Seminar Apache Atlas – Datenmodellierung mit Typen, Entitäten und Beziehungen

Dieses Seminar behandelt entwicklung eines langlebigen Atlas-Typsystems mit EntityDefs, RelationshipDefs, Structs, Enums, Klassifikationen, Business Metadata und Modellmigration. Fachliche Einordnung, Demonstration und Laborarbeit werden zu einem durchgängigen Arbeitsprozess verbunden; jede Änderung endet mit einer dokumentierten Funktions-, Qualitäts- oder Sicherheitsprüfung.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Quellsysteme, Datenobjekte und benötigte Suchfragen erfassen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Entity-Typen mit eindeutigen Attributen und qualifizierten Namen definieren und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Richtung, Kardinalität und Eigentümerschaft festlegen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Klassifikationsdefinitionen und Attribute entwerfen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Ist-Modell exportieren und mit der Zielversion vergleichen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Anforderungsanalyse und Modellgrenzen

Schwerpunkt: Fachliche Objekte werden von technischen Entitäten, Prozessen und Governance-Metadaten getrennt.

1. Quellsysteme, Datenobjekte und benötigte Suchfragen erfassen
2. Eigentümerschaft und Lebenszyklus jedes Objekts bestimmen
3. Kernmodell, Erweiterungen und bewusst ausgelassene Details abgrenzen

2. EntityDefs, Structs und Enums

Schwerpunkt: Wiederverwendbare Attribute und stabile Identitäten bilden die Grundlage des Typsystems.

1. Entity-Typen mit eindeutigen Attributen und qualifizierten Namen definieren
2. Structs und Enums für kontrollierte Wiederverwendung einsetzen
3. Pflichtfelder, Indizierung und Suchrelevanz prüfen

3. RelationshipDefs und Kardinalitäten

Schwerpunkt: Beziehungen werden als eigenständige, semantisch klare Konstrukte modelliert.

1. Richtung, Kardinalität und Eigentümerschaft festlegen
2. Zusammensetzung, Referenz und Prozessbeziehung abgrenzen
3. Erzeugung, Änderung und Löschung mit Beispieldaten testen

4. Klassifikationen und Business Metadata

Schwerpunkt: Governance-Informationen werden vom technischen Kernmodell getrennt und gezielt verknüpft.

1. Klassifikationsdefinitionen und Attribute entwerfen
2. Business Metadata für Verantwortung und Qualität modellieren
3. Suchbarkeit, Rechte und Pflegeprozess prüfen

5. Versionierung und Modellmigration

Schwerpunkt: Modelländerungen werden mit Kompatibilitätsregeln und reproduzierbaren Tests gesteuert.

1. Ist-Modell exportieren und mit der Zielversion vergleichen
2. Kompatible Ergänzung, riskante Änderung und Ablösung unterscheiden
3. Migration mit Testdaten, Abnahme und Rückfall durchführen

Praxisübungen und Laborszenarien

• Praxisfall „Anforderungsanalyse und Modellgrenzen“: eigentümerschaft und Lebenszyklus jedes Objekts bestimmen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „EntityDefs, Structs und Enums“: structs und Enums für kontrollierte Wiederverwendung einsetzen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „RelationshipDefs und Kardinalitäten“: zusammensetzung, Referenz und Prozessbeziehung abgrenzen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Klassifikationen und Business Metadata“: business Metadata für Verantwortung und Qualität modellieren; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Versionierung und Modellmigration“: kompatible Ergänzung, riskante Änderung und Ablösung unterscheiden; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Datenarchitekten, Metadatenmodellierer, Integrationsentwickler, Data Engineers und technische Data-Governance-Verantwortliche.

Voraussetzungen: Atlas-Grundlagen sowie Erfahrung mit Datenmodellen, JSON und technischen Datenobjekten.

Didaktik und Arbeitsweise

Die Arbeitsphasen folgen einem festen Muster: Ausgangszustand erfassen, Ziel und Prüfkriterien festlegen, Änderung schrittweise durchführen, technische und fachliche Wirkung kontrollieren und den Ablauf als wiederverwendbare Checkliste dokumentieren. Änderungen erfolgen ausschließlich in der Laborumgebung. Für produktive Systeme werden Freigabe, Sicherung, Wartungsfenster und Rückfalloption vorausgesetzt.