Seminar Apache Superset mit Stackable – BI und Dashboards

Inhaltsübersicht

  • Einordnung und Einsatzszenarien
  • Lernziele
  • Zielgruppe und Voraussetzungen
  • Seminarinhalte
  • Praxisübungen
  • Arbeitsweise und Dokumentation

Einordnung und Einsatzszenarien

Behandelt Datenquellen, semantische Datasets, Charts, Dashboards, Rollen und den produktiven Betrieb einer webbasierten BI-Schicht.

Im Mittelpunkt steht Superset für Self-Service-BI und analytische Visualisierung. Die Übungen orientieren sich an einem realistischen Kubernetes-Cluster und berücksichtigen Konfiguration, Sicherheit, Beobachtbarkeit und wiederholbare Betriebsabläufe. Produktfunktionen werden nicht isoliert betrachtet, sondern in ihre Abhängigkeiten innerhalb einer modularen Datenplattform eingeordnet.

Lernziele

  • die Architektur und den Lebenszyklus von Superset für Self-Service-BI und analytische Visualisierung fachlich einordnen
  • benötigte Operatoren, Custom Resources, Konfigurationen und Abhängigkeiten nachvollziehbar auswählen
  • Bereitstellung und Änderungen schrittweise durchführen und anhand technischer Zustände verifizieren
  • Identitäten, Verbindungen, Secrets und Berechtigungen entsprechend dem jeweiligen Schutzbedarf gestalten
  • Metriken, Logs, Events und Statusinformationen für den laufenden Betrieb auswerten
  • Störungen mit einem reproduzierbaren Diagnoseverfahren eingrenzen und dokumentieren

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: BI-Entwicklung, Data Analysts, Analytics Engineering, Plattformadministration und Data Product Owner.

Voraussetzungen: SQL-Grundkenntnisse und ein grundlegendes Verständnis analytischer Datenmodelle.

Seminarinhalte

Architektur, Verantwortlichkeiten und Einsatzgrenzen

  1. Schritt 1: Geschäftliche und technische Anforderungen für Superset für Self-Service-BI und analytische Visualisierung erfassen und priorisieren.
  2. Schritt 2: Beteiligte Plattformkomponenten, Datenpfade, Schnittstellen und Fehlerdomänen in einem Architekturmodell abgrenzen.
  3. Schritt 3: Operatoren, Rollen, Custom Resources und gemeinsame Dienste den vorgesehenen Verantwortlichkeiten zuordnen.
  4. Schritt 4: Akzeptanzkriterien für Bereitstellung, Sicherheit, Leistung und Betriebsfähigkeit festlegen.

Architektur, Metadatenbank und Cache-Komponenten

  1. Schritt 1: Anforderungen und erwartetes Verhalten für „Architektur, Metadatenbank und Cache-Komponenten“ im Kontext von Superset für Self-Service-BI und analytische Visualisierung bestimmen.
  2. Schritt 2: Benötigte Kubernetes-Ressourcen, Konfigurationswerte, Abhängigkeiten und Sicherheitsvorgaben für „Architektur, Metadatenbank und Cache-Komponenten“ festlegen.
  3. Schritt 3: Konfiguration kontrolliert anwenden, Status und technische Wirkung mit geeigneten Prüfungen verifizieren.
  4. Schritt 4: Abweichungen analysieren, Betriebsgrenzen dokumentieren und einen reproduzierbaren Prüf- oder Wiederholungsablauf erstellen.

Datenbankverbindungen, Datasets und berechnete Kennzahlen

  1. Schritt 1: Anforderungen und erwartetes Verhalten für „Datenbankverbindungen, Datasets und berechnete Kennzahlen“ im Kontext von Superset für Self-Service-BI und analytische Visualisierung bestimmen.
  2. Schritt 2: Benötigte Kubernetes-Ressourcen, Konfigurationswerte, Abhängigkeiten und Sicherheitsvorgaben für „Datenbankverbindungen, Datasets und berechnete Kennzahlen“ festlegen.
  3. Schritt 3: Konfiguration kontrolliert anwenden, Status und technische Wirkung mit geeigneten Prüfungen verifizieren.
  4. Schritt 4: Abweichungen analysieren, Betriebsgrenzen dokumentieren und einen reproduzierbaren Prüf- oder Wiederholungsablauf erstellen.

