Seminar Prepr – Datenmigration und Mutation API

Das Seminar vermittelt Quellanalyse, Mapping, Transformation, Mutation API, Assets, Beziehungen, Locales, Veröffentlichung, Abstimmung und Cutover. Die Inhalte werden als zusammenhängender Arbeitsablauf mit klaren Prüfpunkten, Verantwortungen und wiederholbaren Standards aufgebaut.

Inhaltsübersicht

  1. Lernziele
  2. Seminarinhalte
  3. Zielgruppe und Voraussetzungen
  4. Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

  • Quellinhalte und Assets vollständig inventarisieren und auf Zielmodelle abbilden.
  • Schreibzugriffe über die Mutation API sicher und wiederholbar gestalten.
  • Beziehungen, Locales, Status und Assets in stabiler Reihenfolge migrieren.
  • Vollständigkeit, Datenqualität, Cutover und Nachlauf kontrolliert absichern.

Seminarinhalte

Migrationsumfang und Bestand analysieren

  1. Mess- oder Datenanforderungen für „Content-Typen, Datensätze, Assets, Locales, Status, Beziehungen, Volumen, Änderungsrate und Ausschlüsse“ mit Zweck, Feldern, Identität und Qualitätsgrenzen definieren.
  2. Erfassung, Transformation oder Übertragung mit stabilen Schlüsseln und nachvollziehbarem Status umsetzen.
  3. Vollständigkeit, Duplikate, Reihenfolge, Locales, Beziehungen und Fehlerbestand systematisch prüfen.
  4. Korrekturlauf, Aufbewahrung, Freigabe, Monitoring und regelmäßige Qualitätskontrolle dokumentieren.

Zielschema und Mapping festlegen

  1. Die fachlichen Anforderungen für „Feldzuordnung, Transformationen, Defaults, Enumerationen, Pflichtfelder und stabile Schlüssel“ sammeln und von reinen Darstellungswünschen trennen.
  2. Models, Komponenten, Felder, Beziehungen oder Enumerationen passend zum Bedarf in Prepr konfigurieren.
  3. Pflichtfelder, Validierungen, Locales und redaktionelle Hinweise mit vollständigen Beispieldaten prüfen.
  4. Auswirkungen auf GraphQL, Redaktion, Wiederverwendung und spätere Schemaänderungen dokumentieren.

Zugriff und Migrationswerkzeuge vorbereiten

  1. Schutzbedarf, Akteure, Datenflüsse und Missbrauchsszenarien für „technisches Konto, Token, Umgebungen, Batchgröße, Rate Limits, Timeouts und Dry-Run“ erfassen.
  2. Rollen, Tokens, Secrets, Netzwerkzugriffe und technische Konten nach Minimalprinzip absichern.
  3. Verweigerte Zugriffe, manipulierte Eingaben, Offenlegung und Rotationsfall als Negativtests durchführen.
  4. Protokollierung, Rezertifizierung, Sperrung, Wiederherstellung und Incident-Ablauf dokumentieren.

Extraktion und Transformation implementieren

  1. Mess- oder Datenanforderungen für „Rohdatenarchiv, Normalisierung, Bereinigung, Validierungsfehler und Testfälle“ mit Zweck, Feldern, Identität und Qualitätsgrenzen definieren.
  2. Erfassung, Transformation oder Übertragung mit stabilen Schlüsseln und nachvollziehbarem Status umsetzen.
  3. Vollständigkeit, Duplikate, Reihenfolge, Locales, Beziehungen und Fehlerbestand systematisch prüfen.
  4. Korrekturlauf, Aufbewahrung, Freigabe, Monitoring und regelmäßige Qualitätskontrolle dokumentieren.

Inhalte über die Mutation API schreiben

  1. Datenbesitz, Richtung, Aktualität, Schlüssel und Vertrag für „Erstellen, Aktualisieren, Batchverarbeitung, Ziel-IDs, Teilfehler und wiederholbare Läufe“ eindeutig bestimmen.
  2. Authentisierung, Mapping, Idempotenz, Wiederholung und Fehlerablage in der Integration umsetzen.
  3. Doppelte, verspätete, fehlerhafte und unvollständige Nachrichten mit kontrollierten Fällen prüfen.
  4. Abstimmung, Monitoring, Alarmierung, Supportweg und Änderungsverfahren verbindlich festlegen.

