Seminar OpenMetadata Metadata Engineering mit Python SDK und APIs

Inhaltsübersicht

• Dauer: 3 Seminartage
• Schwerpunkt: programmatische Metadatenarbeit, Python SDK, API-Muster, Validierung und Engineering-Prozesse
• Format: Trainergeführte Erläuterung, Demonstration und praktische Übungen
• Nutzen: sofort verwendbare Arbeitsmuster, Checklisten und Vorgehensweisen für reale Datenplattformen

Beschreibung

Dieses Seminar behandelt programmatische Metadatenarbeit, Python SDK, API-Muster, Validierung und Engineering-Prozesse im Kontext moderner Datenkataloge und Data-Governance-Prozesse. Im Mittelpunkt steht nicht nur die Bedienung einzelner Funktionen, sondern die saubere Einordnung in bestehende Datenplattformen, Verantwortlichkeiten und Betriebsabläufe.

Die Inhalte sind praxisorientiert aufgebaut: Zunächst werden Begriffe und Architekturentscheidungen geklärt, anschließend werden typische Arbeitsschritte, Prüfpunkte und Fehlerbilder nachvollzogen. Dadurch entsteht ein belastbares Vorgehen für Einführung, Betrieb oder fachliche Nutzung von OpenMetadata in Unternehmensumgebungen.

Zielgruppe

• Data Engineers
• Analytics Engineers
• Plattformteams und technische Data Stewards

Lernziele

• Metadata Engineering als reproduzierbaren Entwicklungsprozess verstehen
• Python- und API-Muster für Metadatenpflege anwenden
• Validierungen und Qualitätsprüfungen in technische Abläufe integrieren
• Metadatenänderungen versionierbar und nachvollziehbar organisieren

Schrittweise Seminarinhalte

Block 1: Engineering-Grundlagen

1. Schritt 1: Entitäten und Schemas einordnen
2. Schritt 2: Namenskonventionen definieren
3. Schritt 3: Änderungsarten klassifizieren
4. Schritt 4: Entwicklungs- und Produktionsprozesse trennen

Block 2: Python SDK und API-Muster

1. Schritt 1: Verbindung und Authentifizierung strukturieren
2. Schritt 2: Objekte abfragen
3. Schritt 3: Metadaten erzeugen und aktualisieren
4. Schritt 4: Fehlerbehandlung und Wiederholbarkeit einbauen

Block 3: Validierung und Qualität

1. Schritt 1: Pflichtfelder prüfen
2. Schritt 2: Glossar- und Tag-Regeln validieren
3. Schritt 3: Owner-Zuordnungen kontrollieren
4. Schritt 4: Protokolle für Änderungen erzeugen

Block 4: Automatisierte Workflows

1. Schritt 1: Metadaten aus Dateien einlesen
2. Schritt 2: Bulk-Änderungen planen
3. Schritt 3: Prüfberichte erzeugen
4. Schritt 4: Freigabeschritte in technische Abläufe integrieren

Block 5: Praxislab

1. Schritt 1: Metadatenpipeline konzeptionell bauen
2. Schritt 2: Validierungsregeln anwenden
3. Schritt 3: Änderungslauf testen
4. Schritt 4: Runbook für Metadata Engineering schreiben

Praxisübungen

1. Arbeitsauftrag lesen und fachliche Ausgangslage klären
2. Passende OpenMetadata-Funktion oder Organisationsregel auswählen
3. Beispielhafte Umsetzung planen oder durchführen
4. Ergebnis anhand einer Prüfliste kontrollieren
5. Offene Punkte für Betrieb, Governance oder Weiterentwicklung dokumentieren

Voraussetzungen

Python-Grundkenntnisse, API-Verständnis und Erfahrung mit Datenmodellen werden vorausgesetzt.