Seminar PoolParty Semantic Suite – Datenintegration und Pipelines mit UnifiedViews

UnifiedViews bildet wiederholbare Datenpipelines für Extraktion, Transformation, Qualitätskontrolle und Laden ab. Das Seminar übersetzt fachliche Datenanforderungen in nachvollziehbare Pipeline-Stufen und geeignete Data Processing Units. Neben dem Happy Path werden fehlerhafte Eingaben, Wiederanlauf, Monitoring und Datenprovenienz systematisch behandelt.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielsetzung
2. Kompetenzziele
3. Seminarinhalte
4. Praxisübungen
5. Zielgruppe und Voraussetzungen
6. Methodik und Qualitätssicherung

Zielsetzung

Ziel ist eine produktionsnahe Pipeline, die heterogene Quellen kontrolliert in RDF oder einen Zielgraph überführt. Datenqualität, Identifikatoren und Betriebseigenschaften werden bereits im Entwurf berücksichtigt.

Kompetenzziele

• Pipelines in klar getrennte Verarbeitungsstufen zerlegen.
• Extractor-, Transformer-, Quality-Checker- und Loader-DPUs passend auswählen.
• Tabellarische, JSON- oder XML-Daten konsistent in RDF überführen.
• Zeitplanung, Monitoring, Wiederanlauf und Fehlerablage konfigurieren.

Seminarinhalte

3.1 Use-Case-Auswahl und Anforderungsanalyse

1. Geschäftsproblem, Nutzergruppen, Informationsobjekte und gewünschte Entscheidungen präzise beschreiben.
2. Such-, Tagging-, Integrations-, Governance- und KI-Anforderungen getrennt priorisieren.
3. Messbare Qualitätskriterien für Abdeckung, Präzision, Aktualität und Nachvollziehbarkeit definieren.
4. Einen abgegrenzten Pilotumfang mit Datenquellen, Verantwortlichkeiten und Abnahmekriterien festlegen.

3.2 UnifiedViews-Pipelines entwerfen

1. Quelle, Ziel, Ausführungsrhythmus, Datenvolumen und Fehlerstrategie erfassen.
2. Pipeline in Extraktion, Transformation, Qualitätsprüfung und Laden zerlegen.
3. Zwischenformate, Identifier und Provenienz über alle Stufen definieren.
4. Minimalen durchgängigen Datenfluss auf dem Canvas modellieren.

3.3 Daten mit DPUs extrahieren

1. Geeignete Extractor DPU für Datei, API oder Graphquelle auswählen.
2. Verbindungsparameter und Eingabepfade ohne produktive Geheimnisse konfigurieren.
3. Testlauf starten und erzeugte Arbeitsdaten kontrollieren.
4. Zeitüberschreitung, leere Quelle und ungültige Eingabe als Fehlerfälle behandeln.

3.4 Daten transformieren und in RDF überführen

1. Tabellarische, JSON- oder XML-Strukturen auf das Zielmodell abbilden.
2. Transformation mit SPARQL, Mapping oder geeigneter DPU umsetzen.
3. URIs, Datentypen, Sprach-Tags und Referenzen konsistent erzeugen.
4. Zwischenergebnis durch Stichproben und maschinelle Checks validieren.

3.5 Qualitätsprüfung und Laden

1. Qualitätsregeln vor dem Laden als eigenständige Pipeline-Stufe definieren.
2. Fehlerhafte Datensätze isolieren und nachvollziehbar protokollieren.
3. Valide Daten in Zielgraph oder nachgelagerten Dienst laden.
4. Sollzahlen, Delta, Identifikatoren und exemplarische Beziehungen nach dem Laden prüfen.

3.6 Zeitplanung, Monitoring und Wiederanlauf

1. Ausführungsplan, Abhängigkeiten und maximale Laufzeit konfigurieren.
2. Execution Monitor zur Analyse laufender, erfolgreicher und fehlgeschlagener Ausführungen nutzen.
3. Benachrichtigungen und Eskalationskriterien für kritische Fehler festlegen.
4. Idempotenz, Wiederanlauf und manuelle Korrektur für einen Fehlerfall testen.

3.7 RDF-, SKOS- und Graphmodell

1. Tripel, Ressourcen, Literale, Klassen und Properties an konkreten Beispielen unterscheiden.
2. SKOS-Konzepte und Ontologieklassen hinsichtlich Zweck und Semantik trennen.
3. Namensräume, URIs und Präfixe für ein unternehmensweites Modell festlegen.
4. Ein kleines Graphmodell auf Konsistenz, Erweiterbarkeit und Abfragefähigkeit prüfen.

3.8 Importkontrolle und Abnahme

1. Sollzahlen für Konzepte, Relationen, Sprachen, Metadaten und Statuswerte festlegen.
2. Automatisierte Validierung und gezielte Fachstichproben kombinieren.
3. Abweichungen nach Kritikalität klassifizieren und Korrekturweg bestimmen.
4. Abnahmeprotokoll mit Datenstand, Prüfumfang und offenen Punkten erstellen.

Praxisübungen

4.1 Ende-zu-Ende-Pipeline aufbauen

1. Quelldatei und Zielmodell analysieren.
2. Extraktions- und Transformations-DPUs konfigurieren.
3. RDF-Ergebnis laden und mit Prüfabfragen kontrollieren.

4.2 Qualitätsgate ergänzen

1. Pflichtfelder und Identifikatorregeln definieren.
2. Fehlerhafte Datensätze gezielt einschleusen.
3. Fehler isolieren und valide Daten weiterverarbeiten.

4.3 Betriebsszenario testen

1. Zeitplan und Benachrichtigung festlegen.
2. Pipelinefehler simulieren.
3. Wiederanlauf ohne doppelte Daten nachweisen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Engineering, ETL- und Integrationsentwicklung, Knowledge-Graph-Teams, Plattformbetrieb und technische Architektur.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse zu Datenformaten und ETL-Prozessen. RDF- oder SPARQL-Kenntnisse sind hilfreich und werden im Kontext wiederholt.

Methodik und Qualitätssicherung

Die Vermittlung kombiniert strukturierte Fachimpulse, Demonstrationen, moderierte Modellierungs- oder Konfigurationsschritte und praktische Übungen. Jeder Arbeitsblock endet mit einer prüfbaren Zwischenkontrolle.

• Ausgangszustand und Lernziel werden vor jedem Arbeitsauftrag festgelegt.
• Konfigurationen und Modelle werden schrittweise aufgebaut und dokumentiert.
• Positiv-, Negativ- und Grenzfälle werden anhand definierter Kriterien geprüft.
• Abweichungen werden analysiert, korrigiert und in einer erneuten Prüfung bestätigt.