Seminar Soda Cloud – Verträge, Governance und Data Standards

Das Seminar verbindet technische Data Contracts mit verbindlicher Datenprodukt-Governance. Regeln werden nicht nur erstellt, sondern versioniert, verantwortet, freigegeben, überwacht und bei Änderungen kontrolliert weiterentwickelt.

Cloud-verwaltete Verträge und organisationsweite Standards werden anhand eines durchgängigen Beispielportfolios aufgebaut. Rollen, Ausnahmen und Nachweise sind integraler Bestandteil jeder Übung.

Lernziele

• Cloud-verwaltete Verträge fachlich und technisch konsistent entwerfen
• wiederverwendbare Data Standards und Ausnahmeregeln etablieren
• Verantwortlichkeiten, Freigaben und Contract Collaboration steuern
• Governance-Nachweise und einen skalierbaren Rolloutprozess aufbauen

Inhaltsübersicht

1. Governance-Zielbild und Regelhierarchie definieren
2. Cloud-verwaltete Verträge erstellen
3. Data Standards entwickeln und anwenden
4. Verantwortungen und Freigaben organisieren
5. Verifikation, Zeitplan und Partitionen steuern
6. Contract Collaboration durchführen
7. Ausnahmen, Nachweise und Compliance verwalten
8. Skalierbaren Rollout gestalten

Seminarinhalte

1. Governance-Zielbild und Regelhierarchie definieren

1. Schritt 1: Datenprodukte, Domänen, kritische Attribute und Regulierungsbezug erfassen.
2. Schritt 2: Organisationsstandard, Domänenstandard und produktspezifischen Vertrag trennen.
3. Schritt 3: Verbindlichkeit, Owner und Kontrollfrequenz je Regelebene festlegen.
4. Schritt 4: Ausnahme-, Übergangs- und Eskalationsverfahren dokumentieren.

2. Cloud-verwaltete Verträge erstellen

1. Schritt 1: Dataset und Schema als Vertragsgrundlage auswählen.
2. Schritt 2: Dataset- und Spaltenregeln nach Risiko priorisieren.
3. Schritt 3: Schwellenwerte, Namen, Beschreibungen und Schweregrade konsistent pflegen.
4. Schritt 4: Vertrag testen, veröffentlichen und initial verifizieren.

3. Data Standards entwickeln und anwenden

1. Schritt 1: Wiederkehrende Qualitätsanforderungen als Standardkandidaten identifizieren.
2. Schritt 2: Anwendungsbereich, Parameter und verpflichtende Mindestregeln definieren.
3. Schritt 3: Standard auf mehrere Datasets anwenden und Abweichungen prüfen.
4. Schritt 4: Versionierung und Rückwärtskompatibilität bei Standardänderungen planen.

4. Verantwortungen und Freigaben organisieren

1. Schritt 1: Producer-, Consumer-, Owner- und Plattformrollen voneinander abgrenzen.
2. Schritt 2: Dataset-Verantwortlichkeiten mit passenden Berechtigungen zuweisen.
3. Schritt 3: Vier-Augen-Prinzip für kritische Vertragsänderungen festlegen.
4. Schritt 4: Freigabe, Veröffentlichung und Rücknahme in einer Kontrollliste dokumentieren.

5. Verifikation, Zeitplan und Partitionen steuern

1. Schritt 1: Verifikationszeitpunkt an Datenbereitstellung und Konsum koppeln.
2. Schritt 2: Vollprüfung, Stichprobe und Partitionsprüfung nach Risiko auswählen.
3. Schritt 3: Fehlerverhalten, Blockierung und Eskalation pro Qualitätsklasse definieren.
4. Schritt 4: Zeitplan und Laufkontext mit kontrollierten Datenständen testen.

6. Contract Collaboration durchführen

1. Schritt 1: Änderungsbedarf aus Sicht von Produzenten und Konsumenten erfassen.
2. Schritt 2: Anfrage, Vorschlag, Review und Entscheidung nachvollziehbar führen.
3. Schritt 3: Konflikte zwischen Standard, Vertrag und technischer Machbarkeit auflösen.
4. Schritt 4: Entscheidung, Begründung und Wirksamkeitsdatum dokumentieren.

7. Ausnahmen, Nachweise und Compliance verwalten

1. Schritt 1: Befristete Ausnahmen mit Risiko, Owner und Ablaufdatum erfassen.
2. Schritt 2: Verifikationshistorie und Freigaben als Nachweisstruktur ordnen.
3. Schritt 3: Überfällige Ausnahmen und unbestätigte Verantwortlichkeiten erkennen.
4. Schritt 4: Regelmäßiges Governance-Review mit messbaren Kontrollpunkten planen.

8. Skalierbaren Rollout gestalten

1. Schritt 1: Datenprodukte nach Kritikalität und Reife in Wellen gruppieren.
2. Schritt 2: Vorlagen, Namenskonventionen und Qualitätsklassen standardisieren.
3. Schritt 3: Enablement, Support und Betriebsübergabe pro Welle festlegen.
4. Schritt 4: Adoption, Vertragsabdeckung und Regelwirksamkeit als Kennzahlen messen.

Praxislabor

Für drei Datasets einer Domäne werden ein gemeinsamer Data Standard, produktspezifische Verträge, Verantwortlichkeiten und ein Freigabeverfahren aufgebaut. Eine Änderungsanfrage mit Ausnahme und späterer Standardanpassung wird vollständig durchgespielt.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Governance, Data Product Management, Data Quality Engineering, Data Stewardship, Plattformarchitektur und verantwortliche Fachbereiche.

Voraussetzungen: Grundverständnis von Data Contracts, Datenproduktverantwortung und Soda Cloud; Erfahrung mit Qualitätsregeln ist hilfreich.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als Betriebsstandard wiederholbar bleiben.