Seminar One Data – Data Product Owner und Governance-Rollen

Data Product Ownership ist eine dauerhafte Wert- und Qualitätsverantwortung, keine bloße Pflegeaufgabe. Das Seminar klärt Mandat, Entscheidungsrechte, Zusammenarbeit, Backlog, Verträge, Freigaben, Kennzahlen und Ablösung eines Datenprodukts.

Ein belastbares Rollenmodell verbindet Fachbereich, Data Engineering, Governance, Plattformbetrieb, Sicherheit und Verbraucher. Dadurch werden Übergaben, Ausnahmen und Priorisierungsentscheidungen nachvollziehbar.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielgruppe
2. Voraussetzungen
3. Seminarziele
4. Seminarinhalte
5. Kapitel 1: Mandat und Aufgaben des Data Product Owners
6. Kapitel 2: Rollen, Verantwortlichkeiten und Zusammenarbeit
7. Kapitel 3: Geschäftswert und Produktgrenzen festlegen
8. Kapitel 4: Produkt-Backlog und Zusammenarbeit steuern
9. Kapitel 5: Data Contract als verbindliche Vereinbarung
10. Kapitel 6: Produktkennzahlen, Reviews und Ablösung
11. Praxisübungen
12. Methodik

Zielgruppe

• angehende und aktive Data Product Owner
• Data Stewards und Governance-Verantwortliche
• Fachbereichs- und Datenverantwortliche
• Leitung von Data Product Teams

Voraussetzungen

• Grundverständnis von Datenprodukten und organisatorischer Datenverantwortung

Seminarziele

• Mandat und Entscheidungsrechte des Data Product Owners präzisieren
• Rollen und Übergaben über den vollständigen Lifecycle ordnen
• Produktwert, Verbraucherbedarf und Governance-Anforderungen ausbalancieren
• Backlog und Abnahmekriterien wirksam steuern
• Nutzung, Qualität und Wertbeitrag mit geeigneten Kennzahlen bewerten

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in aufeinander aufbauenden Kapiteln bearbeitet. Jeder Arbeitsschritt wird anhand eines durchgängigen Szenarios nachvollzogen und anschließend praktisch überprüft.

1. Mandat und Aufgaben des Data Product Owners

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Wertverantwortung; Qualitätsverantwortung; Verbraucherorientierung; Entscheidungsrechte.

1. Schritt 1: Der erwartete Geschäftswert und die Zielgruppen des Datenprodukts werden eindeutig festgelegt.
2. Schritt 2: Verantwortung für Beschreibung, Qualität, Aktualität, Vertrag und Lebenszyklus wird übernommen und abgegrenzt.
3. Schritt 3: Verbraucheranforderungen werden gesammelt, bewertet und gegen Produktzweck sowie Governance abgewogen.
4. Schritt 4: Entscheidungsrechte zu Freigabe, Änderung, Ausnahme und Stilllegung werden verbindlich dokumentiert.

2. Rollen, Verantwortlichkeiten und Zusammenarbeit

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Data Product Owner; Data Producer und Data Consumer; Data Platform Team; Governance- und Sicherheitsrollen.

1. Schritt 1: Die für den Datenprodukt-Lebenszyklus erforderlichen Rollen werden aus dem Organisationsmodell abgeleitet.
2. Schritt 2: Für jede Rolle werden Entscheidungsrechte, Pflichten, Übergaben und Eskalationswege festgelegt.
3. Schritt 3: Ein RACI-orientiertes Rollenbild wird auf ein konkretes Datenprodukt übertragen.
4. Schritt 4: Die Zusammenarbeit zwischen Fachbereich, Data Engineering, Governance, Betrieb und Informationssicherheit wird als wiederholbarer Ablauf beschrieben.

3. Geschäftswert und Produktgrenzen festlegen

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Geschäftsfrage; Verbraucher und Entscheidungen; Output und Scope; Nicht-Ziele.

1. Schritt 1: Die zu unterstützende Geschäftsentscheidung wird präzise beschrieben und von bloßen Datenwünschen getrennt.
2. Schritt 2: Verbraucher, Nutzungskontexte und erwartete Wertbeiträge werden identifiziert.
3. Schritt 3: Output, Granularität, Aktualität, Domäne und fachliche Produktgrenze werden festgelegt.
4. Schritt 4: Nicht-Ziele, Ausschlüsse und Abhängigkeiten werden dokumentiert, damit der Scope beherrschbar bleibt.

4. Produkt-Backlog und Zusammenarbeit steuern

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Anforderungen; Priorisierung; Abnahmekriterien; Übergaben.

1. Schritt 1: Anforderungen aus Fachbereichen, Governance und Betrieb werden in einem gemeinsamen Backlog gebündelt.
2. Schritt 2: Einträge werden nach Geschäftswert, Risiko, Dringlichkeit, Aufwand und Abhängigkeiten priorisiert.
3. Schritt 3: Für jede Änderung werden überprüfbare fachliche und technische Abnahmekriterien formuliert.
4. Schritt 4: Übergaben zwischen Owner, Engineering, Governance und Betrieb werden mit klaren Status- und Freigabepunkten organisiert.

5. Data Contract als verbindliche Vereinbarung

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Produzent und Verbraucher; Zweck und Geltungsbereich; Ownership und Zugriff; versionierte Spezifikation.

1. Schritt 1: Produzent, Verbraucher, Owner und Governance-Verantwortliche werden für das Datenprodukt benannt.
2. Schritt 2: Geschäftszweck, zulässige Nutzung, Einschränkungen und Geltungsbereich werden eindeutig beschrieben.
3. Schritt 3: Schema, Ownership, Zugriffsbedingungen und Verantwortungsgrenzen werden in einer einheitlichen Vertragsstruktur festgehalten.
4. Schritt 4: Der Entwurf wird fachlich und technisch geprüft und als nachvollziehbare Version freigegeben.

6. Produktkennzahlen, Reviews und Ablösung

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Nutzung; Qualität und Zuverlässigkeit; Wertbeitrag; Weiterentwicklung oder Retirement.

1. Schritt 1: Kennzahlen zu Nutzern, Zugriffen, Wiederverwendung, Qualität und Aktualität werden ausgewählt.
2. Schritt 2: Regelmäßige Produktreviews bewerten Zielerreichung, offene Risiken und Verbraucherfeedback.
3. Schritt 3: Verbesserungsmaßnahmen werden mit Verantwortlichkeit und Termin in den Produkt-Backlog übernommen.
4. Schritt 4: Bei sinkendem Nutzen oder besserem Nachfolgeprodukt wird eine kontrollierte Ablösung beschlossen und vorbereitet.

Praxisübungen

• Mandat und Entscheidungsrechte für ein konkretes Datenprodukt formulieren
• RACI-orientiertes Rollenmodell mit Eskalationswegen erstellen
• Produkt-Backlog anhand von Wert, Risiko und Abhängigkeiten priorisieren
• Review-Kennzahlen und Kriterien für Weiterentwicklung oder Retirement festlegen

Methodik

Trainergeführte Erläuterungen, strukturierte Demonstrationen, fachliche und technische Fallstudien sowie praktische Übungen werden miteinander kombiniert. Prüflisten, Rollenmodelle, Spezifikationen und Betriebsabläufe entstehen direkt aus den Übungsfällen und werden im Seminar gemeinsam kontrolliert.