Seminar Collibra Data Catalog, Discovery und Klassifizierung

Ein Datenkatalog liefert Nutzen, wenn Daten nicht nur registriert, sondern mit Bedeutung, Eigentum, Qualität und Nutzungskontext angereichert werden.

Der Kurs verbindet die Perspektive von Datenkonsumenten und Stewards. Die Teilnehmenden bauen einen durchsuchbaren, klassifizierten und qualitätsgesicherten Katalogbereich auf.

Inhaltsübersicht

1. Tag 1: Katalogstruktur, Suche und nutzerorientierte Discovery
2. Tag 2: Klassifizierung, Profiling, Samples und Kuratierung
3. Tag 3: Zertifizierung, Ansichten und skalierbare Katalognutzung

Zielsetzung

Nach dem Seminar können Kataloginhalte strukturiert erkundet, Suchergebnisse verbessert, Daten klassifiziert, Profilinformationen interpretiert und vertrauenswürdige Datenbestände für verschiedene Nutzergruppen bereitgestellt werden.

Zielgruppe

Data Stewards, Datenanalysten, Data Engineers, Data Owners, Katalogverantwortliche, Datenarchitekten, BI- und Analytics-Teams

Voraussetzungen

Grundverständnis von Datenbanken, Metadaten und Data Governance; keine Programmierkenntnisse erforderlich

Seminarinhalte

Tag 1: Katalogstruktur, Suche und nutzerorientierte Discovery

1. Schritt 1: Katalog, Intelligence Graph, Communities, Domains und Asset-Seiten in ihrem Zusammenspiel einordnen.
2. Schritt 2: Browse, globale Suche, Filter, Facetten und gespeicherte Ansichten zielgerichtet einsetzen.
3. Schritt 3: Technische und fachliche Metadaten auf einer Asset-Seite vollständig lesen und bewerten.
4. Schritt 4: Eigentum, Status, Zertifizierung und Vertrauenssignale für Datenkonsumenten sichtbar machen.
5. Schritt 5: Suchbegriffe, Synonyme, Beschreibungen und Beziehungen für bessere Auffindbarkeit pflegen.
6. Schritt 6: Eine rollenspezifische Discovery-Aufgabe vom Suchbedarf bis zur Datenauswahl durchführen.

Tag 2: Klassifizierung, Profiling, Samples und Kuratierung

1. Schritt 1: Datenklassen und Klassifizierungsregeln für fachliche und sensible Inhalte strukturieren.
2. Schritt 2: Automatische Klassifizierungsergebnisse prüfen, bestätigen oder begründet korrigieren.
3. Schritt 3: Profiling-Kennzahlen für Verteilung, Vollständigkeit und Auffälligkeiten interpretieren.
4. Schritt 4: Data Samples sicher und zweckgerichtet zur fachlichen Einschätzung verwenden.
5. Schritt 5: Geführte Stewardship-Schritte für Anreicherung und Qualitätsprüfung einsetzen.
6. Schritt 6: Einen unvollständigen Datenbereich bis zur kuratierten Veröffentlichung bearbeiten.

Tag 3: Zertifizierung, Ansichten und skalierbare Katalognutzung

1. Schritt 1: Zertifizierungskriterien und Gültigkeitszeiträume für vertrauenswürdige Assets definieren.
2. Schritt 2: Globale und rollenbezogene Ansichten für unterschiedliche Arbeitsaufgaben gestalten.
3. Schritt 3: Browser-Erweiterung und eingebetteten Kontext in angebundenen Anwendungen nutzen.
4. Schritt 4: Qualitätsregeln für Beschreibungen, Eigentum, Beziehungen und Klassifikation festlegen.
5. Schritt 5: Katalogkennzahlen und Arbeitsvorräte für eine kontinuierliche Verbesserung aufbauen.
6. Schritt 6: Ein Betriebsmodell für Aufnahme, Kuratierung, Veröffentlichung und Überprüfung erstellen.

Praxisanteil

Im Seminar wird ein Katalogbereich aus Rohmetadaten aufgebaut, klassifiziert, profiliert, fachlich angereichert und für eine konkrete Such- und Analyseaufgabe zertifiziert bereitgestellt.