Seminar Apache Atlas – Lineage, Impact Analysis und Datenabhängigkeiten

Dieses Seminar behandelt technische und fachliche Data Lineage mit Prozessentitäten, Objekt- und Spaltenabhängigkeiten, Impact Analysis, Qualitätsprüfung und Betriebsnachweis. 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

• Datenfluss und Transformationsschritte erfassen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Technische Transformation und fachlichen Prozessschritt abgrenzen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Relevante Felder und Transformationsregeln auswählen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Ausgangspunkt und Änderungsszenario definieren und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Kontrollfälle für fehlende oder verwaiste Kanten erstellen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Lineage-Grundmodell

Schwerpunkt: Quellen, Prozessentitäten und Ziele werden mit klarer Semantik verknüpft.

1. Datenfluss und Transformationsschritte erfassen
2. Input-, Output- und Prozessobjekte festlegen
3. Beziehungen und eindeutige Identitäten modellieren

2. Technische und fachliche Lineage

Schwerpunkt: Technische Kanten werden mit fachlicher Bedeutung und Verantwortung ergänzt.

1. Technische Transformation und fachlichen Prozessschritt abgrenzen
2. Ownership, Zweck und Qualitätsinformationen ergänzen
3. Darstellung für Engineering und Fachbereich vergleichen

3. Spalten- und Detailabhängigkeiten

Schwerpunkt: Feingranulare Abhängigkeiten werden nur dort aufgebaut, wo sie belastbar und wartbar sind.

1. Relevante Felder und Transformationsregeln auswählen
2. Spaltenbeziehungen oder äquivalente Detailkanten erzeugen
3. Vollständigkeit mit bekannten Ein- und Ausgaben prüfen

4. Impact Analysis

Schwerpunkt: Änderungen werden entlang der Abhängigkeiten vorwärts und rückwärts bewertet.

1. Ausgangspunkt und Änderungsszenario definieren
2. Betroffene Prozesse, Datenprodukte und Verbraucher ermitteln
3. Risiko, Eigentümer und notwendige Tests ableiten

5. Lineage-Qualität und Betrieb

Schwerpunkt: Lineage wird auf Aktualität, Lücken und fehlerhafte Kanten kontrolliert.

1. Kontrollfälle für fehlende oder verwaiste Kanten erstellen
2. Pipelineänderung mit Lineage-Nachtest verbinden
3. Kennzahlen und Eskalationsweg festlegen

Praxisübungen und Laborszenarien

• Praxisfall „Lineage-Grundmodell“: input-, Output- und Prozessobjekte festlegen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Technische und fachliche Lineage“: ownership, Zweck und Qualitätsinformationen ergänzen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Spalten- und Detailabhängigkeiten“: spaltenbeziehungen oder äquivalente Detailkanten erzeugen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Impact Analysis“: betroffene Prozesse, Datenprodukte und Verbraucher ermitteln; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Lineage-Qualität und Betrieb“: pipelineänderung mit Lineage-Nachtest verbinden; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Engineers, Datenarchitekten, Data Stewards, BI- und Analytics-Teams, Change-Verantwortliche und technische Data-Governance-Teams.

Voraussetzungen: Atlas-Grundlagen und Verständnis typischer Datenpipelines; Kenntnisse der Quell- und Zielsysteme.

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.