Seminar OpenMetadata Data Quality und Observability

Inhaltsübersicht

• Dauer: 3 Seminartage
• Schwerpunkt: Datenqualität, Profiling, Observability, Testplanung, Qualitätskennzahlen und Fehleranalyse
• Format: Trainergeführte Erläuterung, Demonstration und praktische Übungen
• Nutzen: sofort verwendbare Arbeitsmuster, Checklisten und Vorgehensweisen für reale Datenplattformen

Beschreibung

Dieses Seminar behandelt Datenqualität, Profiling, Observability, Testplanung, Qualitätskennzahlen und Fehleranalyse im Kontext moderner Datenkataloge und Data-Governance-Prozesse. Im Mittelpunkt steht nicht nur die Bedienung einzelner Funktionen, sondern die saubere Einordnung in bestehende Datenplattformen, Verantwortlichkeiten und Betriebsabläufe.

Die Inhalte sind praxisorientiert aufgebaut: Zunächst werden Begriffe und Architekturentscheidungen geklärt, anschließend werden typische Arbeitsschritte, Prüfpunkte und Fehlerbilder nachvollzogen. Dadurch entsteht ein belastbares Vorgehen für Einführung, Betrieb oder fachliche Nutzung von OpenMetadata in Unternehmensumgebungen.

Zielgruppe

• Data Quality Engineers
• Data Stewards
• Analytics Engineers und Data Platform Teams

Lernziele

• Qualitätsregeln in OpenMetadata strukturiert planen
• Profiling-Ergebnisse interpretieren und für Governance nutzen
• Fehlerbilder zwischen Datenobjekten und Pipelines nachvollziehen
• Datenqualität als wiederkehrenden Betriebsprozess verankern

Schrittweise Seminarinhalte

Block 1: Qualitätsmodell

1. Schritt 1: Qualitätsdimensionen definieren
2. Schritt 2: Kritische Datenobjekte auswählen
3. Schritt 3: Schwellwerte und Toleranzen festlegen
4. Schritt 4: Verantwortliche für Regeln und Eskalationen bestimmen

Block 2: Profiling und Observability

1. Schritt 1: Tabellen- und Spaltenprofile interpretieren
2. Schritt 2: Auffälligkeiten erkennen
3. Schritt 3: Verlauf und Volumenänderungen bewerten
4. Schritt 4: Profiling-Ergebnisse dokumentieren

Block 3: Tests und Regeln

1. Schritt 1: Tabellenprüfungen planen
2. Schritt 2: Spaltenregeln ableiten
3. Schritt 3: Testausführung in Betriebsabläufe einordnen
4. Schritt 4: Fehlalarme und Grenzwerte nachschärfen

Block 4: Fehleranalyse und Steuerung

1. Schritt 1: Fehlerursachen systematisch eingrenzen
2. Schritt 2: Lineage für Ursachenanalyse nutzen
3. Schritt 3: Aufgaben und Verantwortlichkeiten festlegen
4. Schritt 4: Qualitätsberichte für Stakeholder strukturieren

Block 5: Praxislab

1. Schritt 1: Qualitätsregeln für Beispieldaten definieren
2. Schritt 2: Profiling-Ergebnisse auswerten
3. Schritt 3: Fehlerfälle priorisieren
4. Schritt 4: Qualitätsboard konzeptionell aufbauen

Praxisübungen

1. Arbeitsauftrag lesen und fachliche Ausgangslage klären
2. Passende OpenMetadata-Funktion oder Organisationsregel auswählen
3. Beispielhafte Umsetzung planen oder durchführen
4. Ergebnis anhand einer Prüfliste kontrollieren
5. Offene Punkte für Betrieb, Governance oder Weiterentwicklung dokumentieren

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in SQL, Datenprofiling und typischen Datenqualitätsdimensionen sind erforderlich.