferanten, Standorte, Materialien und Risikofälle als Arbeitsobjekte verstehen.
3. Schritt 3: Filter, Sichten, Abonnements und persönliche Arbeitslisten konfigurieren.
4. Schritt 4: Warnungen prüfen, bewerten, zuweisen und kommentieren.
5. Schritt 5: Maßnahmenstatus und Entscheidungsnachweis bis zum Abschluss pflegen.

Praxisaufgabe: Ein Warnfall wird vom Eingang bis zur dokumentierten Bearbeitung vollständig durchgespielt.

Kapitel 8: Problemraum, Nutzer und Hypothesen klären

Rapid Prototyping beginnt mit einem klaren Problem und überprüfbaren Hypothesen statt mit einer langen Funktionsliste.

1. Schritt 1: Zielgruppe, Arbeitsablauf, Schmerzpunkte und heutige Behelfslösungen erfassen.
2. Schritt 2: Wert-, Nutzungs-, Machbarkeits- und Geschäftsmodellhypothesen formulieren.
3. Schritt 3: Kritischste Unsicherheiten und Annahmen priorisieren.
4. Schritt 4: Messbare Lernziele und Abbruchkriterien für den Prototyp festlegen.
5. Schritt 5: Mindestumfang für einen aussagekräftigen Test abgrenzen.

Praxisaufgabe: Eine Produktidee wird in ein Hypothesen- und Lernzielboard überführt.

Kapitel 9: Integrierten Praxisfall planen und präsentieren

Im Abschlussprojekt werden fachliche, technische, wirtschaftliche und organisatorische Bausteine zu einem konsistenten Lösungsvorschlag verbunden.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Ziele, Partner und Schutzbedarf des Praxisfalls strukturieren.
2. Schritt 2: Use Case, Datenprodukte, Architektur, Policies und Betriebsmodell entwerfen.
3. Schritt 3: Risiken, Kosten, Nutzen, Meilensteine und Erfolgskriterien dokumentieren.
4. Schritt 4: Prototyp- oder Pilotumfang mit Test- und Freigabekriterien festlegen.
5. Schritt 5: Lösungsvorschlag präsentieren, Einwände bearbeiten und nächste Schritte priorisieren.

Praxisaufgabe: Ein durchgängiges Lösungskonzept wird als Teamarbeit ausgearbeitet und fachlich verteidigt.

Praxisfall

Ein mittelständisches Unternehmen prüft mehrere ADVANEO-Bausteine. In einem kompakten Capstone werden Zielbild, Produktauswahl, Pilot-Use-Case und Lernpfad entwickelt.

1. Ausgangslage, Beteiligte, Daten und Entscheidungen strukturiert erfassen.
2. Lösungsbausteine, Rollen, Kontrollen und Abhängigkeiten zu einem konsistenten Vorgehen verbinden.
3. Ergebnis anhand fachlicher, technischer, wirtschaftlicher und organisatorischer Kriterien prüfen.
4. Offene Punkte, Risiken und nächste Umsetzungsschritte priorisiert dokumentieren.

Zielgruppe

• Management
• IT- und Data-Leitung
• Projektleitung
• Innovation
• Fachbereichsverantwortliche
• Beratung und Presales

Voraussetzungen

• keine tiefen technischen Spezialkenntnisse erforderlich
• hilfreich: konkrete Daten-, KI- oder Lieferkettenfragestellung