Seminar GADS – Automotive-Datenstrategie und Use-Case-Design

Beschreibung

Die Schulung übersetzt technische Möglichkeiten von GADS in priorisierte Automotive-Anwendungsfälle. Ausgangspunkt sind Geschäftsziele und Engineering-Probleme, nicht einzelne Produkte oder Wunschlisten. Für jeden Use Case werden Datenquellen, Qualitätsanforderungen, Nutzer, Schutzbedarf, Nutzenkennzahlen und betriebliche Voraussetzungen strukturiert erfasst.

Seminarziel

Ein belastbares Use-Case-Portfolio mit klarer Priorisierung, messbaren Nutzenannahmen und einer umsetzbaren Datenstrategie soll erstellt werden können.

Lernziele

• Den Themenbereich „Strategische Ausgangslage erfassen“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Use Cases strukturiert beschreiben“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Datenprodukte und Verantwortungen definieren“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Nutzen und Aufwand bewerten“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Governance und Leitplanken verankern“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.

Inhaltsübersicht

1. 1. Strategische Ausgangslage erfassen
2. 2. Use Cases strukturiert beschreiben
3. 3. Datenprodukte und Verantwortungen definieren
4. 4. Nutzen und Aufwand bewerten
5. 5. Governance und Leitplanken verankern
6. 6. Roadmap und Pilot zuschneiden

Zielgruppe

Programmleiter, Enterprise- und Datenarchitekten, Engineering-Verantwortliche, Product Owner und Fachbereichsleiter

Voraussetzungen

Verständnis der eigenen Entwicklungs- oder Produktionsprozesse; technische Detailkenntnisse sind nicht erforderlich

Seminarinhalte

1. Strategische Ausgangslage erfassen

Kapitelinhaltsverzeichnis: Unternehmens- und Entwicklungsziele; bestehende Datensilos; kritische Entscheidungsprozesse; Datenengpässe und Medienbrüche; Stakeholder und Zielkonflikte

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Unternehmens- und Entwicklungsziele erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für bestehende Datensilos festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für kritische Entscheidungsprozesse entwerfen.
4. Datenengpässe und Medienbrüche schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Stakeholder und Zielkonflikte prüfen.
6. Ergebnis mit Prüfkriterien verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Eine Problem- und Zielmatrix für ein Automotive-Entwicklungsszenario erstellen.

2. Use Cases strukturiert beschreiben

Kapitelinhaltsverzeichnis: fachlicher Auslöser und Nutzer; benötigte Datenarten; Verarbeitungs- und Latenzanforderungen; Ergebnis und Entscheidung; Abnahmekriterien und Grenzen; Abhängigkeiten zu Werkzeugen

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für fachlicher Auslöser und Nutzer erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für benötigte Datenarten festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Verarbeitungs- und Latenzanforderungen entwerfen.
4. Ergebnis und Entscheidung schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Abnahmekriterien und Grenzen prüfen.
6. Ergebnis anhand von Abhängigkeiten zu Werkzeugen verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Zwei Use-Case-Canvas vollständig ausfüllen und gegeneinander abgrenzen.

3. Datenprodukte und Verantwortungen definieren

Kapitelinhaltsverzeichnis: Datenprodukt und Domäne; Data Product Owner; Vertrags- und Qualitätsmerkmale; Metadaten und Auffindbarkeit; Zugriffs- und Nutzungsregeln; Lebenszyklus und Kosten

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Datenprodukt und Domäne erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Data Product Owner festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Vertrags- und Qualitätsmerkmale entwerfen.
4. Metadaten und Auffindbarkeit schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Zugriffs- und Nutzungsregeln prüfen.
6. Ergebnis anhand von Lebenszyklus und Kosten verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Ein Datenprodukt für Messdaten einschließlich Owner, SLA und Qualitätsmerkmalen modellieren.

4. Nutzen und Aufwand bewerten

Kapitelinhaltsverzeichnis: Nutzenhypothese und Kennzahl; Aufwand und technische Komplexität; Risiko und Compliance; Wiederverwendbarkeit; Time-to-Value; Bewertungsskala und Entscheidungslogik

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Nutzenhypothese und Kennzahl erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Aufwand und technische Komplexität festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Risiko und Compliance entwerfen.
4. Wiederverwendbarkeit schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Time-to-Value prüfen.
6. Ergebnis anhand von Bewertungsskala und Entscheidungslogik verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Eine Bewertungsmatrix anwenden und drei Use Cases in eine nachvollziehbare Reihenfolge bringen.

5. Governance und Leitplanken verankern

Kapitelinhaltsverzeichnis: Datenhoheit und Zweckbindung; Freigaben und Rollen; Qualitäts- und Lineage-Nachweise; Aufbewahrung und Löschung; Partner- und Ländergrenzen; Eskalation und Ausnahmen

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Datenhoheit und Zweckbindung erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Freigaben und Rollen festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Qualitäts- und Lineage-Nachweise entwerfen.
4. Aufbewahrung und Löschung schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Partner- und Ländergrenzen prüfen.
6. Ergebnis anhand von Eskalation und Ausnahmen verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Leitplanken für interne und externe Datennutzung formulieren.

6. Roadmap und Pilot zuschneiden

Kapitelinhaltsverzeichnis: Pilotumfang und Minimaldatenprodukt; technische und organisatorische Voraussetzungen; Messpunkte und Baseline; Abbruch- und Erweiterungskriterien; Ressourcen und Rollen; Entscheidungsvorlage

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Pilotumfang und Minimaldatenprodukt erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für technische und organisatorische Voraussetzungen festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Messpunkte und Baseline entwerfen.
4. Abbruch- und Erweiterungskriterien schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Ressourcen und Rollen prüfen.
6. Ergebnis anhand von Entscheidungsvorlage verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Eine 90-Tage-Pilotplanung mit messbaren Erfolgskriterien ausarbeiten.

Praxisanteile

Die Übungen bauen auf einem konsistenten Automotive-Datenszenario auf. Konfigurationen, Architekturentscheidungen, Prüfprotokolle und Betriebsmaßnahmen werden so dokumentiert, dass sie in ein eigenes Einführungs- oder Betriebskonzept übertragen werden können.