Seminar OpenLineage Architektur und Datenmodell

Zielsetzung

Das Seminar erklärt OpenLineage aus architektonischer Sicht. Behandelt werden das Objektmodell, Event-Typen, Facets, Namenskonventionen und Designentscheidungen, die für stabile Data-Lineage-Strukturen in Unternehmen notwendig sind.

Inhaltsübersicht

• Grundbegriffe: Jobs, Runs, Datasets, Namespaces, Inputs, Outputs und Facets
• Event-Lebenszyklus mit Start, Abschluss, Fehler und Abbruch
• Modellierungsregeln für technische und fachliche Datenflüsse
• Abgrenzung zwischen Runtime-Lineage, Metadatenkatalog und Observability
• Qualitätskriterien für ein dauerhaft wartbares Lineage-Modell

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Begriffe stabilisieren
   Die zentralen OpenLineage-Objekte werden sauber voneinander getrennt. Jobs beschreiben wiederholbare Arbeit, Runs konkrete Ausführungen, Datasets die betroffenen Datenobjekte und Facets die ergänzenden Metadaten.
2. Schritt 2: Events modellieren
   Der Lebenszyklus eines Pipeline-Laufs wird anhand der Event-Typen durchgespielt. Dabei wird sichtbar, welche Informationen zu Beginn vorliegen und welche erst nach Abschluss oder Fehlerzustand ergänzt werden können.
3. Schritt 3: Namensräume entwerfen
   Namespaces werden für Teams, Systeme, Umgebungen und Datenplattformen entworfen. Das Seminar zeigt, warum Namenskonventionen früh festgelegt werden müssen, bevor der Lineage-Graph zum Dachboden der Datenplattform wird.
4. Schritt 4: Facets bewerten
   Standardisierte und eigene Facets werden eingeordnet. Dabei geht es um Schema, Versionen, Eigentümer, Ausführungsdetails, Qualitätshinweise und betriebliche Zusatzinformationen.
5. Schritt 5: Modellierungsfehler erkennen
   Unklare Dataset-Namen, wechselnde Job-Bezeichnungen, fehlende Run-IDs und vermischte Umgebungen werden analysiert. Daraus entstehen konkrete Regeln für robuste Modellierung.
6. Schritt 6: Architekturvorgaben formulieren
   Zum Abschluss werden Namensschema, Mindestfelder, Event-Konventionen und Integrationsregeln für ein unternehmensfähiges OpenLineage-Design dokumentiert.

Praktische Übungen

• Modellierung eines einfachen ETL-Prozesses als OpenLineage-Objektmodell
• Entwurf eines Namespace-Konzepts für mehrere Umgebungen
• Bewertung guter und schlechter Dataset-Namen
• Erweiterung eines Events um sinnvolle Facets
• Erstellung einer Modellierungsrichtlinie für Data-Lineage-Projekte

Zielgruppe

Data Architects, Data Engineers, technische Data Stewards, BI-Architekten und Verantwortliche für Datenplattformen.

Voraussetzungen

Verständnis für Datenpipelines, Batch- oder Streaming-Verarbeitung und grundlegende Metadatenkonzepte.