Seminar Apache Atlas – Architektur und Grundlagen der Data Governance

Dieses Seminar behandelt grundlagen von Apache Atlas mit Plattformarchitektur, Metadatenobjekten, Governance-Rollen, Glossar, Klassifikationen, Suche, Lineage und Pilotplanung. Fachliche Einordnung, Demonstration und Laborarbeit werden zu einem durchgängigen Arbeitsprozess verbunden; jede Änderung endet mit einer dokumentierten Funktions-, Qualitäts- oder Sicherheitsprüfung.

Inhaltsübersicht

• Lernziele und fachliche Einordnung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Praxisübungen und Laborszenarien
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Lernziele

• Probleme bei Auffindbarkeit, Herkunft, Verantwortung und Schutzbedarf erfassen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Kernkomponenten und externe Abhängigkeiten auf einem Architekturdiagramm verorten und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Technische Typen, Entitäten und Beziehungen anhand eines Beispiels zuordnen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Rollen und Entscheidungskompetenzen erfassen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.
• Pilotdomäne und repräsentative Datenobjekte auswählen und das Ergebnis anhand definierter Kriterien prüfen.

Schrittweise Seminarinhalte

1. Governance-Ziele und Anwendungsfälle

Schwerpunkt: Geschäftliche Ziele werden in messbare Katalog- und Governance-Szenarien übersetzt.

1. Probleme bei Auffindbarkeit, Herkunft, Verantwortung und Schutzbedarf erfassen
2. Anwendungsfälle nach Nutzen, Risiko und Umsetzbarkeit priorisieren
3. Erfolgskriterien und Messgrößen für den Pilot festlegen

2. Technische Gesamtarchitektur

Schwerpunkt: Atlas Server, Repository, Suche, Notifications, Hooks und Benutzeroberfläche werden im Zusammenhang betrachtet.

1. Kernkomponenten und externe Abhängigkeiten auf einem Architekturdiagramm verorten
2. Schreib-, Such- und Ereignisflüsse vom Quellsystem bis zum Katalog nachzeichnen
3. Betriebs-, Sicherheits- und Verantwortungsgrenzen markieren

3. Metadaten- und Governance-Objekte

Schwerpunkt: Typen, Entitäten, Beziehungen, Klassifikationen, Glossar und Lineage werden an einem Datenprodukt unterschieden.

1. Technische Typen, Entitäten und Beziehungen anhand eines Beispiels zuordnen
2. Klassifikationen, Begriffe und Business Metadata fachlich abgrenzen
3. Prozess-, Eingabe- und Ausgabeobjekte zu einer Lineage verbinden

4. Rollen, Freigaben und Verantwortlichkeiten

Schwerpunkt: Data Owner, Data Steward, Plattformbetrieb und Entwicklung erhalten eindeutige Aufgaben.

1. Rollen und Entscheidungskompetenzen erfassen
2. Erstellung, Prüfung, Freigabe und Pflege in einer RACI-Matrix zuordnen
3. Eskalations- und Vertretungswege festlegen

5. Pilotierung und Einführungsplanung

Schwerpunkt: Ein begrenzter Pilot macht Nutzen und technische Tragfähigkeit früh sichtbar.

1. Pilotdomäne und repräsentative Datenobjekte auswählen
2. Mindestumfang für Modell, Integration, Suche, Glossar und Lineage festlegen
3. Abnahmekriterien, Betriebsübergabe und Ausbaupfad dokumentieren

Praxisübungen und Laborszenarien

• Praxisfall „Governance-Ziele und Anwendungsfälle“: anwendungsfälle nach Nutzen, Risiko und Umsetzbarkeit priorisieren; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Technische Gesamtarchitektur“: schreib-, Such- und Ereignisflüsse vom Quellsystem bis zum Katalog nachzeichnen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Metadaten- und Governance-Objekte“: klassifikationen, Begriffe und Business Metadata fachlich abgrenzen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Rollen, Freigaben und Verantwortlichkeiten“: erstellung, Prüfung, Freigabe und Pflege in einer RACI-Matrix zuordnen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.
• Praxisfall „Pilotierung und Einführungsplanung“: mindestumfang für Modell, Integration, Suche, Glossar und Lineage festlegen; Ergebnis dokumentieren und mit einer Gegenprobe abnehmen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Datenarchitekten, Data-Governance-Verantwortliche, Data Stewards, Plattformteams, Projektleitungen und technische Entscheider.

Voraussetzungen: Grundverständnis von Datenplattformen, Datenkatalogen und betrieblichen Datenprozessen.

Didaktik und Arbeitsweise

Die Arbeitsphasen folgen einem festen Muster: Ausgangszustand erfassen, Ziel und Prüfkriterien festlegen, Änderung schrittweise durchführen, technische und fachliche Wirkung kontrollieren und den Ablauf als wiederverwendbare Checkliste dokumentieren. Änderungen erfolgen ausschließlich in der Laborumgebung. Für produktive Systeme werden Freigabe, Sicherung, Wartungsfenster und Rückfalloption vorausgesetzt.