Seminar Bizzdesign HOPEX – Data Architecture

Das zweitägige Seminar entwickelt eine nachvollziehbare Datenarchitektur von fachlichen Informationsobjekten bis zu Anwendungen, Schnittstellen und technischen Datenbeständen. Eigentum, Lebenszyklen, Datenflüsse, Qualität, Schutzbedarf und Zielarchitektur werden im Repository verbunden.

Inhaltsübersicht

• Informationsdomänen und Begriffe strukturieren
• Fachliche Datenobjekte modellieren
• Anwendungen und Datenbestände zuordnen
• Datenflüsse und Schnittstellen analysieren
• Qualität, Schutzbedarf und Compliance einordnen
• Zieldatenarchitektur und Roadmap entwickeln

Lernziele

• Fachliche Informationsobjekte und Verantwortlichkeiten konsistent strukturieren.
• Datenbestände, Anwendungen, Schnittstellen und Datenflüsse rückverfolgbar verbinden.
• Qualität, Schutzbedarf, Lebenszyklus und Redundanzen analysieren.
• Eine priorisierte Zielarchitektur mit Übergangsschritten und Governance-Regeln entwickeln.

Schrittweise Seminarinhalte

Schritt 1: Informationsdomänen und Begriffe strukturieren

Die Datenarchitektur beginnt mit einer fachlich verständlichen Gliederung und eindeutigen Begriffen.

1. Informationsdomänen entlang Geschäftsmodell und Verantwortungsstruktur abgrenzen.
2. Zentrale Geschäftsbegriffe, Definitionen und Synonyme erfassen.
3. Fachliche Eigentümer und Data-Steward-Rollen zuordnen.
4. Überschneidungen und widersprüchliche Begriffe in einem Review bereinigen.

Prüfpunkt: Jeder zentrale Begriff besitzt eine eindeutige Definition, Domäne und fachliche Verantwortung.

Schritt 2: Fachliche Datenobjekte modellieren

Begriffe werden zu strukturierten Informationsobjekten mit Beziehungen, Lebenszyklen und Qualitätsanforderungen weiterentwickelt.

1. Kernobjekte, Attribute und fachliche Identifikatoren bestimmen.
2. Beziehungen und Kardinalitäten anhand konkreter Geschäftsfälle prüfen.
3. Erzeugung, Änderung, Nutzung, Archivierung und Löschung als Lebenszyklus beschreiben.
4. Qualitätsdimensionen und geschäftliche Kritikalität je Objekt festlegen.

Prüfpunkt: Das fachliche Modell unterstützt die wichtigsten Geschäftsfälle ohne widersprüchliche Objektdefinitionen.

Schritt 3: Anwendungen und Datenbestände zuordnen

Fachliche Informationen werden mit physischen oder logischen Datenbeständen und den verarbeitenden Anwendungen verknüpft.

1. Führende, replizierende und konsumierende Anwendungen je Datenobjekt erfassen.
2. Datenbanken, Dateien, Plattformen und externe Dienste als Bestände zuordnen.
3. Eigentum, technische Verantwortung und System-of-Record-Status kennzeichnen.
4. Unklare Führung, Mehrfachhaltung und verwaiste Bestände identifizieren.

Prüfpunkt: Für jedes kritische Datenobjekt ist ein führender Bestand oder eine dokumentierte Klärungsmaßnahme vorhanden.

Schritt 4: Datenflüsse und Schnittstellen analysieren

Datenbewegungen werden mit Quelle, Ziel, Inhalt, Frequenz, Technologie und Kontrollpunkten beschrieben.

1. Wesentliche Datenflüsse entlang eines End-to-End-Geschäftsfalls modellieren.
2. Übertragene Informationsobjekte und Transformationsschritte zuordnen.
3. Synchronität, Häufigkeit, Volumen und Fehlerbehandlung dokumentieren.
4. Medienbrüche, unkontrollierte Kopien und kritische Knotenpunkte markieren.

Prüfpunkt: Der gewählte Geschäftsfall ist von der Datenerzeugung bis zur Nutzung lückenlos nachvollziehbar.

Schritt 5: Qualität, Schutzbedarf und Compliance einordnen

Architekturinformationen werden um Qualitäts-, Sicherheits- und Aufbewahrungsanforderungen ergänzt.

1. Qualitätsanforderungen und Messpunkte an Quelle und Übergabe definieren.
2. Schutzbedarf und zulässige Nutzung nach Datenkategorie bewerten.
3. Aufbewahrung, Archivierung und Löschung mit dem Lebenszyklus abgleichen.
4. Architekturrisiken aus unklarer Herkunft, Redundanz und fehlender Kontrolle priorisieren.

Prüfpunkt: Kritische Daten besitzen messbare Qualitätsanforderungen und nachvollziehbare Schutz- und Lebenszyklusregeln.

Schritt 6: Zieldatenarchitektur und Roadmap entwickeln

Befunde werden in Architekturprinzipien, Zielzustände und realistische Übergangsschritte übersetzt.

1. Ziele für Führung, Integration, Verteilung und Nutzung der Daten formulieren.
2. Sollzustand für Kernobjekte, Bestände und Datenflüsse modellieren.
3. Migrations- und Bereinigungsmaßnahmen nach Nutzen, Risiko und Abhängigkeit priorisieren.
4. Governance-Gates und Architekturkennzahlen für die Umsetzung festlegen.

Prüfpunkt: Die Zielarchitektur besitzt eine umsetzbare Roadmap und messbare Governance-Kriterien.

Praxisfall und Arbeitsweise

Für eine Kunden- und Vertragsdomäne werden Begriffe, fachliche Objekte, führende Anwendungen, Bestände und Datenflüsse modelliert. Redundanzen und Qualitätsrisiken werden bewertet und in eine Zieldatenarchitektur mit priorisierten Übergangsschritten überführt.

Kurze Fachimpulse wechseln mit Demonstrationen, strukturierten Konfigurationsschritten, Modellierungsaufgaben und kontrollierten Prüfungen. Jede Übung beginnt mit definierten Ausgangsdaten und endet mit einem dokumentierten Sollzustand, damit die erarbeiteten Vorgehensweisen im eigenen Repository reproduzierbar bleiben.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Datenarchitekten, Enterprise- und Lösungsarchitekten, Data Governance, Integrationsarchitekten, Facharchitekten und Plattformverantwortliche.

Voraussetzungen: Grundverständnis von Datenmodellen, Anwendungen und Schnittstellen; Kenntnisse der eigenen Informationsdomänen sind hilfreich.