Seminar One Data – Data Map, Lineage und Impact-Analyse

Transparenz über Quellen, Transformationen, Berichte und Datenprodukte ist Voraussetzung für belastbare Analysen und sichere Änderungen. Das Seminar vermittelt eine systematische Arbeitsweise mit Kartenansichten, Clustern, Suche, Filtern, Lineage und fachlichen Governance-Layern.

Anhand konkreter Fragestellungen werden Datenketten upstream und downstream verfolgt, Auswirkungen geplanter Änderungen bewertet und Qualitäts-, Sensitivitäts-, Nutzungs- sowie Aktualitätssignale im Kontext interpretiert.

Inhaltsverzeichnis

1. Zielgruppe
2. Voraussetzungen
3. Seminarziele
4. Seminarinhalte
5. Kapitel 1: Metadatenmodell und fachlicher Kontext
6. Kapitel 2: Data Map strukturieren, durchsuchen und auswerten
7. Kapitel 3: Lineage und Spider-Modus nachvollziehen
8. Kapitel 4: Layer, Impact-Analyse und Governance-Sichten
9. Kapitel 5: Metadatenbetrieb und Qualitätskontrolle
10. Praxisübungen
11. Methodik

Zielgruppe

• Data Analysts und Data Engineers
• Data Architects
• Data Stewards und Governance-Verantwortliche
• SAP- und BI-Verantwortliche

Voraussetzungen

• Grundverständnis von Datenquellen, Transformationen und Berichten

Seminarziele

• technische und fachliche Kartenansichten zielgerichtet strukturieren
• Assets über Suche, Filter, Domänen und Owner zuverlässig finden
• Lineage im Upstream- und Downstream-Verlauf nachvollziehen
• Spider-Modus und Layer für konkrete Untersuchungen nutzen
• Impact-Analysen in Änderungs- und Governance-Prozesse überführen

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in aufeinander aufbauenden Kapiteln bearbeitet. Jeder Arbeitsschritt wird anhand eines durchgängigen Szenarios nachvollzogen und anschließend praktisch überprüft.

1. Metadatenmodell und fachlicher Kontext

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: technische Metadaten; fachliche Begriffe; Ownership und Domänen; Beziehungen zwischen Assets.

1. Schritt 1: Die vorhandenen technischen und fachlichen Metadatenarten werden inventarisiert.
2. Schritt 2: Quellsysteme, Schemata, Tabellen, Felder, Berichte und Datenprodukte werden in ein konsistentes Strukturmodell eingeordnet.
3. Schritt 3: Geschäftsbegriffe, Verantwortliche, Domänen und Verwendungszwecke werden den technischen Assets zugeordnet.
4. Schritt 4: Mindestanforderungen an Vollständigkeit, Pflege und Freigabe der Metadaten werden definiert.

2. Data Map strukturieren, durchsuchen und auswerten

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: technische und fachliche Hierarchien; Suche und Filter; Cluster und Perspektiven; Asset-Detailansicht.

1. Schritt 1: Die Datenlandschaft wird in technische und geschäftsorientierte Hierarchien gegliedert.
2. Schritt 2: Such- und Filterkriterien für Quellen, Domänen, Owner, Status und Produkttypen werden erstellt.
3. Schritt 3: Relevante Assets werden in geeigneten Kartenansichten und Clustern zusammengeführt.
4. Schritt 4: Die Detailinformationen eines Assets werden auf Kontext, Nutzung, Qualität und Beziehungen geprüft.

3. Lineage und Spider-Modus nachvollziehen

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Upstream-Analyse; Downstream-Analyse; Transformationsketten; Nachweisführung.

1. Schritt 1: Ausgehend von einem Bericht, KPI oder Datenprodukt wird die Herkunft der Daten schrittweise zurückverfolgt.
2. Schritt 2: Vom Quellasset aus werden alle nachgelagerten Transformationen und Verbraucher ermittelt.
3. Schritt 3: Kritische Übergänge, unbekannte Transformationen und Brüche in der Lineage werden markiert.
4. Schritt 4: Die gefundene Datenkette wird als belastbarer Nachweis für fachliche Prüfung und technische Änderung dokumentiert.

4. Layer, Impact-Analyse und Governance-Sichten

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Qualitätslayer; Sensitivität und Datenschutz; Nutzung und Aktualität; Änderungsfolgen.

1. Schritt 1: Für eine Fragestellung wird der passende Layer für Qualität, Sensitivität, Nutzung oder Aktualität ausgewählt.
2. Schritt 2: Auffällige Assets werden anhand ihrer Metadaten und Beziehungen untersucht.
3. Schritt 3: Vor einer geplanten Änderung werden betroffene Datenprodukte, Berichte und Verbraucher ermittelt.
4. Schritt 4: Aus der Impact-Analyse werden Prüf-, Kommunikations- und Freigabemaßnahmen abgeleitet.

5. Metadatenbetrieb und Qualitätskontrolle

Inhaltsverzeichnis dieses Kapitels: Extraktionszyklen; Änderungserkennung; Pflegeverantwortung; Betriebskennzahlen.

1. Schritt 1: Regelmäßige Extraktions- und Aktualisierungszyklen werden nach Kritikalität der Quellen geplant.
2. Schritt 2: Schemaänderungen und neue Assets werden erkannt, bewertet und den zuständigen Verantwortlichen zugeordnet.
3. Schritt 3: Prüfregeln für verwaiste Assets, fehlende Ownership und unvollständige Beschreibungen werden definiert.
4. Schritt 4: Ein Betriebsbericht mit Aktualität, Abdeckung, Fehlern und offenen Pflegeaufgaben wird aufgebaut.

Praxisübungen

• Kartenansicht für eine fachliche Domäne und eine technische Plattformperspektive entwerfen
• KPI vom Bericht bis zur Quelle zurückverfolgen und Beweiskette dokumentieren
• Downstream-Auswirkungen einer Schemaänderung ermitteln
• Qualitäts- und Sensitivitätslayer für eine Governance-Prüfung auswerten

Methodik

Trainergeführte Erläuterungen, strukturierte Demonstrationen, fachliche und technische Fallstudien sowie praktische Übungen werden miteinander kombiniert. Prüflisten, Rollenmodelle, Spezifikationen und Betriebsabläufe entstehen direkt aus den Übungsfällen und werden im Seminar gemeinsam kontrolliert.