Seminar eccenca Corporate Memory – Kompakt – End-to-End-Einstieg

Für Projektteams wird häufig ein gemeinsamer Überblick benötigt, bevor spezialisierte Rollen in Build, Explore, Modellierung oder Betrieb einsteigen. Ein reines Produktdemoformat reicht dafür nicht aus, weil Zusammenhänge und Übergaben unklar bleiben.

Das Kompaktseminar vermittelt in drei Tagen einen vollständigen Durchlauf von der fachlichen Fragestellung über Modell und Datenintegration bis zu Recherche, Pflege, Abfrage und Automatisierung. Die Tiefe ist auf Orientierung und einen funktionsfähigen Pilotfluss ausgerichtet.

Inhaltsübersicht

1. Seminarziel
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Seminarinhalte
   1. Schritt 1: Anwendungsfall, Architektur und Rollen
   2. Schritt 2: RDF, Identitäten und Zielmodell
   3. Schritt 3: Build-Projekt und Datenquelle
   4. Schritt 4: Mapping und Transformation
   5. Schritt 5: Workflow und Validierung
   6. Schritt 6: Explore, Author und Graph Insights
   7. Schritt 7: SPARQL, Datenbereitstellung und Automatisierung
   8. Schritt 8: Vertiefungspfad und Pilotplanung
5. Praxisübungen
6. Arbeitsweise

Seminarziel

• die Corporate-Memory-Architektur und Rollen entlang eines End-to-End-Prozesses verstehen
• ein einfaches Zielmodell und eine kleine Datenpipeline erstellen
• integrierte Daten recherchieren, bearbeiten, validieren und abfragen
• geeignete Vertiefungsseminare und nächste Projektschritte begründet auswählen

Zielgruppe

Interdisziplinäre Projektteams, Architekten, Data Stewards, Data Engineers, Fachverantwortliche und technische Entscheider, die einen gemeinsamen arbeitsfähigen Einstieg benötigen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse zu Unternehmensdaten und Datenintegration. Produkterfahrung ist nicht erforderlich.

Seminarinhalte

Schritt 1: Anwendungsfall, Architektur und Rollen

Ein gemeinsamer Beispielprozess dient als roter Faden. Geschäftsfrage, Datenquellen, Nutzerrollen und Corporate-Memory-Bausteine werden in einer übersichtlichen Zielarchitektur verbunden.

• Use Case und Kompetenzfragen
• Build, Explore und Betrieb
• Rollen und Übergaben

Schritt 2: RDF, Identitäten und Zielmodell

Die benötigten Entitäten und Beziehungen werden als kleines Graphmodell beschrieben. URI-Regeln, Labels, Datentypen und Provenienz sichern eine verständliche Datenbasis.

• Tripel und Graphen
• Klassen und Eigenschaften
• Identifier und Herkunft

Schritt 3: Build-Projekt und Datenquelle

Ein Projekt wird angelegt und eine tabellarische oder JSON-basierte Quelle als Dataset eingebunden. Vorschau und Profiling prüfen Struktur und Datenqualität.

• Projektstruktur
• Dataset und Schema
• Vorschau und Qualitätscheck

Schritt 4: Mapping und Transformation

Quellfelder werden auf Klassen, Eigenschaften und Beziehungen abgebildet. Einfache Bereinigungen und URI-Regeln führen zu stabilen RDF-Ressourcen.

• Root und Value Mappings
• Datentypen und Beziehungen
• Transformation und URI-Bildung

Schritt 5: Workflow und Validierung

Transformation, Validierung und Graphausgabe werden zu einem Workflow verbunden. Berichte und Stichproben zeigen, ob die Daten fachlich und technisch verwendbar sind.

• Workflowknoten
• SHACL-Grundprüfung
• Berichte und Wiederanlauf

Schritt 6: Explore, Author und Graph Insights

Die erzeugten Ressourcen werden gesucht, navigiert und in einer kleinen visuellen Analyse untersucht. Eine kontrollierte Änderung zeigt den Übergang von Integration zu fachlicher Pflege.

• Suche und Ressourcenansicht
• Bearbeitung und Beziehungen
• visuelle Exploration

Schritt 7: SPARQL, Datenbereitstellung und Automatisierung

Eine gespeicherte Abfrage liefert ein fachliches Ergebnis. Abschließend werden API-, cmemc- und Scheduling-Optionen für die Wiederholung und Nutzung des Pilotprozesses eingeordnet.

• SELECT und Ergebnisprüfung
• API- und Querynutzung
• cmemc und Zeitplanung

Schritt 8: Vertiefungspfad und Pilotplanung

Der eigene Bedarf wird Rollen und Vertiefungsseminaren zugeordnet. Ein nächster Pilotmeilenstein enthält Datenumfang, Qualitätskriterien, Verantwortlichkeiten und Abnahme.

• Kompetenzmatrix
• Seminarauswahl
• Pilotbacklog und Abnahmekriterien

Praxisübungen

1. Entwurf eines kleinen Graphmodells und Aufbau eines Build-Projekts
2. Transformation, Validierung und Veröffentlichung eines Beispieldatensatzes
3. Recherche, Änderung und Abfrage der Daten sowie Planung des nächsten Vertiefungsschritts

Arbeitsweise

Die Themen werden in aufeinander aufbauenden Arbeitsschritten vermittelt. Fachliche Einordnung, Demonstration, angeleitete Konfiguration und selbstständige Übungen wechseln sich ab. Jeder größere Arbeitsschritt wird mit einer Prüfung des erzeugten Ergebnisses und einer kurzen technischen Dokumentation abgeschlossen.