Seminar Amundsen – Kompaktseminar Data Discovery, Ingestion und Betrieb

Das Kompaktformat vermittelt einen belastbaren Gesamtüberblick mit durchgängiger Praxis, ohne die Spezialthemen vollständig vorwegzunehmen.

In drei Tagen entsteht ein kleiner, funktionsfähiger Lernpfad von Architektur und Nutzeranforderungen über Deployment und Ingestion bis zu Suche, Governance-Grundlagen, Monitoring und Abnahme.

Inhaltsübersicht

• Seminarprofil
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Lernziele
• Inhalte und Schritt-für-Schritt-Anleitungen
• Praxisaufgaben
• Arbeitsweise und Qualitätssicherung

Seminarprofil

Der Schwerpunkt liegt auf in drei Tagen entsteht ein kleiner, funktionsfähiger Lernpfad von Architektur und Nutzeranforderungen über Deployment und Ingestion bis zu Suche, Governance-Grundlagen, Monitoring und Abnahme. Die Inhalte werden über nachvollziehbare Entscheidungen, reproduzierbare Arbeitsschritte und dokumentierte Kontrollen vermittelt.

Zielgruppe

Gemischte Projektteams aus Data Engineering, Plattformbetrieb, Data Governance, Architektur und technischer Produktverantwortung.

Voraussetzungen

Grundverständnis von Datenplattformen und Metadaten; für die technischen Übungen sind Linux-, Container- und Python-Grundlagen hilfreich.

Lernziele

• Kernkomponenten und Verantwortlichkeiten des Datenkatalogs einordnen.
• ein Referenzsystem starten und eine Metadatenquelle anbinden.
• Suche, Ownership und Qualitätsindikatoren sinnvoll konfigurieren.
• Betriebs- und Einführungsanforderungen in einer gemeinsamen Abnahme verbinden.

Inhalte und Schritt-für-Schritt-Anleitungen

Tag 1: Zielbild und Architektur

Der Bedarf wird in ein begrenztes, technisch verständliches Zielbild überführt.

1. Schritt 1: Nutzergruppen und priorisierte Discovery-Situationen erfassen.
2. Schritt 2: Komponenten und Datenflüsse als Gesamtbild skizzieren.
3. Schritt 3: Pilotumfang, Quellsystem und Erfolgskriterien festlegen.
4. Schritt 4: Risiken und Verantwortlichkeiten für die Übungsumgebung dokumentieren.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 1: Referenzdeployment

Ein lokales System bildet die Grundlage für alle weiteren Übungen.

1. Schritt 1: Konfiguration, Images und Abhängigkeiten prüfen.
2. Schritt 2: Dienste in kontrollierter Reihenfolge starten.
3. Schritt 3: Beispieldaten und Basis-Suche validieren.
4. Schritt 4: Logs und Referenzzustand für spätere Diagnose sichern.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 2: Metadaten-Ingestion

Eine Beispielquelle wird über eine nachvollziehbare Pipeline angebunden.

1. Schritt 1: Extractor und Quellfilter konfigurieren.
2. Schritt 2: Metadaten normalisieren und Pflichtfelder prüfen.
3. Schritt 3: Graph und Suchindex laden.
4. Schritt 4: Folgelauf mit Änderung und Qualitätskontrolle durchführen.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 2: Suche und Metadatenqualität

Ergebnisqualität wird mit fachlichen Suchfällen bewertet.

1. Schritt 1: Testbegriffe und erwartete Treffer definieren.
2. Schritt 2: Filter, Felder und Ranking-Signale prüfen.
3. Schritt 3: Owner, Beschreibungen und Tags als Vertrauenssignale ergänzen.
4. Schritt 4: Fehl- und Nulltreffer in technische oder inhaltliche Ursachen zerlegen.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 3: Governance und Sicherheit

Mindestregeln für Verantwortung und Sichtbarkeit werden in den Pilot integriert.

1. Schritt 1: fachliche und technische Ownership zuordnen.
2. Schritt 2: Pflege- und Zertifizierungsregeln in einfacher Form festlegen.
3. Schritt 3: sensible Metadaten identifizieren und minimieren.
4. Schritt 4: Rollen- und Zugriffstests für zentrale Nutzergruppen definieren.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 3: Monitoring und Fehleranalyse

Der Pilot erhält einen kleinen, aber vollständigen Diagnosepfad.

1. Schritt 1: Health Checks und End-to-End-Probe festlegen.
2. Schritt 2: Logs und Kernmetriken für Suche und Ingestion auswählen.
3. Schritt 3: einen vorbereiteten Fehler entlang des Datenflusses eingrenzen.
4. Schritt 4: Wiederanlauf und Nachkontrolle als kurze Checkliste dokumentieren.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Tag 3: Abnahme und weiterer Lernpfad

Das System wird fachlich, technisch und organisatorisch gemeinsam bewertet.

1. Schritt 1: Such-, Aktualitäts-, Rechte- und Betriebsfälle abnehmen.
2. Schritt 2: offene Lücken nach Risiko und Nutzen priorisieren.
3. Schritt 3: passende Spezialseminare für Rollen und nächste Ausbaustufe zuordnen.
4. Schritt 4: Pilot-Backlog mit Ownern und überprüfbaren Ergebnissen erstellen.

Kontrolle: Der Arbeitsschritt gilt als abgeschlossen, wenn Ausgangslage, Änderung beziehungsweise Entscheidung und überprüfter Zielzustand nachvollziehbar dokumentiert sind.

Praxisaufgaben

1. Praxisaufgabe 1: Pilot-Canvas und Architekturübersicht erstellen.
2. Praxisaufgabe 2: lokales Referenzsystem starten und prüfen.
3. Praxisaufgabe 3: Beispielquelle laden und Folgelauf durchführen.
4. Praxisaufgabe 4: Suchqualität und Kernmetadaten anhand definierter Fälle bewerten.
5. Praxisaufgabe 5: Governance-, Rechte- und Monitoring-Mindeststandard festlegen.
6. Praxisaufgabe 6: Abnahmeprotokoll und priorisierten weiteren Lernpfad erstellen.

Arbeitsweise und Qualitätssicherung

Jeder Themenblock folgt demselben Muster: Ausgangszustand erfassen, Zielzustand festlegen, Änderung oder Analyse in kleinen Schritten durchführen, Resultat kontrollieren und den Ablauf für Wiederholung oder Übergabe dokumentieren. Demonstrationen werden durch Übungen, Prüflisten, Fehlerfälle und gemeinsame Reviews ergänzt.

Die Übungen verwenden eine isolierte Labor- oder Plansituation. Produktive Änderungen werden erst nach technischer Prüfung, Freigabe, Sicherung, Rückfallplanung und dokumentierter Nachkontrolle vorgesehen.