Seminar ADVANEO Projektmanagement für Data-Space-Einführungen

Data-Space-Projekte werden als kombiniertes Technik-, Daten-, Governance-, Partner- und Veränderungsvorhaben strukturiert.

Das Seminar entwickelt Projektauftrag, Workstreams, Gremien, Roadmap, Partner-Onboarding, Test, Pilot, Rollout und Serviceübergabe. Typische Abhängigkeiten und Entscheidungsfallen werden ausdrücklich behandelt.

Lernziele

• Teilnehmende können Projektziele, Scope und Erfolgskriterien belastbar definieren.
• Teilnehmende können fachliche, technische und organisatorische Workstreams integrieren.
• Teilnehmende können Gremien, Berichte, Risiken und Eskalationen organisieren.
• Teilnehmende können Partner-Onboarding und Adoption planbar machen.
• Teilnehmende können Pilot, Test, Rollout und Rückfalloption strukturieren.
• Teilnehmende können Betriebsübergabe und kontinuierliche Verbesserung vorbereiten.

Inhaltsübersicht

1. Kapitel 1: Projektauftrag, Roadmap und Steuerung aufsetzen
2. Kapitel 2: Governance- und Betriebsmodell aufbauen
3. Kapitel 3: Partner-Onboarding und Veränderungsmanagement gestalten
4. Kapitel 4: Test, Pilot, Rollout und Übergabe durchführen
5. Kapitel 5: Service Management und kontinuierliche Verbesserung verankern
6. Kapitel 6: Business Case, Kennzahlen und Entscheidungsgrundlage entwickeln
7. Praxisfall
8. Zielgruppe
9. Voraussetzungen

Kapitel 1: Projektauftrag, Roadmap und Steuerung aufsetzen

Data-Space-Projekte verbinden Technik, Daten, Partner, Governance und Veränderung. Der Projektauftrag muss diese Abhängigkeiten ausdrücklich abbilden.

1. Schritt 1: Ziele, Nicht-Ziele, Nutzen, Scope und Erfolgskriterien im Projektauftrag festlegen.
2. Schritt 2: Arbeitspakete für Use Case, Daten, Plattform, Governance, Partner und Betrieb strukturieren.
3. Schritt 3: Meilensteine, Abhängigkeiten, Risiken und Entscheidungszeitpunkte planen.
4. Schritt 4: Projektgremien, Berichtswesen und Eskalationswege definieren.
5. Schritt 5: Roadmap vom Discovery- und Pilotstadium bis zur Skalierung erstellen.

Praxisaufgabe: Ein vollständiger Projektsteckbrief mit Roadmap und Meilensteinlogik wird ausgearbeitet.

Kapitel 2: Governance- und Betriebsmodell aufbauen

Governance regelt, wer entscheiden darf, welche Regeln gelten und wie Verstöße oder Änderungen behandelt werden. Das Modell muss zum Reifegrad und zur Größe des Ökosystems passen.

1. Schritt 1: Governance-Gegenstände wie Teilnahme, Datenprodukte, Policies, Sicherheit und Konflikte katalogisieren.
2. Schritt 2: Gremien, Rollen, Entscheidungsverfahren und Dokumentationspflichten definieren.
3. Schritt 3: Regeln für Aufnahme, Änderung, Ausnahme und Ausschluss von Teilnehmern festlegen.
4. Schritt 4: Betrieb, Finanzierung und Leistungskennzahlen des Datenraums verankern.
5. Schritt 5: Ein stufenweises Reifegradmodell für Pilot, Wachstum und Regelbetrieb entwerfen.

Praxisaufgabe: Ein Governance-Handbuch wird als übersichtliche Struktur mit Entscheidungs- und Eskalationswegen vorbereitet.

Kapitel 3: Partner-Onboarding und Veränderungsmanagement gestalten

Neue technische Verbindungen reichen nicht aus. Partner benötigen klare Anforderungen, Unterstützung, Schulung und einen kontrollierten Aufnahmeprozess.