Charts, Dashboards, Filter und Veröffentlichung

  1. Schritt 1: Anforderungen und erwartetes Verhalten für „Charts, Dashboards, Filter und Veröffentlichung“ im Kontext von Superset für Self-Service-BI und analytische Visualisierung bestimmen.
  2. Schritt 2: Benötigte Kubernetes-Ressourcen, Konfigurationswerte, Abhängigkeiten und Sicherheitsvorgaben für „Charts, Dashboards, Filter und Veröffentlichung“ festlegen.
  3. Schritt 3: Konfiguration kontrolliert anwenden, Status und technische Wirkung mit geeigneten Prüfungen verifizieren.
  4. Schritt 4: Abweichungen analysieren, Betriebsgrenzen dokumentieren und einen reproduzierbaren Prüf- oder Wiederholungsablauf erstellen.

Rollen, Row Level Security, Performance und Betriebsüberwachung

  1. Schritt 1: Anforderungen und erwartetes Verhalten für „Rollen, Row Level Security, Performance und Betriebsüberwachung“ im Kontext von Superset für Self-Service-BI und analytische Visualisierung bestimmen.
  2. Schritt 2: Benötigte Kubernetes-Ressourcen, Konfigurationswerte, Abhängigkeiten und Sicherheitsvorgaben für „Rollen, Row Level Security, Performance und Betriebsüberwachung“ festlegen.
  3. Schritt 3: Konfiguration kontrolliert anwenden, Status und technische Wirkung mit geeigneten Prüfungen verifizieren.
  4. Schritt 4: Abweichungen analysieren, Betriebsgrenzen dokumentieren und einen reproduzierbaren Prüf- oder Wiederholungsablauf erstellen.

Betriebsprüfung und systematische Fehleranalyse

  1. Schritt 1: Sollzustand, Istzustand und letzte Änderungen anhand von Custom Resources, Conditions und Kubernetes-Events vergleichen.
  2. Schritt 2: Produkt-, Operator- und Plattformlogs zeitlich korrelieren und die wahrscheinlichste Fehlerdomäne bestimmen.
  3. Schritt 3: Metriken und Kapazitätsdaten gegen definierte Schwellenwerte prüfen und geeignete Korrekturmaßnahmen ableiten.
  4. Schritt 4: Fehlerbehebung kontrolliert durchführen, Funktionsprüfung wiederholen und Erkenntnisse in einem Runbook festhalten.

Praxisübungen

  • eine lauffähige Beispielkonfiguration für Superset für Self-Service-BI und analytische Visualisierung erstellen und prüfen
  • Konfigurationsänderungen versioniert vorbereiten, einspielen und zurücknehmen
  • einen Sicherheits- oder Zugriffsfall mit überprüfbaren Identitäten und Berechtigungen umsetzen
  • eine absichtlich eingebrachte Störung mit Logs, Metriken, Events und Statusfeldern eingrenzen
  • eine kompakte Betriebscheckliste mit Prüfkommandos, Sollwerten und Eskalationskriterien erstellen

Arbeitsweise und Dokumentation

Kurze fachliche Einführungen wechseln mit Demonstrationen und geführten Übungen. Jeder Arbeitsschritt wird zunächst begründet, anschließend umgesetzt, technisch verifiziert und in einer wiederverwendbaren Checkliste dokumentiert. Konfigurationen werden so aufgebaut, dass Varianten für Entwicklung, Test und Produktion nachvollziehbar abgeleitet werden können.

Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ansprechpartner

Seminardetails

   
Dauer: 2 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 1.198 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 3.400 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: BI-Entwicklung, Data Analysts, Analytics Engineering, Plattformadministration und Data Product Owner.
Voraussetzungen: SQL-Grundkenntnisse und ein grundlegendes Verständnis analytischer Datenmodelle.
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, praktische Übungen am System
Seminararten: Öffentlich, Webinar, Inhaus, 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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