Seminar DataGalaxy Data Lineage und Impact Analysis

Seminarprofil: Die Schulung vermittelt, wie technische und fachliche Datenflüsse gelesen, ergänzt, validiert und für Änderungs- sowie Fehleranalysen genutzt werden. Lineage wird als steuerbares Informationsprodukt mit Qualitätsanforderungen und Verantwortlichkeiten behandelt.

Inhaltsübersicht

1. Lineage-Grundlagen und Darstellungslogik
2. Lineage erfassen, ergänzen und validieren
3. Impact Analysis und Änderungsbewertung
4. Fehleranalyse und Ursachenverfolgung
5. Lineage-Governance und Betriebsqualität

Lernziele

• Technische und fachliche Lineage sicher unterscheiden und interpretieren
• Automatisch erkannte Beziehungen fachlich ergänzen und validieren
• Änderungsauswirkungen systematisch über Abhängigkeiten analysieren
• Fehlerursachen entlang der Datenkette nachvollziehbar eingrenzen
• Abdeckung, Aktualität und Verantwortlichkeit der Lineage steuern

Zielgruppe

Datenarchitektur, Data Engineering, Analytics Engineering, Data Stewards, Change Management, Anwendungs- und Reportingverantwortliche

Voraussetzungen

Grundverständnis von Datenflüssen, Quell- und Zielsystemen sowie Transformationen

Seminarinhalte

Bearbeitungslogik: Jedes Kapitel beginnt mit einer Kapitelübersicht. Die Arbeitsschritte werden anschließend in der vorgesehenen Reihenfolge praktisch umgesetzt, geprüft und dokumentiert.

Lineage-Grundlagen und Darstellungslogik

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Start- und Zielobjekte, Verarbeitungsschritte und relevante Granularität werden für einen Datenfluss bestimmt; Schritt 2 – Technische, fachliche und prozessuale Beziehungen werden voneinander abgegrenzt; Schritt 3 – Darstellungsrichtung, Filter und Kontext werden an unterschiedlichen Analysefragen ausgerichtet; Schritt 4 – Ein Beispieldatenfluss wird gelesen und in verständlicher Form für Fach- und Technikrollen erklärt.

1. Schritt 1: Start- und Zielobjekte, Verarbeitungsschritte und relevante Granularität werden für einen Datenfluss bestimmt.
2. Schritt 2: Technische, fachliche und prozessuale Beziehungen werden voneinander abgegrenzt.
3. Schritt 3: Darstellungsrichtung, Filter und Kontext werden an unterschiedlichen Analysefragen ausgerichtet.
4. Schritt 4: Ein Beispieldatenfluss wird gelesen und in verständlicher Form für Fach- und Technikrollen erklärt.

Lineage erfassen, ergänzen und validieren

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Automatisch erkannte Beziehungen werden hinsichtlich Systemgrenzen, Objektidentität und Aktualität geprüft; Schritt 2 – Fehlende fachliche Schritte und manuelle Übergaben werden mit definiertem Gültigkeitsbereich ergänzt; Schritt 3 – Transformationen und Abhängigkeiten werden mit Zweck, Logik und Verantwortlichkeit dokumentiert; Schritt 4 – Die vollständige Kette wird gegen bekannte Berichte, Prozesse und technische Dokumentation validiert.

1. Schritt 1: Automatisch erkannte Beziehungen werden hinsichtlich Systemgrenzen, Objektidentität und Aktualität geprüft.
2. Schritt 2: Fehlende fachliche Schritte und manuelle Übergaben werden mit definiertem Gültigkeitsbereich ergänzt.
3. Schritt 3: Transformationen und Abhängigkeiten werden mit Zweck, Logik und Verantwortlichkeit dokumentiert.
4. Schritt 4: Die vollständige Kette wird gegen bekannte Berichte, Prozesse und technische Dokumentation validiert.

Impact Analysis und Änderungsbewertung

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Die geplante Änderung wird mit Ausgangsobjekt, Art, Umfang und Zeitbezug präzise beschrieben; Schritt 2 – Abwärts- und Aufwärtsabhängigkeiten werden mit passenden Filtern und Betrachtungstiefen analysiert; Schritt 3 – Auswirkungen werden nach Kritikalität, Nutzungsart, Datenqualität und organisatorischer Verantwortung bewertet; Schritt 4 – Ein abgestimmter Maßnahmen- und Kommunikationsplan wird aus den Analyseergebnissen abgeleitet.

1. Schritt 1: Die geplante Änderung wird mit Ausgangsobjekt, Art, Umfang und Zeitbezug präzise beschrieben.
2. Schritt 2: Abwärts- und Aufwärtsabhängigkeiten werden mit passenden Filtern und Betrachtungstiefen analysiert.
3. Schritt 3: Auswirkungen werden nach Kritikalität, Nutzungsart, Datenqualität und organisatorischer Verantwortung bewertet.
4. Schritt 4: Ein abgestimmter Maßnahmen- und Kommunikationsplan wird aus den Analyseergebnissen abgeleitet.

Fehleranalyse und Ursachenverfolgung

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Das Fehlerbild wird anhand Zeitpunkt, betroffener Kennzahl, System und Datenumfang eingegrenzt; Schritt 2 – Die Datenkette wird rückwärts bis zu plausiblen Fehlerquellen und Transformationen untersucht; Schritt 3 – Hypothesen werden mit Qualitätsinformationen, Änderungen und Verantwortlichkeiten abgeglichen; Schritt 4 – Die bestätigte Ursache wird mit Korrektur, Prävention und betroffenen Empfängern dokumentiert.

1. Schritt 1: Das Fehlerbild wird anhand Zeitpunkt, betroffener Kennzahl, System und Datenumfang eingegrenzt.
2. Schritt 2: Die Datenkette wird rückwärts bis zu plausiblen Fehlerquellen und Transformationen untersucht.
3. Schritt 3: Hypothesen werden mit Qualitätsinformationen, Änderungen und Verantwortlichkeiten abgeglichen.
4. Schritt 4: Die bestätigte Ursache wird mit Korrektur, Prävention und betroffenen Empfängern dokumentiert.

Lineage-Governance und Betriebsqualität

Kapitelübersicht: Schritt 1 – Kritische Datenketten werden nach Geschäftsrelevanz, Risiko und Änderungsfrequenz priorisiert; Schritt 2 – Mindestanforderungen an Granularität, Beschreibung, Aktualität und Verantwortlichkeit werden festgelegt; Schritt 3 – Lücken werden mit Ursache, Owner, Frist und akzeptiertem Restrisiko gesteuert; Schritt 4 – Ein regelmäßiger Review mit Kennzahlen und konkreten Verbesserungsmaßnahmen wird eingerichtet.

1. Schritt 1: Kritische Datenketten werden nach Geschäftsrelevanz, Risiko und Änderungsfrequenz priorisiert.
2. Schritt 2: Mindestanforderungen an Granularität, Beschreibung, Aktualität und Verantwortlichkeit werden festgelegt.
3. Schritt 3: Lücken werden mit Ursache, Owner, Frist und akzeptiertem Restrisiko gesteuert.
4. Schritt 4: Ein regelmäßiger Review mit Kennzahlen und konkreten Verbesserungsmaßnahmen wird eingerichtet.

Praxisanteil

Rekonstruktion einer Datenkette, Validierung kritischer Beziehungen, Impact Analysis für eine Schemaänderung und Ursachenanalyse eines fehlerhaften Berichts.