1. Schritt 1: Readiness von Organisation, Daten, Technik, Sicherheit und Governance bewerten.
2. Schritt 2: Onboarding-Paket mit Rollen, Checklisten, Nachweisen und Testfällen entwickeln.
3. Schritt 3: Kommunikation, Schulung und Support für unterschiedliche Zielgruppen planen.
4. Schritt 4: Pilotpartner eng begleiten und wiederkehrende Hürden standardisieren.
5. Schritt 5: Adoption, Zufriedenheit, Durchlaufzeit und Abbruchgründe messen.

Praxisaufgabe: Ein Partner-Onboarding-Playbook wird für einen neuen Datenanbieter erstellt.

Kapitel 4: Test, Pilot, Rollout und Übergabe durchführen

Ein kontrollierter Rollout verbindet technische Tests, fachliche Abnahme, Partnererprobung und betriebliche Bereitschaft.

1. Schritt 1: Teststufen für Komponente, Integration, Vertrag, Transfer, Sicherheit und Fachprozess definieren.
2. Schritt 2: Testdaten, Umgebungen, Verantwortliche und Abnahmekriterien festlegen.
3. Schritt 3: Pilot mit begrenztem Umfang und klaren Lernzielen durchführen.
4. Schritt 4: Fehler, Risiken und offene Punkte vor der Skalierung entscheiden.
5. Schritt 5: Rolloutwellen, Kommunikation, Support und Betriebsübergabe organisieren.

Praxisaufgabe: Ein Pilot- und Rolloutplan wird mit Go-live-Kriterien und Rückfalloption erstellt.

Kapitel 5: Service Management und kontinuierliche Verbesserung verankern

Der produktive Betrieb benötigt definierte Leistungen, Support, Störungsbehandlung, Änderungen und regelmäßige Serviceverbesserung.

1. Schritt 1: Servicekatalog, Verantwortliche, Servicezeiten und Leistungskennzahlen definieren.
2. Schritt 2: Incident-, Problem-, Change- und Release-Prozess auf Partnerbetrieb anpassen.
3. Schritt 3: Supportkanäle, Prioritäten, Eskalation und Kommunikation festlegen.
4. Schritt 4: Wiederkehrende Fehler und Engpässe mit Ursachenanalyse behandeln.
5. Schritt 5: Serviceberichte und Verbesserungsbacklog in einen Regelkreis überführen.

Praxisaufgabe: Ein Servicehandbuch wird für Plattform, Datenprodukte und Partnerunterstützung entworfen.

Kapitel 6: Business Case, Kennzahlen und Entscheidungsgrundlage entwickeln

Ein Datenprojekt benötigt eine belastbare wirtschaftliche Begründung. Nutzen, Kosten, Risiken und Abhängigkeiten werden transparent und überprüfbar zusammengeführt.

1. Schritt 1: Direkte und indirekte Nutzenkomponenten mit verantwortlichen Messgrößen definieren.
2. Schritt 2: Einmalige und laufende Kosten für Technik, Daten, Partner, Governance und Betrieb erfassen.
3. Schritt 3: Risiken, Annahmen und Sensitivitäten in Szenarien dokumentieren.
4. Schritt 4: Kennzahlen für Adoption, Datenqualität, Prozesswirkung und Wirtschaftlichkeit festlegen.
5. Schritt 5: Entscheidungsvorlage mit Mindestkriterien für Pilot, Skalierung oder Abbruch erstellen.

Praxisaufgabe: Für einen priorisierten Use Case wird eine kompakte Investitions- und Freigabevorlage ausgearbeitet.

Praxisfall

Ein Data-Space-Einführungsprojekt wird von Auftrag und Workstreams über Pilotpartner und Tests bis zur Rollout- und Betriebsübergabe geplant.

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

• Projekt- und Programmleitung
• Product Owner
• PMO
• IT- und Data-Leitung
• Ökosystemmanagement
• Change Management

Voraussetzungen

• Erfahrung in Projekt- oder Produktarbeit
• Grundverständnis des geplanten Data-Space- oder Datenkooperationsvorhabens