Seminar Talend Kompaktseminar Data Integration und Data Quality

Inhaltsverzeichnis

• Zielsetzung und Einordnung
• Thematische Schwerpunkte
• Schrittweise Lernstruktur
• Praxisübungen
• Zielgruppe und Vorkenntnisse

Zielsetzung und Einordnung

Das Kompaktformat verbindet die wichtigsten Grundlagen der Talend-Arbeitsweise mit praktischer Data Integration und Data Quality. Es ist bewusst auf drei Tage begrenzt und eignet sich als schneller Einstieg für Teams, die kurzfristig produktive Grundfähigkeiten aufbauen müssen. Gegenüber dem Intensivformat werden Administration, API Services und DevOps nur eingeordnet, nicht vollständig vertieft.

Der Schwerpunkt liegt auf dem Aufbau eines vollständigen Datenflusses: Quelle lesen, Daten transformieren, Qualität prüfen, Fehler ausleiten, Ziel beladen und Ausführung nachvollziehbar dokumentieren. Damit entsteht ein umsetzbarer Startpunkt für kleinere Projekte oder als Vorbereitung auf weiterführende Spezialseminare.

Thematische Schwerpunkte

• Talend-Grundlagen, Projektstruktur, Jobs, Komponenten, Metadaten und Kontexte
• ETL-Entwicklung mit Dateien, Datenbanken, Mappings, Filtern und Joins
• Datenqualitätsregeln, Profiling, Validierung und Standardisierung
• Fehlerflüsse, Quarantäne, Protokollierung und technische Kontrollpunkte
• Praxisstandards für Benennung, Testbarkeit und einfache Dokumentation
• Einordnung weiterführender Themen wie API, Deployment, Monitoring und Betrieb

Schrittweise Lernstruktur

1. Plattform, Studio-Arbeitsweise und Projektstruktur einordnen.
2. Datenquellen, Zielstrukturen und Metadaten für einen Integrationsfall anlegen.
3. Transformationslogik mit Mapping, Filtern, Joins und Datentypen umsetzen.
4. Qualitätsregeln, Bereinigungen und Standardisierungen in den Datenfluss integrieren.
5. Fehlerhafte Datensätze ausleiten und technische Protokollierung ergänzen.
6. Gesamtprozess testen, dokumentieren und nächste Vertiefungsschritte ableiten.

Praxisübungen

Ein kompaktes Projektszenario führt durch alle Kernschritte. Mehrere Quellstrukturen werden eingelesen, vereinheitlicht, geprüft, bereinigt und in ein Zielmodell geschrieben. Fehlerfälle werden separat behandelt und mit nachvollziehbarer Protokollierung versehen. Das Ergebnis ist ein lauffähiger Basisprozess mit klarer Erweiterungsperspektive.

Zielgruppe und Vorkenntnisse

Geeignet für Einsteiger mit Datenpraxis, BI-Teams, technische Fachbereiche und Projektteams. Erwartet werden Grundkenntnisse in Datenbanken, Dateien, Datentypen und fachlichen Qualitätsregeln. Das Format ist nicht als Ersatz für tiefe Spezialthemen zu Administration, DevOps oder API Services ausgelegt.