Seminar Huwise Intensivseminar KI, APIs und Automatisierung

Dieses fünftägige Intensivseminar fasst die technisch fortgeschrittenen Huwise-Themen zusammen. Behandelt werden Integration, API-Nutzung, Export, Automatisierung, KI-gestützte Suche sowie die Vorbereitung von Datenprodukten für agentische und KI-nahe Nutzungsszenarien.

Inhaltsübersicht

• Integrationsarchitektur
• API und Export
• Automatisierung und Workflows
• KI-Suche und semantische Auffindbarkeit
• MCP, AI Agents und technische Betriebsübergabe

Zielgruppe

Technische Teams, Entwickler, Integrationsarchitekten, Administratoren, Data Engineers, Data Stewards mit technischem Schwerpunkt und Innovationsprojekte.

Voraussetzungen

Sicherer Umgang mit Datenstrukturen, Rollenmodellen und Grundbegriffen der Datenverwaltung. Für technische Übungen sind API-, Web- oder Integrationsgrundlagen hilfreich.

Seminarinhalte

Tag 1: Integration und Architektur

1. Einordnung von Konnektoren in typische Huwise-Rollen, Datenbereiche und Verantwortlichkeiten.
2. Strukturierte Konfiguration von Anbindungsmodell mit klaren Namensregeln, Pflichtfeldern und Prüfpunkten.
3. Umsetzung von Metadatenübernahme anhand eines durchgängigen Praxisfalls mit sauberer Dokumentation der Entscheidungen.
4. Prüfung der Konfiguration aus Sicht von Datenkonsumenten, Data Stewards und administrativen Rollen.
5. Praxisübung: eine technische Zielarchitektur für Huwise-Anbindungen skizzieren.

Tag 2: API und Export

1. Einordnung von API-Zugriff in typische Huwise-Rollen, Datenbereiche und Verantwortlichkeiten.
2. Strukturierte Konfiguration von Exportformate mit klaren Namensregeln, Pflichtfeldern und Prüfpunkten.
3. Umsetzung von Schnittstellendokumentation anhand eines durchgängigen Praxisfalls mit sauberer Dokumentation der Entscheidungen.
4. Prüfung der Konfiguration aus Sicht von Datenkonsumenten, Data Stewards und administrativen Rollen.
5. Praxisübung: einen Zugriff technisch testen und dokumentieren.

Tag 3: Automatisierung

1. Einordnung von Workflows in typische Huwise-Rollen, Datenbereiche und Verantwortlichkeiten.
2. Strukturierte Konfiguration von Freigaben mit klaren Namensregeln, Pflichtfeldern und Prüfpunkten.
3. Umsetzung von Benachrichtigungen anhand eines durchgängigen Praxisfalls mit sauberer Dokumentation der Entscheidungen.
4. Prüfung der Konfiguration aus Sicht von Datenkonsumenten, Data Stewards und administrativen Rollen.
5. Praxisübung: einen automatisierten Prozess für Datenfreigabe und Prüfung entwerfen.

Tag 4: KI-Suche und semantische Nutzung

1. Einordnung von Semantic Search in typische Huwise-Rollen, Datenbereiche und Verantwortlichkeiten.
2. Strukturierte Konfiguration von Empfehlungen mit klaren Namensregeln, Pflichtfeldern und Prüfpunkten.
3. Umsetzung von Auffindbarkeit anhand eines durchgängigen Praxisfalls mit sauberer Dokumentation der Entscheidungen.
4. Prüfung der Konfiguration aus Sicht von Datenkonsumenten, Data Stewards und administrativen Rollen.
5. Praxisübung: Metadaten für bessere KI-gestützte Auffindbarkeit überarbeiten.

Tag 5: MCP und AI Agents

1. Einordnung von MCP-Konzept in typische Huwise-Rollen, Datenbereiche und Verantwortlichkeiten.
2. Strukturierte Konfiguration von Agentische Nutzung mit klaren Namensregeln, Pflichtfeldern und Prüfpunkten.
3. Umsetzung von Sicherheitsprüfung anhand eines durchgängigen Praxisfalls mit sauberer Dokumentation der Entscheidungen.
4. Prüfung der Konfiguration aus Sicht von Datenkonsumenten, Data Stewards und administrativen Rollen.
5. Praxisübung: einen kontrollierten Nutzungspfad für KI-Agenten vorbereiten.

Methodik

Die Schulung kombiniert fachliche Einordnung, Live-Demonstrationen, praktische Übungen am System und kurze Review-Phasen. Konfigurationen werden nicht nur gezeigt, sondern in sinnvollen Arbeitsschritten aufgebaut, geprüft und aus Anwender- und Betriebssicht bewertet.