Workshops
Semantic Data Modeling Workshop – Fachliche Informationsmodellierung & Operationalisierung für Analytics, KI und Business-Entscheidungen
Unser Data Modeling Workshop befähigt Ihr Unternehmen, künstliche Intelligenz (KI) und Analytics nicht nur allgemein, sondern gezielt in spezifischen Unternehmensbereichen zu nutzen. Wir schaffen die Grundlage, um datengetriebene Use Cases und Geschäftsmodelle sicher und effektiv zu skalieren – mit einem klar definierten Informationsmodell, transparenten Verantwortlichkeiten und messbaren Datenqualitätszielen. Gleichzeitig wird Wissen aus Köpfen systematisch in ein Business‑ und Datenmodell überführt: So wird es reproduzierbar, Entscheidungen werden schneller und nachgelagerte Development‑Schritte reibungsloser.
- Klarheit: gemeinsames Datenmodell für Business & IT
- 1 Tag: einsatzfähiges Informationsmodell (fachlich)
- Verantwortung: RACI, Lineage, Qualitätsziele
- Umsetzung: Quick Wins & Roadmap mit KPIs
- Wissensmanagement: zentral dokumentiert und wiederverwendbar
Zufriedene Kunden aus Mittelstand und Konzernen
Das bringt Ihnen der Data Modeling Workshop
Unser Data Modeling Workshop bietet Ihnen klaren Nutzen und praxisnahe Ergebnisse – jenseits von Buzzwords und Hype:
Ihre Highlights auf einen Blick:
- Ergebnisorientiert statt theoretisch: Wir liefern greifbare Artefakte (Modelle, Definitionen, RACI, Lineage, Maßnahmen-Backlog) statt abstrakter Diskussionen.
- Über 20 Jahre Projekterfahrung: Data, Analytics, Governance und Development – Best Practices, die in Unternehmen funktionieren.
- Skalierbar gedacht: Modelle, Prozesse und Verantwortlichkeiten so ausgelegt, dass weitere Use Cases und Domains anschließen können.
- Strategieanschluss gesichert: Was wir erarbeiten, passt zu Ziel, Budget, Architektur und Governance – nahtlos anschlussfähig für die Umsetzung.
Inhalte und Ablauf des Data Modeling Workshop
Modul 01
Ziel, Scope, Stakeholder & Prozess
Ergebnis: Abgestimmter Rahmen mit klaren Zielen, Verantwortlichkeiten und vollständiger Prozess-/Info-Sicht
- Kick-off: Zielbild, Scope, Rollen (Owner/Steward/Prozess) und KPIs klären
- Vorbereiteten Use Case präzisieren; Prozess skizzieren, Pain Points und Informationsbedarfe/-kontexte je Schritt erfassen
Modul 02
Governance & Datenfluss
Ergebnis: Verbindliche Verantwortungen und transparente Datenflüsse/Systemzuordnung
- Verantwortlichkeiten je Informationskontext (Data Owner/Steward/Producer/Consumer)
- Data Lineage und System-Mapping: Quellen, Ziele, Speicherorte, Zugänge, Schnittstellen
- Compliance & Zuständigkeiten klären; Risiken/Abhängigkeiten dokumentieren
Modul 03
Datenqualität & Umsetzung
Ergebnis: Umsetzungsfähige Roadmap mit messbaren Qualitätszielen und priorisierten Maßnahmen für den direkten Transfer in den Alltag
- Qualitätsdimensionen (Vollständigkeit, Genauigkeit, Aktualität, Konsistenz) definieren; Mindestanforderungen (Thresholds) je kritischem Attribut priorisieren
- Monitoring-Ansatz, Prüfkonzept und Korrekturmaßnahmen festlegen
- Maßnahmen-Backlog mit Quick Wins; Roadmap (Rollen, Zeitplan, KPIs, Abhängigkeiten)
Modul 04
Informationsmodellierung (konzeptuell/logisch/fachlich)
Ergebnis: Konzeptionelles/logisches Informationsmodell mit eindeutigen Definitionen und Relationen
- Geschäftsobjekte mit Klassen, Attributen, Beziehungen strukturiert definieren
- Namenskonventionen, Definitionen und Beispielwerte festlegen; Kardinalitäten und Integritätsregeln ableiten
- Reporting/Analytics-Abgleich (Kennzahlen, Sichten, Drill-downs)
Für wen eignet sich der Data Modeling Workshop
Dieser Workshop richtet sich an Rollen und Teams, die Daten als Hebel für bessere Entscheidungen und verlässliche Umsetzung nutzen wollen – von der Fachdomäne bis zur IT.
