Seminar Magda Data Governance, Publikationsworkflows und Metadatenqualität

Das Seminar übersetzt Data-Governance-Vorgaben in einen praktikablen Magda-Katalogprozess. Rollen, Verantwortlichkeiten, Metadatenstandards, Datensatzpublikation, Qualitätsregeln, Freigaben, Lebenszyklus und messbare Verbesserungen werden zu einem durchgängigen Arbeitsmodell verbunden.

Inhaltsübersicht

1. Governance-Zielbild
2. Metadatenstandard und Mindestanforderungen
3. Publikationsworkflow
4. Qualitätsbewertung
5. Lebenszyklus und Änderungsmanagement
6. Kennzahlen und Betriebsmodell
7. Praxisübungen und Voraussetzungen

Zielgruppe

Data Governance, Data Stewardship, Datenmanagement, Fachbereichsleitung, Informationsmanagement und Katalogredaktion.

Lernziele

• Governance-Rollen und Verantwortlichkeiten für den Katalog festlegen.
• Verbindliche Mindestmetadaten und Qualitätskriterien definieren.
• Publikations- und Freigabeprozesse in nachvollziehbare Schritte gliedern.
• Lebenszyklus, Aktualisierung und Aussonderung von Datensätzen organisieren.
• Qualität mit Kennzahlen und kontinuierlichen Verbesserungsmaßnahmen steuern.

Seminarinhalte

1. Governance-Zielbild

1. Schritt 1: Geschäftliche Ziele und Katalognutzen konkretisieren.
2. Schritt 2: Datenverantwortung, Data Stewardship und technische Zuständigkeit abgrenzen.
3. Schritt 3: Entscheidungs- und Eskalationswege für den Katalog festlegen.

2. Metadatenstandard und Mindestanforderungen

1. Schritt 1: Pflicht-, Qualitäts- und optionale Metadaten unterscheiden.
2. Schritt 2: Benennungen, Beschreibungen, Kontakte, Zeitbezug und Zugriffsangaben standardisieren.
3. Schritt 3: Prüfregeln und akzeptierte Ausnahmen dokumentieren.

3. Publikationsworkflow

1. Schritt 1: Datensatzentwurf mit Verantwortlichkeit und Quelle anlegen.
2. Schritt 2: Metadaten fachlich und technisch prüfen.
3. Schritt 3: Freigabe, Veröffentlichung und Änderungsnachweis organisieren.

4. Qualitätsbewertung

1. Schritt 1: Vollständigkeit, Verständlichkeit, Aktualität und Erreichbarkeit bewerten.
2. Schritt 2: Automatische und manuelle Qualitätsbefunde zusammenführen.
3. Schritt 3: Priorisierte Verbesserungsaufgaben aus Qualitätswerten ableiten.

5. Lebenszyklus und Änderungsmanagement

1. Schritt 1: Aktualisierungszyklen und Verantwortliche festlegen.
2. Schritt 2: Änderungen, neue Versionen und abgelöste Distributionen kennzeichnen.
3. Schritt 3: Archivierung oder Entfernung nach definierten Kriterien durchführen.

6. Kennzahlen und Betriebsmodell

1. Schritt 1: Messgrößen für Abdeckung, Nutzung, Qualität und Bearbeitungszeit auswählen.
2. Schritt 2: Regelmäßige Qualitäts- und Governance-Runden vorbereiten.
3. Schritt 3: Ein umsetzbares Betriebs- und Verbesserungsboard erstellen.

Praxisübungen

• Erstellung einer Governance-Rollenmatrix.
• Definition eines Mindestmetadatensatzes mit Prüfregeln.
• Modellierung eines Publikations- und Freigabeworkflows.
• Qualitätsbewertung realitätsnaher Beispieldatensätze.
• Aufbau eines Kennzahlenblatts für kontinuierliche Verbesserung.

Voraussetzungen

Grundverständnis für Datenkataloge und organisatorische Datenverantwortung. Technische Vorkenntnisse sind nicht erforderlich.