Seminar Obeo SmartEA – Intensivseminar Customizing, Integration und Automatisierung

Das Intensivseminar bündelt AQL, Smart Requests, Metamodellierung, Datenimport, Konnektoren, Webservices, Data Lineage und M2Doc. Es vermittelt einen vollständigen Customizing- und Integrationszyklus von der fachlichen Anforderung bis zum getesteten, dokumentierten und betreibbaren Ergebnis.

Inhaltsverzeichnis

1. Seminarziel
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Seminarinhalte
5. 1. Anforderungsanalyse und Lösungszuschnitt
6. 2. AQL-Grundlagen und robuste Abfragen
7. 3. Smart Requests und intelligente Suche
8. 4. Metamodell, Stereotype und Aspekte
9. 5. Datenimport und Mapping
10. 6. Konnektoren und AQL-Services
11. 7. Webservices, APIs und Synchronisation
12. 8. Data Lineage und Integrationsqualität
13. 9. M2Doc und automatisiertes Berichtswesen
14. 10. Release, Sicherheit und Betriebsübergabe
15. Praxisübungen
16. Einordnung in den Lernpfad

Seminarziel

SmartEA kann kontrolliert erweitert, mit externen Daten versorgt und für Such-, Analyse- und Berichtsfunktionen automatisiert werden. Teilnehmer können Auswirkungen auf Daten, Oberfläche, Sicherheit, Performance und Betrieb beurteilen.

Zielgruppe

SmartEA-Customizer, Integrationsarchitekten, Entwickler, Datenarchitekten, funktionale Administration, technische Plattformteams und Methodenverantwortliche.

Voraussetzungen

Sehr sichere SmartEA-Bedienung, Verständnis von Metamodellen und Beziehungen, logisches Abstraktionsvermögen sowie Grundkenntnisse in REST, JSON und Datenbanken. AQL- oder Programmiererfahrung ist hilfreich.

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in einer festen Arbeitsfolge vermittelt: Ausgangslage klären, Funktion oder Methode demonstrieren, den Vorgang am System ausführen, das Ergebnis prüfen und die Vorgehensweise dokumentieren.

1. Anforderungsanalyse und Lösungszuschnitt

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Fachlichen Bedarf in Daten-, Such-, Integrations- und Berichtsfunktionen zerlegen.
2. Schritt 2: Standardfunktion, Konfiguration und echte Erweiterung unterscheiden.
3. Schritt 3: Minimalen Lösungsumfang und Akzeptanzkriterien definieren.
4. Schritt 4: Abhängigkeiten, Risiken und betroffene Rollen inventarisieren.

2. AQL-Grundlagen und robuste Abfragen

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Kontext, Variablen, Objekte und Sammlungen bestimmen.
2. Schritt 2: Filter, Navigation und Beziehungspfade schrittweise aufbauen.
3. Schritt 3: Leere Werte, Typen und Grenzfälle sicher behandeln.
4. Schritt 4: Abfragen auf Lesbarkeit und Performance prüfen.

3. Smart Requests und intelligente Suche

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Wiederkehrende Fachfrage parametrisieren.
2. Schritt 2: AQL-Logik als wiederverwendbaren Smart Request kapseln.
3. Schritt 3: Ergebnisdarstellung und Tests definieren.
4. Schritt 4: Assistiert formulierte Suchlogik fachlich kontrollieren und freigeben.

4. Metamodell, Stereotype und Aspekte

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Neue Konzepte gegen vorhandene Typen und Eigenschaften abgrenzen.
2. Schritt 2: Metaklassen, Attribute, Beziehungen und Kardinalitäten entwerfen.
3. Schritt 3: Stereotype und querschnittliche Aspekte gezielt einsetzen.
4. Schritt 4: Auswirkungen auf Daten, Abfragen und Diagramme analysieren.

5. Datenimport und Mapping

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Quellen, Schlüssel und Datenqualität inventarisieren.
2. Schritt 2: Mapping von Spalten, Typen, Werten und Beziehungen festlegen.
3. Schritt 3: Testimport in kontrollierter Reihenfolge durchführen.
4. Schritt 4: Vollständigkeit, Referenzen und Dubletten validieren.

6. Konnektoren und AQL-Services

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Connector in Zugriff, Transformation und Ausgabe strukturieren.
2. Schritt 2: Parameter, Authentisierung und Fehlerbehandlung definieren.
3. Schritt 3: AQL-basierten Service mit Referenzfällen testen.
4. Schritt 4: Protokollierung und Wiederanlauf vorbereiten.

7. Webservices, APIs und Synchronisation

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Ressourcen, Datenverträge und Methoden festlegen.
2. Schritt 2: Identitäten und führendes System je Objekt bestimmen.
3. Schritt 3: Voll- und Delta-Synchronisation entwerfen.
4. Schritt 4: Konflikte, Idempotenz und verspätete Änderungen behandeln.

8. Data Lineage und Integrationsqualität

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Quelle, Transformation und Ziel kritischer Daten dokumentieren.
2. Schritt 2: Herkunft und Verarbeitung als nachvollziehbare Kette modellieren.
3. Schritt 3: Schema-, Fach- und Referenzprüfungen integrieren.
4. Schritt 4: Auswirkungen von Quelländerungen entlang der Kette analysieren.

9. M2Doc und automatisiertes Berichtswesen

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Berichtsauftrag und Datenbedarf strukturieren.
2. Schritt 2: Vorlage mit AQL, Schleifen, Bedingungen und Tabellen entwickeln.
3. Schritt 3: Diagramme und Bilder kontrolliert einbinden.
4. Schritt 4: Vorlage mit Grenzfällen und Regressionstests absichern.

10. Release, Sicherheit und Betriebsübergabe

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Funktions-, Daten-, Sicherheits- und Lasttests konsolidieren.
2. Schritt 2: Änderung versionieren und Abnahme organisieren.
3. Schritt 3: Geheimnisse, Berechtigungen und Protokollierung prüfen.
4. Schritt 4: Runbook, Monitoring und Supportverantwortung übergeben.

Praxisübungen

• Entwicklung eines AQL- und Smart-Request-Pakets für ein Portfolio.
• Entwurf einer Metamodell-Erweiterung mit Migration und Regressionstest.
• Prototyp eines Datenimports und eines servicebasierten Connectors.
• Modellierung einer Data-Lineage-Kette.
• Erstellung einer M2Doc-Vorlage mit automatisierten Prüfungen.

Einordnung in den Lernpfad

Intensivpfad für Customizing-, Daten- und Integrationsrollen. Fasst AQL, Metamodellierung, Datenimport, Integration, Data Lineage und M2Doc zusammen und ergänzt funktionale Administration um technische Automatisierung.