Seminar API, Export & Integration: Yama Analytics als Microservice in Toolchains

Inhaltsverzeichnis

• Abstract
• Zielbild und Nutzen
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Lernziele
• Agenda Tag 1
• Agenda Tag 2
• Praxisübungen

Abstract

Dieses Seminar positioniert Yama Analytics als integrierbaren Baustein in Analyse- und Betriebs-Toolchains. Behandelt werden Integrationsmuster (Pull/Push, Event/Batch), Datenexport (Rohdaten vs Aggregationen), Datenmodellierung für BI, Automatisierung, Tests für Analytics-Pipelines sowie Schnittstellen-Governance. Der Fokus liegt auf nachhaltiger Integration statt Einzellösung.

Zielbild und Nutzen

• Analytics-Daten als wiederverwendbare, geprüfte Datenprodukte bereitstellen
• Integration in bestehende BI- oder Observability-Landschaften ermöglichen

Zielgruppe und Voraussetzungen

• Zielgruppe: Entwicklerteams, Analytics Engineering, Plattformteams
• Voraussetzungen: Yama Analytics Installation & Self-Hosting und KPI-Design, Reporting & Dashboard-Konzept für Yama Analytics empfohlen

Lernziele

• Datenprodukt-Schnitt definieren: was wird exportiert, in welcher Granularität
• Pipeline-Qualität absichern (Tests, Checks, Versionierung)
• Governance für KPI-Änderungen und Schema-Änderungen etablieren

Agenda Tag 1

• Integrationsmuster für Analytics-Microservices
• Export- und Datenmodell-Strategien
• BI-Readiness: Metriken vs Dimensionen
• Praxis: Datenprodukt-Design

Agenda Tag 2

• Automatisierung und Jobs
• Testing und Quality Gates
• Schema- und KPI-Governance
• Praxis: End-to-End Blueprint

Praxisübungen

• Exportziel definieren: Rohlogs, normalisierte Events, oder tägliche Aggregationen
• Datenvertrag erstellen: Schema, Version, Backward-Kompatibilität, Owner
• KPI-Definitionen als Artefakt versionieren
• Tests definieren: Nullwerte, Ausreißer, fehlende Zeitfenster, Bot-Anteil
• Deployment-Workflow definieren: Änderung am Parser → Test → Rollout
• End-to-End Architekturdiagramm und Betriebsübergabe erstellen