- Business-, Data- und Analytics-Teams, die übergreifendes Data Management und Governance etablieren
- Fachbereiche mit konkretem Use Case (z. B. Vertrieb, Service, Finance/Controlling, Operations)
- IT/Architecture, BI/Business Intelligence und Data-Management, die Modelle in Systeme überführen
- Führungskräfte, die datengetriebene Use Cases und KI in spezifischen Bereichen befähigen wollen
Pakete für unterschiedliche Erfahrungslevel (exemplarisch – jedes Paket wird individuell auf Ihre Bedarfe zugeschnitten)
- Ziel: Schnell und risikoarm starten, gemeinsames Verständnis schaffen, erste Modellstruktur entwickeln
- Muster-Inhalte: Use Case und Scope klären, Prozess- und Informationsbedarfe erfassen, grundlegende Informationsmodellierung (Objekte/Attribute/Beziehungen), gemeinsames Vokabular etablieren
- Ergebnis: Kompaktes konzeptuelles/logisches Modell mit Definitionen, erste RACI-Zuordnung und Quick-Wins-Backlog für unmittelbare Umsetzung
- Ziel: Tiefer in Governance, Lineage und Datenqualität einsteigen; Anschlussfähigkeit an Architektur und Analytics sichern
- Muster-Inhalte: Detaillierte Modellverfeinerung (Kardinalitäten, Integritätsregeln), RACI je Objekt/Attribut, Lineage- und System-Mapping, Datenqualitätsziele mit Monitoring-Ansatz, Roadmap mit KPIs
- Ergebnis: Belastbares Informationsmodell mit klaren Verantwortlichkeiten, messbaren Qualitätszielen und umsetzungsfähiger Roadmap, anschlussfähig an DWH/MDM/BI und KI-Use Cases
Was Sie direkt nach dem Data Modeling Workshop können
Unternehmen benötigen ein klar definiertes Informationsmodell, damit Daten entlang eines konkreten Use Cases einheitlich verstanden und nutzbar werden. Dafür übersetzen wir den Prozess in präzise Geschäftsobjekte, Attribute und Beziehungen. Gleichzeitig schaffen wir durch die eindeutige Zuordnung von Datenverantwortungen (Data Owner/Steward, RACI) klare Zuständigkeiten für Pflege, Qualität und Entscheidungen. So werden Reibungsverluste zwischen Fachbereich und IT reduziert.
Auf dieser Basis erhalten Sie sofort einsetzbare Artefakte und klare Entscheidungsgrundlagen, um Ihr Datenfundament zu operationalisieren und Folgeprojekte zielgerichtet zu starten.
Ihre Key Takeaways:
- Transparenz über Datenerfassung, Herkunft und Systemverortung beseitigt Schnittstellen- und Zuständigkeitsunklarheiten und beschleunigt nachgelagerte Umsetzungen.
- Messbare Datenqualitätsziele je kritischem Attribut ermöglichen zielgerichtete Verbesserung, Risikominimierung und den belegbaren Erfolg des Use Cases.
- Das Ergebnis ist ein tragfähiges, über Use Cases aufgebautes Informationsmodell als Grundlage für Governance, Analytics/Reporting und die Skalierung auf weitere Domänen.
- Ein gemeinsames Vokabular von Business und IT verkürzt Diskussionen, vermeidet Fehlinterpretationen und beschleunigt Entscheidungen
- Priorisierte Quick Wins und eine pragmatische Roadmap ermöglichen unmittelbare Operationalisierung im Tagesgeschäft.
- Semantische Datenmodelle bilden die Grundlage, dass KI-Systeme jenseits des generischen „Wissens“ unternehmensspezifische Vorgänge und Konzepte verarbeiten und weiterentwickeln können.
Data Modeling Workshop: Gruppengröße, Location & Format, Kosten
Damit Wirkung, Tempo und Organisation zusammenpassen, stimmen wir Rahmen und Tiefe mit Ihnen ab.
