Seminar metaphactory – Intensivseminar Datenintegration, Federation und Enterprise Information Architecture

Das fünftägige Intensivseminar bündelt Enterprise Information Architecture, Datenimport, Mapping, Repository-Design, Federation, servicebasierte Datenquellen, APIs und Datenqualität. Das Ergebnis ist eine nachvollziehbare semantische Integrationsschicht vom Geschäftsobjekt bis zum produktionsnahen Datenzugriff.

Inhaltsübersicht

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

Lernziele

• Geschäftsobjekte, Datenassets und technische Quellen in einer Enterprise Information Architecture verbinden.
• Import-, Mapping- und Identifikatorregeln für heterogene Datenbestände entwickeln.
• Repositories, externe Graphdatenbanken und föderierte Datenzugriffe belastbar konfigurieren.
• APIs und virtuelle Datenquellen sicher in semantische Abfragen integrieren.
• Qualität, Provenienz, Performance, Betrieb und Governance über den gesamten Integrationspfad absichern.

Schrittweise Seminarinhalte

1. EIA-Zielbild und Informationsdomänen

Schwerpunkt: Unternehmensziele, Geschäftsobjekte, Domänen, Datenprodukte, Systeme, Verantwortungen, Qualitätsanforderungen und Nutzenmetriken.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „EIA-Zielbild und Informationsdomänen“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Unternehmensziele, Geschäftsobjekte, Domänen, Datenprodukte, Systeme, Verantwortungen, Qualitätsanforderungen und Nutzenmetriken modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „EIA-Zielbild und Informationsdomänen“ dokumentieren.

2. Semantische Schicht und technisches Metamodell

Schwerpunkt: Ontologien, Vokabulare, physische Schemas, Datenkataloge, APIs, Abstraktion, Modularität und Verknüpfung von Business und Technik.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Semantische Schicht und technisches Metamodell“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Ontologien, Vokabulare, physische Schemas, Datenkataloge, APIs, Abstraktion, Modularität und Verknüpfung von Business und Technik modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Semantische Schicht und technisches Metamodell“ dokumentieren.

3. Quellenprofiling und Integrationsplanung

Schwerpunkt: Formate, Schemas, Schlüssel, Volumen, Änderungsraten, Datenschutz, Datenqualität, Ladefenster und Abnahmekriterien.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Quellenprofiling und Integrationsplanung“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Formate, Schemas, Schlüssel, Volumen, Änderungsraten, Datenschutz, Datenqualität, Ladefenster und Abnahmekriterien modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Quellenprofiling und Integrationsplanung“ dokumentieren.

4. IRI-Strategie, Mapping und Provenienz

Schwerpunkt: globale Identifikatoren, Klassen, Eigenschaften, Datentypen, Referenzen, Normalisierung, Herkunft, Konfliktregeln und Versionen.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „IRI-Strategie, Mapping und Provenienz“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von globale Identifikatoren, Klassen, Eigenschaften, Datentypen, Referenzen, Normalisierung, Herkunft, Konfliktregeln und Versionen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „IRI-Strategie, Mapping und Provenienz“ dokumentieren.

5. RDF-Loading und Excel-Onboarding

Schwerpunkt: Datei- und Bulk-Import, Graphzuordnung, Fehlerberichte, Terminologievorlagen, Hierarchien, Labels, Validierung und Wiederholbarkeit.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „RDF-Loading und Excel-Onboarding“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Datei- und Bulk-Import, Graphzuordnung, Fehlerberichte, Terminologievorlagen, Hierarchien, Labels, Validierung und Wiederholbarkeit modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „RDF-Loading und Excel-Onboarding“ dokumentieren.

