Seminar Actian Data Intelligence (Zeenea) – Data Lineage und Impact Analysis

Das Seminar vermittelt den methodischen und praktischen Einsatz von Data Lineage in Actian Data Intelligence und Zeenea. Technische Datenflüsse, Data Processes, fachlicher Kontext, Quellen, Transformationen und Nutzung werden so dokumentiert und geprüft, dass Herkunftsfragen, Änderungsauswirkungen, Fehleranalysen und Compliance-Nachweise belastbar beantwortet werden können.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik
• 1. Lineage-Ziele, Arten und Granularität
• 2. Katalogobjekte für Datenflüsse
• 3. Automatische Erfassung und Synchronisation
• 4. Manuelle und ergänzende Modellierung
• 5. Lineage lesen und navigieren
• 6. Impact Analysis für Änderungen
• 7. Root-Cause- und Incident-Analyse
• 8. Compliance und Nachweisführung
• 9. Qualitätssicherung der Lineage
• 10. Integration in Betriebs- und Change-Prozesse

Zielsetzung

• Lineage-Arten, Granularität und geeignete Einsatzfälle unterscheiden
• Datasets, Felder, Prozesse und Anwendungen zu nachvollziehbaren Flüssen verbinden
• Automatisch erfasste und manuell modellierte Lineage qualitätsgesichert kombinieren
• Upstream-, Downstream- und End-to-End-Analysen durchführen
• Impact Analysis in Change-, Incident- und Release-Prozesse integrieren
• Lineage-Abdeckung, Aktualität und Vertrauenswürdigkeit steuern

Zielgruppe

Data Architects, Data Engineers, BI- und Analytics-Teams, Technical Data Stewards, Data Governance, Compliance, Change- und Release-Verantwortliche.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu Datenflüssen, ETL/ELT, Datenbanken oder BI-Landschaften. Produktspezifische Lineage-Erfahrung ist nicht erforderlich.

Seminarinhalte

1. 1. Lineage-Ziele, Arten und Granularität

   1. Schritt 1: Technische, fachliche und operative Lineage nach Fragestellung abgrenzen
   2. Schritt 2: Dataset-, Feld- und Prozessgranularität passend zum Risiko auswählen
   3. Schritt 3: Herkunft, Impact, Fehleranalyse und Compliance als Nutzungsszenarien strukturieren

   Praxis: Für mehrere Fragestellungen wird die erforderliche Lineage-Tiefe festgelegt.

2. 2. Katalogobjekte für Datenflüsse

   1. Schritt 1: Datasets, Felder, Data Processes, Anwendungen und Visualisierungen einordnen
   2. Schritt 2: Input-, Output- und Transformationsbeziehungen korrekt modellieren
   3. Schritt 3: Technische Schlüssel und fachliche Beschreibungen gemeinsam verwenden

   Praxis: Ein vereinfachter ETL-Fluss wird als konsistentes Objekt- und Beziehungsmodell aufgebaut.

3. 3. Automatische Erfassung und Synchronisation

   1. Schritt 1: Scanner- und Konnektorinformationen für Lineage nutzen
   2. Schritt 2: Synchronisationszyklen, Änderungen und Löschungen nachvollziehen
   3. Schritt 3: Quellenabhängige Grenzen und erwartete Abdeckung dokumentieren

   Praxis: Ein Aufnahme- und Prüfplan für automatisch erfasste Lineage wird erstellt.

4. 4. Manuelle und ergänzende Modellierung

   1. Schritt 1: Nicht automatisch erkennbare logische Prozesse und Übergaben ergänzen
   2. Schritt 2: Custom Items und Beziehungen für fachliche oder externe Flüsse einsetzen
   3. Schritt 3: Redundanz, Widerspruch und unklare Ownership vermeiden

   Praxis: Eine Lineage-Lücke wird mit klarer Herkunft und Verantwortlichkeit geschlossen.

5. 5. Lineage lesen und navigieren

   1. Schritt 1: Upstream- und Downstream-Pfade schrittweise verfolgen
   2. Schritt 2: Transformationen, Zwischenstufen, Abzweigungen und Endnutzerobjekte interpretieren
   3. Schritt 3: Filter und Kontextinformationen zur Reduktion komplexer Graphen verwenden

   Praxis: Ein End-to-End-Pfad wird von der Quelle bis zum Bericht analysiert.

6. 6. Impact Analysis für Änderungen

   1. Schritt 1: Betroffene Datenprodukte, Reports, Prozesse und Fachbereiche identifizieren
   2. Schritt 2: Kritikalität, Reichweite und Abhängigkeit in eine Risikobewertung überführen
   3. Schritt 3: Review, Freigabe, Kommunikation und Regressionstests planen

   Praxis: Eine Schemaänderung wird mit vollständiger Downstream-Auswirkungsanalyse bewertet.

7. 7. Root-Cause- und Incident-Analyse

   1. Schritt 1: Fehler von betroffenen Konsumobjekten rückwärts zu möglichen Ursachen verfolgen
   2. Schritt 2: Zeitbezug, Transformation und Qualitätsinformationen gemeinsam betrachten
   3. Schritt 3: Erkenntnisse in Incident-Runbooks und Präventionsmaßnahmen überführen

   Praxis: Ein fehlerhafter KPI wird über Lineage bis zur plausiblen Ursache untersucht.

8. 8. Compliance und Nachweisführung

   1. Schritt 1: Datenherkunft, Verarbeitung und Nutzung sensibler Daten nachvollziehbar machen
   2. Schritt 2: Lineage mit Klassifikation, Policies und Verantwortlichkeiten verbinden
   3. Schritt 3: Nachweise reproduzierbar dokumentieren und regelmäßige Reviews planen

   Praxis: Ein Nachweisfall für ein sensibles Datenfeld wird aufgebaut.

9. 9. Qualitätssicherung der Lineage

   1. Schritt 1: Abdeckung, Aktualität, Konsistenz, Granularität und Verantwortlichkeit prüfen
   2. Schritt 2: Stichproben, technische Tests und fachliche Validierung kombinieren
   3. Schritt 3: Mängel priorisieren und mit Service-Leveln bearbeiten

   Praxis: Eine Lineage-Scorecard wird auf einen Beispielbereich angewendet.

10. 10. Integration in Betriebs- und Change-Prozesse

    1. Schritt 1: Lineage-Prüfung als Pflichtschritt in Change, Release und Datenproduktpflege verankern
    2. Schritt 2: Owner, Trigger, Evidenz und Eskalation definieren
    3. Schritt 3: Kennzahlen und regelmäßige Verbesserungszyklen etablieren

    Praxis: Ein standardisierter Impact-Check für Change Requests wird entworfen.

Praxisübungen

1. Modellierung eines ETL-Flusses mit Datasets und Data Processes
2. Schließen einer Lineage-Lücke mit kontrollierter manueller Dokumentation
3. Downstream-Impact-Analyse einer Schemaänderung
4. Root-Cause-Analyse eines fehlerhaften Kennwerts
5. Lineage-Qualitätsprüfung mit Scorecard

Methodik

Graphanalysen, Modellierungsübungen, Change- und Incident-Fälle werden mit einem durchgängigen Datenfluss kombiniert. Checklisten für Impact, Qualität und Nachweisführung sichern den Transfer.