Seminar Great Expectations (GX Core) – Pipeline-Integration, CI/CD und Orchestrierung

Datenqualitätsprüfungen entfalten ihren Nutzen erst als verlässlicher Bestandteil von Build-, Deployment- und Datenpipelines. Das Seminar integriert GX-Core-Validierungen in Python-Jobs, CI/CD, Scheduler und Orchestratoren und legt fest, wie Parameter, Exit Codes, Retries, Quarantäne, Freigaben und Nachweise behandelt werden.

Inhaltsübersicht

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

Zielsetzung

• Geeignete Prüfpunkte im Entwicklungs-, Deployment- und Datenlebenszyklus bestimmen.
• GX-Core-Läufe als reproduzierbare Kommando- oder Python-Aufgabe kapseln.
• Batch Parameter, Umgebungswerte und Secrets kontrolliert aus Pipeline-Kontexten übergeben.
• Validierungsfehler, technische Fehler und Warnungen in eindeutige Pipeline-Entscheidungen übersetzen.
• Retries, Quarantäne, Artefakte, Monitoring und Audit-Nachweise belastbar organisieren.

Zielgruppe

Data Engineers, DevOps- und Plattformteams, Analytics Engineers, MLOps-Verantwortliche und Entwickler, die GX Core automatisiert in Liefer- oder Datenprozesse integrieren.

Voraussetzungen

Python-Grundlagen, Verständnis von GX-Core-Validierungen sowie Erfahrung mit mindestens einem CI/CD-System, Scheduler oder Orchestrator. Eine neutrale Laborpipeline wird bereitgestellt.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Prüfpunkte im Lebenszyklus festlegen

   Unit Test, Pull Request, Build, Deployment, Datenaufnahme, Transformation und Veröffentlichung werden nach geeigneter Prüftiefe und Reaktionszeit unterschieden.

2. Schritt 2: Ausführungseinheit kapseln

   Ein wiederverwendbares Python-Modul oder Kommando lädt den Data Context, ermittelt Parameter, startet den Checkpoint und liefert einen eindeutigen Status.

3. Schritt 3: Konfiguration und Umgebungen trennen

   Entwicklung, Test und Produktion nutzen dieselben Strukturen, aber getrennte Verbindungen, Stores und Secrets. Harte Pfade und lokale Annahmen werden entfernt.

4. Schritt 4: Batch Parameter aus Pipeline-Metadaten ableiten

   Lauf-ID, Partition, Stichtag, Mandant oder Dateipräfix werden validiert und an Batch Definition beziehungsweise Checkpoint übergeben.

5. Schritt 5: Exit Codes und Statusmodell definieren

   Erfolg, fachliche Warnung, kritischer Qualitätsfehler und technischer Fehler erhalten getrennte Rückgabewerte und Folgeaktionen.

6. Schritt 6: Severity als Pipeline-Entscheidung verwenden

   Critical, Warning und Info werden mit Abbruch, Quarantäne, Fortsetzung, Ticket oder Beobachtung verbunden.

7. Schritt 7: Retries und Wiederanlauf gestalten

   Nur technische, voraussichtlich temporäre Fehler werden automatisch wiederholt. Fachliche Regelverletzungen lösen keinen blinden Retry aus.

8. Schritt 8: Quarantäne und Freigabeprozess einbauen

   Fehlerhafte Daten werden isoliert, Folgeaufgaben blockiert und eine nachvollziehbare manuelle oder automatisierte Freigabe vorgesehen.

9. Schritt 9: CI/CD-Prüfungen umsetzen

   Projektkonfiguration, Suite-Änderungen und Custom Expectations werden mit Testdaten, Linting, Unit Tests und einem kleinen Referenz-Checkpoint geprüft.

10. Schritt 10: Orchestrierungsabhängigkeiten modellieren

    Upstream-Datenbereitstellung, Validierung, Transformation, Veröffentlichung und Benachrichtigung werden als kontrollierte Task-Abfolge abgebildet.

11. Schritt 11: Artefakte und Data Docs verwalten

    Validation Results, kompakte Zusammenfassungen und Data Docs werden als Laufartefakte gespeichert, zeitlich begrenzt und eindeutig zugeordnet.

12. Schritt 12: Secrets und Servicekonten absichern

    Pipeline-Identitäten erhalten minimale Rechte; Zugangsdaten werden aus sicheren Secret-Mechanismen bezogen und nicht in Logs ausgegeben.

13. Schritt 13: Monitoring und Service-Level-Kennzahlen aufbauen

    Laufdauer, Erfolgsquote, technische Fehler, kritische Regelverletzungen, Retry-Anzahl und Datenaktualität werden gemessen.

14. Schritt 14: Fehlerszenarien und Rollback testen

    Nicht erreichbare Quelle, fehlerhafte Partition, Regelverletzung, Action-Ausfall und Deployment-Regression werden in kontrollierten Tests durchgespielt.

Praxisübungen

• Checkpoint als Kommando mit klaren Exit Codes kapseln.
• Partition und Lauf-ID aus einer simulierten Pipeline sicher übergeben.
• Severity-basiertes Gate mit Quarantäne und Freigabeschritt umsetzen.
• CI-Test für Suite-Änderung und Custom Expectation aufbauen.
• Retry nur für technischen Fehler konfigurieren und fachlichen Fehler abgrenzen.
• Validation Summary und Data Docs als zugeordnetes Pipeline-Artefakt veröffentlichen.

Methodik

Ein neutraler Orchestrierungsfall wird schrittweise von der manuellen Ausführung zur automatisierten Pipeline ausgebaut. Jeder Statuspfad wird mit bewusst erzeugten Fehlern geprüft und in einer Betriebs- und Abnahmematrix dokumentiert.