Seminar One Data – Code Automation und Automation Packages

Automatisierte Datenproduktentwicklung funktioniert nur mit vollständigen Anforderungen, klaren Zielstandards und kontrollierten Übergaben. Das Seminar behandelt den Weg von der freigegebenen Produktspezifikation über Building Space und Automation Package bis zu generiertem Code, Tests, Deployment und Rückmeldung.

Neben der Ausführung stehen Git- und CI/CD-Integration, Standards by Construction, sichere Credentials, technische Validierung, Registrierung der erzeugten Assets und die strukturierte Fehlerbehebung im Vordergrund.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielgruppe
2. Voraussetzungen
3. Seminarziele
4. Seminarinhalte
5. Kapitel 1: Code Automation, Building Spaces und Automation Packages
6. Kapitel 2: Build-fähigen Datenfluss und Übergabe erzeugen
7. Kapitel 3: Automatisierten Build ausführen und Ergebnisse prüfen
8. Kapitel 4: Git, CI/CD und Standards by Construction
9. Kapitel 5: Sichere Integrationen, Secrets und KI-Unterstützung
10. Kapitel 6: Registrierung, Qualitätsfeedback und Fehlerbehebung
11. Praxisübungen
12. Methodik

Zielgruppe

• Data Engineers
• Platform Engineers
• DevOps- und MLOps-Teams
• Solution Architects und technische Data Product Owner

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse zu Datenpipelines, Git und CI/CD
• Grundverständnis von Datenproduktspezifikationen und Zielplattformen

Seminarziele

• Building Spaces und Automation Packages architektonisch einordnen
• eine Spezifikation auf Automatisierbarkeit und Vollständigkeit prüfen
• Automation Packages zielplattformgerecht konfigurieren und ausführen
• generierten Code, Schemas, Qualitätstests und Pipeline-Artefakte bewerten
• Git-, CI/CD-, Credential- und Registrierungsprozesse sicher integrieren
• Fehler reproduzierbar analysieren und beheben

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in aufeinander aufbauenden Kapiteln bearbeitet. Jeder Arbeitsschritt wird anhand eines durchgängigen Szenarios nachvollzogen und anschließend praktisch überprüft.

1. Code Automation, Building Spaces und Automation Packages

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Spezifikation als Eingang; Building Space; Automation Package; Zielumgebung und Rückmeldung.

1. Schritt 1: Die vollständige Datenproduktspezifikation wird als automatisierbarer Eingang geprüft.
2. Schritt 2: Aufgabe und Grenzen des Building Space werden im Gesamtprozess eingeordnet.
3. Schritt 3: Ein passendes Automation Package wird anhand von Zielplattform, Standards und gewünschtem Output ausgewählt.
4. Schritt 4: Datenfluss, Codeerzeugung, Ausführung, Ergebnisrückgabe und Registrierung werden als End-to-End-Prozess dargestellt.

2. Build-fähigen Datenfluss und Übergabe erzeugen

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Quell- und Zielstruktur; Datenproduktanforderungen; Quality Gates; Management-Sicht.

1. Schritt 1: Quellen, Zwischenstufen, Zielassets und benötigte Datenprodukte werden zu einem nachvollziehbaren Datenfluss verbunden.
2. Schritt 2: Anforderungen an Schema, Qualität, Ownership, Zugriff und Zielumgebung werden vervollständigt.
3. Schritt 3: Quality Gates und Abnahmekriterien werden vor der technischen Umsetzung festgelegt.
4. Schritt 4: Status, Verantwortliche, offene Punkte und nächste Entscheidungen werden in einer gemeinsamen Management-Sicht kontrolliert.

3. Automatisierten Build ausführen und Ergebnisse prüfen

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Paketkonfiguration; standardisierte Übergabe; generierte Artefakte; technische Validierung.

1. Schritt 1: Zielumgebung, Package-Version, Parameter und erforderliche Berechtigungen werden vorbereitet.
2. Schritt 2: Die freigegebene Spezifikation wird standardisiert an das Automation Package übergeben.
3. Schritt 3: Generierter Transformationscode, Qualitätsskripte, Schemas und Pipeline-Artefakte werden inventarisiert.
4. Schritt 4: Code, Beispieldaten, Schema und technische Protokolle werden geprüft und Abweichungen zur Spezifikation dokumentiert.

4. Git, CI/CD und Standards by Construction

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Repository-Struktur; Naming und Templates; Tests und Releases; Deployment.

1. Schritt 1: Repository, Branching, Ordnerstruktur und Verantwortlichkeiten werden für automatisierte Ergebnisse festgelegt.
2. Schritt 2: Namenskonventionen, Qualitätsvorlagen und wiederverwendbare Muster werden im Package verankert.
3. Schritt 3: Automatisierte Tests, Review-Schritte, Release-Regeln und Freigabekriterien werden definiert.
4. Schritt 4: Das erzeugte Datenprodukt wird über die vorgesehene Pipeline in die Zielumgebung überführt und protokolliert.

5. Sichere Integrationen, Secrets und KI-Unterstützung

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Service Accounts; Credential Management; Automation Packages; freigegebene KI-Provider.

1. Schritt 1: Technische Konten werden mit minimalen Rechten, klarer Ownership und kontrollierter Laufzeit eingerichtet.
2. Schritt 2: Secrets, Tokens und Zertifikate werden ausschließlich in vorgesehenen sicheren Speichern verwaltet.
3. Schritt 3: Automation Packages, generierter Code und Abhängigkeiten werden vor der produktiven Nutzung geprüft.
4. Schritt 4: KI-Funktionen werden nur mit freigegebenen Providern, definierten Datenklassen und nachvollziehbaren Kontrollpunkten eingesetzt.

6. Registrierung, Qualitätsfeedback und Fehlerbehebung

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: automatische Registrierung; Metadatenextraktion; Qualitätsergebnisse; Wiederanlauf und Support.

1. Schritt 1: Das erzeugte Zielasset wird automatisch oder kontrolliert in der Plattform registriert.
2. Schritt 2: Schema, Lineage und technische Metadaten werden nach dem Build erneut extrahiert.
3. Schritt 3: Qualitätsresultate und Build-Status werden dem Datenprodukt zugeordnet und gegen die Freigabekriterien geprüft.
4. Schritt 4: Fehlerfälle werden anhand von Protokollen, Paketparametern, Zielsystemstatus und Berechtigungen eingegrenzt und reproduzierbar behoben.

Praxisübungen

• Datenproduktspezifikation auf fehlende Eingaben und nicht messbare Anforderungen prüfen
• Automation-Package-Auswahl und Parametrisierung für eine Zielplattform entwerfen
• generierte Artefakte anhand eines technischen Review-Katalogs abnehmen
• CI/CD- und Credential-Konzept einschließlich Rollback erstellen
• Fehlerfall von Build bis Metadatenrückführung systematisch eingrenzen

Methodik

Trainergeführte Erläuterungen, strukturierte Demonstrationen, fachliche und technische Fallstudien sowie praktische Übungen werden miteinander kombiniert. Prüflisten, Rollenmodelle, Spezifikationen und Betriebsabläufe entstehen direkt aus den Übungsfällen und werden im Seminar gemeinsam kontrolliert.