Seminar Apache Atlas – Intensivseminar Data Governance, Katalog und Lineage

Dieses Seminar behandelt verdichteter Gesamtpfad für Governance, Architektur, Typsystem, Glossar, Klassifikationen, Suche, Lineage, Impact Analysis, Stewardship und Betriebsmodell. Fachliche Einordnung, Demonstration und Laborarbeit werden zu einem durchgängigen Arbeitsprozess verbunden; jede Änderung endet mit einer dokumentierten Funktions-, Qualitäts- oder Sicherheitsprüfung.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Probleme bei Auffindbarkeit, Herkunft, Verantwortung und Schutzbedarf erfassen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Entity-Typen mit eindeutigen Attributen und qualifizierten Namen definieren und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Relevante Beziehungen und erwartete Weitergaberichtung bestimmen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Datenfluss und Transformationsschritte erfassen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Pilot und Ausbaustufen terminieren und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Governance-Ziele und Anwendungsfälle

Schwerpunkt: Geschäftliche Ziele werden in messbare Katalog- und Governance-Szenarien übersetzt.

1. Probleme bei Auffindbarkeit, Herkunft, Verantwortung und Schutzbedarf erfassen
2. Anwendungsfälle nach Nutzen, Risiko und Umsetzbarkeit priorisieren
3. Erfolgskriterien und Messgrößen für den Pilot festlegen

2. Technische Gesamtarchitektur

Schwerpunkt: Atlas Server, Repository, Suche, Notifications, Hooks und Benutzeroberfläche werden im Zusammenhang betrachtet.

1. Kernkomponenten und externe Abhängigkeiten auf einem Architekturdiagramm verorten
2. Schreib-, Such- und Ereignisflüsse vom Quellsystem bis zum Katalog nachzeichnen
3. Betriebs-, Sicherheits- und Verantwortungsgrenzen markieren

3. Anforderungsanalyse und Modellgrenzen

Schwerpunkt: Fachliche Objekte werden von technischen Entitäten, Prozessen und Governance-Metadaten getrennt.

1. Quellsysteme, Datenobjekte und benötigte Suchfragen erfassen
2. Eigentümerschaft und Lebenszyklus jedes Objekts bestimmen
3. Kernmodell, Erweiterungen und bewusst ausgelassene Details abgrenzen

4. EntityDefs, Structs und Enums

Schwerpunkt: Wiederverwendbare Attribute und stabile Identitäten bilden die Grundlage des Typsystems.

1. Entity-Typen mit eindeutigen Attributen und qualifizierten Namen definieren
2. Structs und Enums für kontrollierte Wiederverwendung einsetzen
3. Pflichtfelder, Indizierung und Suchrelevanz prüfen

5. Begriffe in Apache Atlas pflegen

Schwerpunkt: Begriffe werden mit Pflichtfeldern, Kategorien und Beziehungen kontrolliert angelegt.

1. Begriff mit Definition und fachlicher Verantwortung erstellen
2. Synonyme, verwandte Begriffe und Kategorien ergänzen
3. Änderung prüfen und vor breiter Nutzung freigeben

6. Zuweisung und Änderung von Tags

Schwerpunkt: Manuelle, regelbasierte und API-gestützte Zuweisungen folgen einheitlichen Prüfpunkten.

1. Zielentitäten anhand eindeutiger Kriterien auswählen
2. Klassifikation mit Herkunft, Gültigkeit und Verantwortung zuweisen
3. Änderung oder Entfernung mit Auswirkungsprüfung protokollieren

7. Propagation entlang von Beziehungen

Schwerpunkt: Weitergabe wird an realen Lineage- und Beziehungsstrukturen geprüft.

1. Relevante Beziehungen und erwartete Weitergaberichtung bestimmen
2. Propagation für einen kontrollierten Datenfluss ausführen
3. Stop-, Ausnahme- und Löschszenarien prüfen

8. Basic Search und Filter

Schwerpunkt: Breite Suchanfragen werden mit Typ-, Attribut- und Klassifikationsfiltern präzisiert.

1. Suchbegriff und Zielobjekttyp festlegen
2. Filter schrittweise ergänzen und Trefferzahl bewerten
3. Ergebnisliste auf Eindeutigkeit und relevante Spalten optimieren

9. Lineage-Grundmodell

Schwerpunkt: Quellen, Prozessentitäten und Ziele werden mit klarer Semantik verknüpft.

1. Datenfluss und Transformationsschritte erfassen
2. Input-, Output- und Prozessobjekte festlegen
3. Beziehungen und eindeutige Identitäten modellieren

10. Impact Analysis

Schwerpunkt: Änderungen werden entlang der Abhängigkeiten vorwärts und rückwärts bewertet.

1. Ausgangspunkt und Änderungsszenario definieren
2. Betroffene Prozesse, Datenprodukte und Verbraucher ermitteln
3. Risiko, Eigentümer und notwendige Tests ableiten

11. Onboarding und Qualitätskontrollen

Schwerpunkt: Neue Systeme und Domänen werden über einen standardisierten Aufnahmeprozess integriert.

1. Checkliste für Quelle, Modell, Verantwortung und Sicherheit erstellen
2. Regeln für Vollständigkeit, Eindeutigkeit und Aktualität definieren
3. Abweichungen mit Korrekturfrist und Nachkontrolle behandeln

12. Roadmap, Adoption und Kennzahlen

Schwerpunkt: Einführung und Nutzung werden in Wellen geplant und anhand belastbarer Indikatoren gesteuert.

1. Pilot und Ausbaustufen terminieren
2. Kommunikation, Schulung und Community of Practice einplanen
3. Kennzahlen für Abdeckung, Nutzung, Qualität und Bearbeitungszeit festlegen

Praxisübungen und Laborszenarien

• Praxisfall „Governance-Ziele und Anwendungsfälle“: anwendungsfälle nach Nutzen, Risiko und Umsetzbarkeit priorisieren; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „EntityDefs, Structs und Enums“: structs und Enums für kontrollierte Wiederverwendung einsetzen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Propagation entlang von Beziehungen“: propagation für einen kontrollierten Datenfluss ausführen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Lineage-Grundmodell“: input-, Output- und Prozessobjekte festlegen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Roadmap, Adoption und Kennzahlen“: kommunikation, Schulung und Community of Practice einplanen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data-Governance-Teams, Data Stewards, Datenarchitekten, Data Owner, Fachbereichsvertretungen und technische Katalogverantwortliche.

Voraussetzungen: Grundverständnis von Datenplattformen und Governance-Zielen; grundlegende API-Kenntnisse hilfreich.

Didaktik und Arbeitsweise

Die Arbeitsphasen folgen einem festen Muster: Ausgangszustand erfassen, Ziel und Prüfkriterien festlegen, Änderung schrittweise durchführen, technische und fachliche Wirkung kontrollieren und den Ablauf als wiederverwendbare Checkliste dokumentieren. Änderungen erfolgen ausschließlich in der Laborumgebung. Für produktive Systeme werden Freigabe, Sicherung, Wartungsfenster und Rückfalloption vorausgesetzt.