6. Repository- und Graphdatenbankarchitektur

Schwerpunkt: Modell-, Asset-, Test- und Instanzdaten, externe Endpunkte, Authentifizierung, TLS, Schreibgrenzen, Backup und technische Abnahme.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Repository- und Graphdatenbankarchitektur“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Modell-, Asset-, Test- und Instanzdaten, externe Endpunkte, Authentifizierung, TLS, Schreibgrenzen, Backup und technische Abnahme modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Repository- und Graphdatenbankarchitektur“ dokumentieren.

7. FedX und transparente Federation

Schwerpunkt: Federationsmitglieder, Quellenauswahl, SERVICE, Join-Planung, Timeouts, Teilfehler, Datenfrische und Ergebnisnachweise.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „FedX und transparente Federation“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Federationsmitglieder, Quellenauswahl, SERVICE, Join-Planung, Timeouts, Teilfehler, Datenfrische und Ergebnisnachweise modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „FedX und transparente Federation“ dokumentieren.

8. Ephedra, REST und virtuelle Datenquellen

Schwerpunkt: servicebasierte Daten, Parameter, Mapping, Analysedienste, Laufzeitintegration, Caching, Fehlerbehandlung und Sicherheitsgrenzen.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Ephedra, REST und virtuelle Datenquellen“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von servicebasierte Daten, Parameter, Mapping, Analysedienste, Laufzeitintegration, Caching, Fehlerbehandlung und Sicherheitsgrenzen modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Ephedra, REST und virtuelle Datenquellen“ dokumentieren.

9. SHACL, Qualitätsgates und Regression

Schwerpunkt: Shapes, Validierung, Testrepository, Importfreigabe, Berichte, Fehlerkorrektur, Kennzahlen und kontinuierliche Qualität.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „SHACL, Qualitätsgates und Regression“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Shapes, Validierung, Testrepository, Importfreigabe, Berichte, Fehlerkorrektur, Kennzahlen und kontinuierliche Qualität modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „SHACL, Qualitätsgates und Regression“ dokumentieren.

10. Performance, Betrieb und Governance

Schwerpunkt: Query Engineering, Indexierung, Monitoring, Kosten, Lineage, Ownership, Change, Rollback, Runbooks und Skalierungsroadmap.

1. Ausgangslage, fachliche Anforderungen und messbare Akzeptanzkriterien für den Themenblock „Performance, Betrieb und Governance“ erfassen.
2. Relevante Ressourcen, Rollen, Datenobjekte und Abhängigkeiten anhand von Query Engineering, Indexierung, Monitoring, Kosten, Lineage, Ownership, Change, Rollback, Runbooks und Skalierungsroadmap modellieren.
3. Die erforderliche Konfiguration oder Arbeitsfolge in der metaphactory-Laborumgebung beziehungsweise im Prozessmodell schrittweise umsetzen.
4. Funktion, Berechtigungen, Datenqualität, Protokollierung und Fehlerverhalten mit definierten Positiv- und Negativfällen prüfen.
5. Als Arbeitsergebnis einen fachlich geprüften und wiederholbaren Standard für „Performance, Betrieb und Governance“ dokumentieren.

Praxisübungen und Laborszenarien

• Modellierung einer EIA-Sicht mit Geschäftsobjekten, Datenassets und Verantwortlichkeiten.
• Aufbau einer Importstrecke einschließlich Mapping, Excel-Vokabularimport und Qualitätsgate.
• Konfiguration eines externen Repositorys und einer föderierten Abfrage mit Teilfehlerbehandlung.
• Integration eines REST- oder Analysedienstes in eine semantische Abfrage.
• Erstellung eines Betriebs- und Governance-Modells für die gesamte Integrationsschicht.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Enterprise und Data Architecture, Knowledge-Graph-Engineering, Data Engineering, Integration, Data Governance und technische Projektleitung.

Voraussetzungen: Gute RDF- und SPARQL-Kenntnisse sowie Erfahrung mit Datenintegration, APIs und Graphdatenbanken.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen, damit die erarbeiteten Abläufe als reproduzierbarer Arbeits- oder Betriebsstandard einsetzbar bleiben.