Seminar Great Expectations (GX Core) – Checkpoints, Actions und Benachrichtigungen

Checkpoints machen aus einzelnen Prüfungen einen steuerbaren Datenqualitätsprozess. Das Seminar zeigt, wie Validation Definitions gebündelt, Laufparameter übergeben, Ergebnisse bewertet und nachgelagerte Actions für Dokumentation, Benachrichtigung oder Pipeline-Steuerung zuverlässig ausgeführt werden.

Inhaltsübersicht

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

Zielsetzung

• Checkpoints als wiederverwendbare Ausführungseinheit strukturieren.
• Mehrere Validation Definitions mit klaren Fehler- und Eskalationsregeln bündeln.
• Actions passend zu Ergebnis, Severity und Betriebsanforderung auswählen.
• Benachrichtigungen ohne unnötige sensible Daten gestalten.
• Checkpoint-Ergebnisse in Orchestrierung, Monitoring und Wiederanlauf integrieren.

Zielgruppe

Data Engineers, DevOps- und Plattformteams, Analytics Engineers, technische Data Stewards sowie Verantwortliche für automatisierte Datenqualitätskontrollen.

Voraussetzungen

Python-Grundlagen und Verständnis von Expectations, Suites und Validation Definitions. Für Benachrichtigungsübungen werden vorbereitete Laborendpunkte verwendet.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Checkpoint-Rolle im GX-Core-Ablauf bestimmen

   Die Kette von Data Source über Batch Definition, Suite und Validation Definition bis zum Checkpoint wird vollständig nachvollzogen.

2. Schritt 2: Ausführungsumfang und Verantwortlichkeit festlegen

   Checkpoints werden nach Datenprodukt, Pipeline-Stufe, Domäne oder Betriebsereignis zugeschnitten. Zu große Sammel-Checkpoints werden vermieden.

3. Schritt 3: Validation Definitions bündeln

   Eine oder mehrere Validation Definitions werden in definierter Reihenfolge ausgeführt. Namensgebung und Zuordnung zu Teams und Datenprodukten werden dokumentiert.

4. Schritt 4: Laufparameter und Batch Parameter übergeben

   Zeitfenster, Partitionen und Umgebungswerte werden beim Checkpoint-Lauf kontrolliert übergeben. Pflichtwerte und Fehlersituationen werden behandelt.

5. Schritt 5: Severity und Gesamtergebnis auswerten

   Kritische Fehler, Warnungen und informative Regeln werden unterschieden. Daraus entstehen verbindliche Kriterien für Abbruch, Fortsetzung und Eskalation.

6. Schritt 6: Actions konzeptionell zuordnen

   Dokumentation, Ergebnisablage, Aktualisierung von Data Docs, Benachrichtigung und eigene Folgeschritte werden nach Zweck und Nebenwirkung ausgewählt.

7. Schritt 7: Benachrichtigungen gestalten

   Meldungen enthalten Datenprodukt, Lauf, betroffene Regel, Severity, Zuständigkeit und nächsten Prüfschritt. Rohdaten und unnötige Fehlerwerte werden vermieden.

8. Schritt 8: Eigene Action entwickeln

   Eine schlanke Python-Action verarbeitet Checkpoint-Ergebnisse, erzeugt eine standardisierte Nutzlast und gibt einen eindeutig prüfbaren Status zurück.

9. Schritt 9: Checkpoint in CI/CD und Orchestrierung einsetzen

   Exit Codes, Exceptions und strukturierte Ergebnisse werden mit Pipeline-Gates, Retry-Regeln und nachfolgenden Aufgaben verbunden.

10. Schritt 10: Idempotenz und Wiederanlauf sicherstellen

    Wiederholte Ausführung darf keine doppelten Meldungen oder inkonsistenten Folgeschritte erzeugen. Laufkennungen und deduplizierte Ereignisse werden genutzt.

11. Schritt 11: Monitoring und Audit-Trail aufbauen

    Laufzeit, Status, Anzahl geprüfter Regeln, kritische Fehler und Action-Ergebnisse werden protokolliert und für Betrieb sowie Revision nachvollziehbar gehalten.

12. Schritt 12: Fehlerfälle und Notbetrieb testen

    Nicht erreichbare Datenquellen, fehlerhafte Benachrichtigungsziele, unvollständige Parameter und sehr große Validation Results werden systematisch durchgespielt.

Praxisübungen

• Checkpoint mit zwei Validation Definitions und unterschiedlichen Batch Parametern erstellen.
• Severity-basierte Entscheidung für Warnung, Abbruch und manuelle Freigabe umsetzen.
• Standardisierte Benachrichtigungsnutzlast ohne sensible Zeilenwerte erzeugen.
• Eigene Action mit Erfolg, Validierungsfehler und technischem Fehler testen.
• Checkpoint als Pipeline-Gate mit Retry- und Eskalationsregel betreiben.

Methodik

Der Kurs verwendet ein Betriebsfallmodell mit Entwicklungs-, Test- und Produktivlauf. Konfiguration, Python-Code und Ergebnisobjekte werden schrittweise aufgebaut, gezielt gestört und anhand einer Abnahmematrix geprüft.