Assets, Beziehungen und Locales übertragen

  1. Mess- oder Datenanforderungen für „Asset-Reihenfolge, Verknüpfungen, fehlende Übersetzungen, Fallbacks und mehrstufige Beziehungen“ mit Zweck, Feldern, Identität und Qualitätsgrenzen definieren.
  2. Erfassung, Transformation oder Übertragung mit stabilen Schlüsseln und nachvollziehbarem Status umsetzen.
  3. Vollständigkeit, Duplikate, Reihenfolge, Locales, Beziehungen und Fehlerbestand systematisch prüfen.
  4. Korrekturlauf, Aufbewahrung, Freigabe, Monitoring und regelmäßige Qualitätskontrolle dokumentieren.

Workflow und Veröffentlichung abbilden

  1. Den redaktionellen Auftrag für „Entwurf, Freigabestatus, geplante Inhalte, Publizieren, Archivierung und Statusabweichungen“ mit Inhaltstyp, Locale, Status, Verantwortlichkeit und Termin klären.
  2. Inhalte, Beziehungen, Assets und flexible Bausteine vollständig und nach den Modellregeln pflegen.
  3. Qualitätsprüfung, Kommentar, Version, Freigabe und Vorschau anhand einer Checkliste durchführen.
  4. Veröffentlichung, Rücknahme, Archivierung und notwendige Nachkontrolle nachvollziehbar dokumentieren.

Abstimmung und Datenqualität prüfen

  1. Mess- oder Datenanforderungen für „Zählungen, Stichproben, fehlende, doppelte, ungültige und unerwartete Datensätze“ mit Zweck, Feldern, Identität und Qualitätsgrenzen definieren.
  2. Erfassung, Transformation oder Übertragung mit stabilen Schlüsseln und nachvollziehbarem Status umsetzen.
  3. Vollständigkeit, Duplikate, Reihenfolge, Locales, Beziehungen und Fehlerbestand systematisch prüfen.
  4. Korrekturlauf, Aufbewahrung, Freigabe, Monitoring und regelmäßige Qualitätskontrolle dokumentieren.

Cutover und Nachlauf steuern

  1. Betriebsziel, Änderungstyp, Umgebungen und Verantwortungen für „Änderungsstopp, Delta-Lauf, finale Freigabe, Umschaltung, Rückfall und Restmigration“ festlegen.
  2. Automatisierte Prüfung, Freigabe, Deployment, Cache-Aktualisierung und Monitoring umsetzen.
  3. Fehlgeschlagenen Build, unvollständige Änderung, verzögerte Auslieferung und Rückfall praktisch testen.
  4. Runbook, SLO, Alarmierung, Nachweis, Review und kontinuierliche Verbesserung etablieren.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Engineering, Backend-Entwicklung, technische Content-Verantwortung, Solution Architecture, Migrationsteams und Projektleitung.

Voraussetzungen: Sichere API- und Skripting-Grundlagen, Erfahrung mit JSON, Datenmapping und Fehlerbehandlung. Kenntnisse in Prepr Content Modeling sind erforderlich.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar mit Demonstrationen, strukturierten Konfigurationsschritten, Praxisübungen und kontrollierten Fehlerfällen verbunden. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen.

Fachbereichsleitung und Trainerteam

Seminardetails

   
Dauer: 3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage: 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 1.797 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 5.100 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: Data Engineering, Backend-Entwicklung, technische Content-Verantwortung, Solution Architecture, Migrationsteams und Projektleitung.
Voraussetzungen: Sichere API- und Skripting-Grundlagen, Erfahrung mit JSON, Datenmapping und Fehlerbehandlung. Kenntnisse in Prepr Content Modeling sind erforderlich.
Standorte: Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden: Vortrag, Demonstrationen, strukturierte Schritt-für-Schritt-Übungen und kontrollierte Praxisfälle
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhouse, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie: ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache: Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage: Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat: ja, selbstverständlich
Verpflegung: Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support: 3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang: an den meisten Standorten verfügbar
  Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

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