Seminar Stardog Governance, Knowledge Catalog und Datenqualität

Seminar / Training

Schwerpunkt

Das Seminar verbindet semantische Governance mit praktischen Mechanismen in Stardog. Behandelt werden Knowledge Catalog, Metadaten zu Datenquellen und Virtual Graphs, Datenqualitätsregeln, ICV, SHACL-orientierte Prüfungen, Verantwortlichkeiten sowie nachvollziehbare Pflegeprozesse für Enterprise Knowledge Graphs.

Zielgruppe

  • Data Governance Teams und Data Stewards
  • Data Architects und Data Engineers
  • Qualitätsverantwortliche in Analytics- und Datenplattformen
  • Teams mit regulatorischen oder dokumentationspflichtigen Datenprozessen

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Datenmanagement, Datenqualität und Datenmodellierung werden vorausgesetzt. RDF- und SPARQL-Grundlagen sind hilfreich.

Lernziele

  • Governance-Anforderungen auf Knowledge Graphs übertragen
  • Knowledge Catalog für Metadatenarbeit nutzen
  • Qualitätsregeln und Validierungsszenarien entwerfen
  • ICV- und SHACL-nahe Prüfungen einordnen
  • Verantwortlichkeiten und Pflegeprozesse dokumentieren

Inhalte

  • Governance-Rollen in semantischen Datenplattformen
  • Knowledge Catalog für Datenquellen- und Virtual-Graph-Metadaten
  • Metadatenabfragen mit SPARQL und Katalogdatenbanken
  • Datenqualitätsregeln, Constraints und Validierungsberichte
  • Zusammenspiel von Modell, Daten, Regeln und Verantwortlichkeit
  • Berechtigungen, Sichtbarkeit und getrennte Zuständigkeiten
  • Betriebsnahe Dokumentation und Änderungsprozesse

Praxisübungen

  • Abfrage von Katalogmetadaten zu Datenquellen und Virtual Graphs
  • Formulierung fachlicher Qualitätsregeln
  • Validierung eines Beispieldatenbestands und Interpretation der Ergebnisse
  • Governance-Matrix für Rollen, Datenbereiche und Verantwortlichkeiten
  • Dokumentationsmuster für Änderungen an Modell und Mappings

Abgrenzung

Das Seminar fokussiert Governance und Datenqualität. Tiefere Reasoning- und Ontologiethemen sowie reine Administration werden nur flankierend behandelt.

Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner

Seminardetails

   
Dauer: 2 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weiterer Tag 09:00 Uhr
Preis: Öffentlich oder Live Stream: € 1.198 zzgl. MwSt.
Inhaus: € 3.400 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl: min. 2 - max. 8
Teilnehmer: Data Stewards, Data Governance Teams, Data Architects, Data Engineers
Voraussetzungen: Grundkenntnisse in Datenmanagement und Datenmodellierung
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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Seminar Startdatum Enddatum Ort Dauer
Konstanz 2 Tage
Freiburg 2 Tage
Potsdam 2 Tage
Flensburg 2 Tage
Leipzig 2 Tage
Hamm 2 Tage
Rostock 2 Tage
Hamburg 2 Tage
Luxemburg 2 Tage
Hannover 2 Tage
Stuttgart 2 Tage
Dresden 2 Tage
Madgeburg 2 Tage
Regensburg 2 Tage
Jena 2 Tage
Trier 2 Tage
München 2 Tage
Friedrichshafen 2 Tage
Kassel 2 Tage
Ulm 2 Tage
Münster 2 Tage
Nürnberg 2 Tage
Köln 2 Tage
Wuppertal 2 Tage
Berlin 2 Tage
Mainz 2 Tage
Erfurt 2 Tage
Bremen 2 Tage
Frankfurt 2 Tage
Paderborn 2 Tage
Essen 2 Tage
Darmstadt 2 Tage
Konstanz 2 Tage
Freiburg 2 Tage
Potsdam 2 Tage
Flensburg 2 Tage
Leipzig 2 Tage
Hamm 2 Tage
Rostock 2 Tage
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