Seminar Obeo SmartEA – Qualitätssicherung, Validierung und Governance

Das Seminar entwickelt aus Modellierungsregeln, Datenverantwortung und Prüfanforderungen ein praktikables Qualitätssystem. Automatisierte Validierung, manuelle Reviews, Kennzahlen, Fehlerbearbeitung und Freigaben werden zu einem wiederholbaren Governance-Prozess verbunden.

Inhaltsverzeichnis

1. Seminarziel
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Seminarinhalte
5. 1. Qualitätsziele und Geltungsbereich
6. 2. Modellierungs- und Datenregeln
7. 3. Automatisierte Validierung
8. 4. Manuelle Reviews
9. 5. Fehlerworkflow und Ausnahmen
10. 6. Qualitätskennzahlen und Reporting
11. 7. Governance-Zyklus
12. Praxisübungen
13. Einordnung in den Lernpfad

Seminarziel

Qualitätsziele können in messbare Regeln, Validierungen und Reviewverfahren übersetzt werden. Fehler werden priorisiert, Verantwortlichkeiten geklärt und Qualitätsentwicklung über Kennzahlen und regelmäßige Kontrollen gesteuert.

Zielgruppe

Repository Owner, Modellierungsgovernance, Lead Architects, Data Stewards, Qualitätsmanagement, Revision und funktionale Administration.

Voraussetzungen

Sichere SmartEA-Bedienung und Grundkenntnisse der verwendeten Modellierungssprache sowie des Repository-Aufbaus.

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in einer festen Arbeitsfolge vermittelt: Ausgangslage klären, Funktion oder Methode demonstrieren, den Vorgang am System ausführen, das Ergebnis prüfen und die Vorgehensweise dokumentieren.

1. Qualitätsziele und Geltungsbereich

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Entscheidungsrelevante Qualitätsdimensionen bestimmen.
2. Schritt 2: Kritische Objekttypen und Prozesse priorisieren.
3. Schritt 3: Sollwerte und zulässige Ausnahmen festlegen.
4. Schritt 4: Verantwortliche für Regelpflege und Fehlerbearbeitung benennen.

2. Modellierungs- und Datenregeln

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Benennungs-, Pflichtfeld- und Beziehungsvorgaben formulieren.
2. Schritt 2: Regeln eindeutig und prüfbar beschreiben.
3. Schritt 3: Beispiele und Gegenbeispiele dokumentieren.
4. Schritt 4: Regeln nach Kritikalität und Reifegrad staffeln.

3. Automatisierte Validierung

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Prüfbare Regel in Datenzugriff und Bedingung zerlegen.
2. Schritt 2: Validierung mit AQL oder verfügbarer Regelmechanik umsetzen.
3. Schritt 3: Fehlermeldung verständlich und handlungsorientiert formulieren.
4. Schritt 4: Regel mit gültigen, ungültigen und Grenzfällen testen.

4. Manuelle Reviews

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Reviewumfang und Stichprobe festlegen.
2. Schritt 2: Fachliche Richtigkeit, Verständlichkeit und Aktualität prüfen.
3. Schritt 3: Befunde nach Schwere und Ursache klassifizieren.
4. Schritt 4: Korrektur, Rückmeldung und Freigabe nachvollziehbar dokumentieren.

5. Fehlerworkflow und Ausnahmen

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Fehlerverantwortung und Bearbeitungsfrist festlegen.
2. Schritt 2: Wiederkehrende Fehlerursachen gesondert auswerten.
3. Schritt 3: Ausnahmen mit Begründung, Genehmigung und Ablaufdatum verwalten.
4. Schritt 4: Überfällige oder kritische Befunde eskalieren.

6. Qualitätskennzahlen und Reporting

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Kennzahlen für Vollständigkeit, Konsistenz, Aktualität und Fehlerquote definieren.
2. Schritt 2: Messgrundlage und Berechnungsrhythmus dokumentieren.
3. Schritt 3: Trends und Schwerpunkte statt isolierter Einzelwerte betrachten.
4. Schritt 4: Bericht zielgruppengerecht für Steuerung und operative Bearbeitung aufbereiten.

7. Governance-Zyklus

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Regelpflege, Prüfung, Bericht und Verbesserungsplanung terminieren.
2. Schritt 2: Gremien und Entscheidungskompetenzen festlegen.
3. Schritt 3: Änderungen an Metamodell oder Arbeitsweisen einbeziehen.
4. Schritt 4: Wirksamkeit der Maßnahmen regelmäßig überprüfen.

Praxisübungen

• Formulierung eines prüfbaren Qualitätsregelwerks für Applikationsdaten.
• Umsetzung und Test mehrerer automatisierter Validierungen.
• Durchführung eines strukturierten Modellreviews.
• Entwurf eines Qualitätsdashboards und Fehlerworkflows.

Einordnung in den Lernpfad

Empfohlen nach „Enterprise-Architecture-Praxis und Repository-Aufbau“. Für technische Regelumsetzung ergänzt durch „AQL, Smart Requests und intelligente Suche“; für Gesamtgovernance durch das Intensivseminar „Administration, Governance und Betrieb“.