- Gruppengröße: Bis zu 12 Personen (mindestens 5 Teilnehmende); größere Gruppen auf Anfrage
- Location & Format: Vor Ort bei Ihnen, remote oder hybrid; auf Wunsch in unserem Office in München
- Kosten: 490 € pro Person (zzgl. Reisekosten) oder pauschal nach Aufwand; auf Anfrage
- Zusatzleistungen: Optional – Follow‑up‑Workshops, Business‑Case‑Vertiefung, Roadmap‑Refinement, Begleitung bei Umsetzung und Services
Über Ventum Consulting
Mit über 20 Jahren Beratungserfahrung verbinden wir fundiertes Know-how in der Einführung digitaler Innovationen wie Künstlicher Intelligenz mit praxiserprobten Methoden.
01
Use-Case-getriebene Modellierung
Wir starten beim Business‑Ziel – dadurch entstehen Modelle, die Entscheidungen und Umsetzung beschleunigen.
02
Brücke zwischen Business & IT
Gemeinsames Vokabular, klare Verantwortungen (RACI) und dokumentierte Lineage reduzieren Reibung und Fehlinterpretationen.
03
Skalierung gesichert
Informationsmodelle und Maßnahmen sind anschlussfähig für weitere Domains, Analytics und KI-Entwicklung.
04
Governance, die wirkt
Praktikable Policies, Zuständigkeiten und Datenqualitätsziele – passend für die operative Realität Ihres Unternehmens.
05
Über 20 Jahre Erfahrung
Tiefe Expertise in Data und neuen Technologien sowie unternehmensweiter Umsetzung – Best Practices, die funktionieren.
06
Hands-on statt Theorie
Strukturierte Analyse, Modeling‑Übungen und konkrete Artefakte (Modelle, Backlogs) als Output – kein Folienmarathon.
Unsere Referenzen und Projekte in AI und Data
Ihre Experten im Data Modeling Workshop
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- Ergebnisorientiert: greifbare Artefakte (Modelle, Definitionen, Verantwortlichkeiten, Lineage, Maßnahmen-Backlog) statt Theorie.
- Über 20 Jahre Projekterfahrung: Data, Analytics, Governance, Development – praxiserprobte Best Practices.
- Skalierbar gedacht: Modelle, Prozesse und Verantwortlichkeiten anschlussfähig für weitere Use Cases und Domains.
- Strategieanschluss gesichert: passend zu Ziel, Budget, Architektur und Governance – nahtlos in die Umsetzung.
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FAQ – Häufige Fragen zur Data Modeling Workshop
Nein. Wir stimmen Tiefe und Terminologie vorab ab, damit Business, Analytics und IT gemeinsam produktiv modellieren können. Ein kurzes Vorgespräch klärt Ziele, Use Case, Teamzuschnitt und vorhandene Artefakte (z. B. Prozessdokumentation, Reports).
Idealerweise steht ein priorisierter Case mit klarem Nutzen im Vordergrund (z. B. Reporting-Lücke, KPI-Definition, KI-Vorhaben). Falls nicht, starten wir mit einer kompakten Discovery: Ziele, Scope, Stakeholder, Nutzenhebel – so sichern wir Relevanz und Fokus.
Ein konzeptuelles/logisches Informationsmodell mit Definitionen, RACI pro Objekt/Attribut, Lineage- und System-Mapping, priorisierte Datenqualitätsziele sowie ein Maßnahmen-Backlog inkl. Quick Wins und Roadmap.
Ja. KI benötigt eindeutige Objektdefinitionen, verlässliche Attribute, Qualität und Verantwortlichkeiten. Das Informationsmodell liefert die Struktur, um KI in spezifischen Bereichen zielführend einzusetzen und Use Cases sicher zu skalieren.
Je kritischem Attribut definieren wir Zielwerte (z. B. Vollständigkeit, Genauigkeit, Aktualität, Konsistenz), priorisieren nach Risiko/Impact und leiten einen pragmatischen Monitoring-Ansatz mit Korrekturmaßnahmen ab – messbar und auditierbar.
Ja. In zwei Halbtagen remote (Teams/Zoom) mit Conceptboard und gemeinsamen Templates. Onsite empfiehlt sich bei Grundsatzfragen, weil Diskussionen und Klärungen schneller sind. Wir richten uns nach Ihrer Situation.
Auf Wunsch bieten wir Review, Implementierung (Policies, Rollen, Standards), Skalierung auf weitere Domänen und begleitendes Coaching. Ziel ist ein lebendiges Modell, das dauerhaft Wert stiftet.