Seminar ADOIT Datenmanagement, Import und Export

Das praxisorientierte Format behandelt strukturierte Datenübernahme, Massenpflege, ArchiMate-Austausch, Datenexport und kontrollierte Qualitätssicherung. Methodische Einordnung, strukturierte Systemarbeit und ein durchgängiges Übungsszenario verbinden Architekturkonzept, Repository-Pflege, Analyse und nachvollziehbare Entscheidungen.

Inhaltsverzeichnis

1. Einordnung und Lernziele
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Seminarinhalte
5. Datenübernahme planen
6. Quelldaten bereinigen und normalisieren
7. Objekte importieren
8. Beziehungen und Massenpflege
9. ArchiMate Model Exchange
10. Exporte und Datenbereitstellung
11. Importbetrieb und Datenqualität
12. Praxisaufgaben

Einordnung und Lernziele

Im Mittelpunkt steht die handlungsorientierte Anwendung von ADOIT im Themenfeld strukturierte Datenübernahme, Massenpflege, ArchiMate-Austausch, Datenexport und kontrollierte Qualitätssicherung. Die Inhalte führen von der fachlichen Zielsetzung über die konkrete Konfiguration oder Modellierung bis zur Qualitätsprüfung und zur Einbettung in einen wiederholbaren Arbeitsprozess. Alle Arbeitsschritte werden an einem konsistenten Unternehmensszenario nachvollzogen.

• Fachliche Fragestellungen in geeignete ADOIT-Strukturen, Modelle, Workspaces oder Analysen übersetzen.
• Arbeitsschritte in einer belastbaren Reihenfolge durchführen und Zwischenergebnisse gezielt prüfen.
• Repository-Objekte, Beziehungen, Eigenschaften und Verantwortlichkeiten konsistent verwenden.
• Qualitäts-, Governance- und Betriebsaspekte in die praktische Umsetzung integrieren.
• Erarbeitete Strukturen auf einen eigenen organisatorischen Kontext übertragbar dokumentieren.

Zielgruppe

Repository-Verantwortliche, Enterprise Architects, Datenmanager, Integrationsverantwortliche, ADOIT-Administratoren und ADOIT-Power-User.

Voraussetzungen

ADOIT-Grundkenntnisse; Verständnis der zu importierenden Datenquellen und ihrer fachlichen Bedeutung.

Seminarinhalte

Datenübernahme planen

Ein Import wird von Zielbild, Datenverantwortung und Qualitätsregeln aus vorbereitet.

1. Schritt 1: Geschäftlichen Zweck und Zielobjekte der Datenübernahme festlegen.
2. Schritt 2: Quellsysteme, Eigentümer, Aktualität und technische Formate erfassen.
3. Schritt 3: Feld-, Wert- und Beziehungsmapping zwischen Quelle und ADOIT definieren.
4. Schritt 4: Eindeutige Schlüssel und Regeln für Neuanlage, Aktualisierung und Löschung bestimmen.
5. Schritt 5: Abnahmekriterien, Rückfalloption und Verantwortlichkeiten dokumentieren.

Praxisübung: Erstellung eines Importkonzepts für eine heterogene Anwendungsliste.

Quelldaten bereinigen und normalisieren

Fehler und Mehrdeutigkeiten werden vor dem Import reduziert.

1. Schritt 1: Pflichtfelder, zulässige Werte und fachliche Schlüssel in der Quelle prüfen.
2. Schritt 2: Schreibweisen, Datumsangaben, Statuswerte und Mehrfachwerte normalisieren.
3. Schritt 3: Dubletten anhand kombinierter Merkmale erkennen und fachlich entscheiden.
4. Schritt 4: Ungültige oder nicht zuordenbare Beziehungen separat ausweisen.
5. Schritt 5: Bereinigte Quelldaten mit Kontrollsummen und Fehlerprotokoll freigeben.

Praxisübung: Bereinigung einer vorbereiteten Datei mit Dubletten, ungültigen Werten und fehlenden Schlüsseln.

Objekte importieren

Objektdaten werden zunächst kontrolliert getestet und anschließend nachvollziehbar übernommen.

1. Schritt 1: Importvorlage oder erwartete Struktur anhand der Zielobjektart festlegen.
2. Schritt 2: Felder und Werte dem ADOIT-Metamodell zuordnen.
3. Schritt 3: Testimport mit kleinem Datenausschnitt durchführen.
4. Schritt 4: Importmeldungen, nicht übernommene Werte und unerwartete Neuanlagen analysieren.
5. Schritt 5: Produktivimport nach Freigabe ausführen und über Kontrollabfragen verifizieren.

Praxisübung: Durchführung eines Test- und Hauptimports für Application Components.

Beziehungen und Massenpflege

Große Datenmengen werden effizient ergänzt, ohne die Repository-Konsistenz zu gefährden.

1. Schritt 1: Beziehungsimport anhand eindeutiger Quell- und Zielschlüssel vorbereiten.
2. Schritt 2: Fehlende Endpunkte und unzulässige Beziehungstypen vorab identifizieren.
3. Schritt 3: Tabular Editor für gefilterte Massenänderungen konfigurieren.
4. Schritt 4: Änderungen mit Stichprobe, Kontrollsumme und Vorher-Nachher-Vergleich prüfen.
5. Schritt 5: Fehlerhafte Massenänderungen anhand eines Rückfallplans behandeln.

Praxisübung: Massenpflege von Lifecycle- und Verantwortungsdaten sowie Import einer Capability-Zuordnung.

ArchiMate Model Exchange

ArchiMate-Modelle werden zwischen Werkzeugen ausgetauscht und semantisch geprüft.

1. Schritt 1: Austauschumfang, verwendete Konzepte und erwartete Identifikatoren festlegen.
2. Schritt 2: Exportdatei aus einem definierten Modellausschnitt erzeugen.
3. Schritt 3: Testimport in einen kontrollierten Bereich durchführen.
4. Schritt 4: Elementtypen, Beziehungen, Sichten, Namen und Eigenschaften auf Verluste oder Abweichungen prüfen.
5. Schritt 5: Ergebnisse dokumentieren und notwendige Mapping- oder Nacharbeitsregeln festlegen.

Praxisübung: Austausch eines kleinen ArchiMate-Modells mit anschließendem semantischem Vergleich.

Exporte und Datenbereitstellung

Daten werden für Analyse, Abstimmung oder Weiterverarbeitung zielgerichtet bereitgestellt.

1. Schritt 1: Empfänger, Verwendungszweck und benötigte Felder definieren.
2. Schritt 2: Filter und Stichtag so wählen, dass der Export reproduzierbar bleibt.
3. Schritt 3: Sensible oder nicht benötigte Attribute aus dem Export ausschließen.
4. Schritt 4: Export auf Vollständigkeit, Zeichencodierung und Struktur prüfen.
5. Schritt 5: Benennung, Ablage, Gültigkeit und Verantwortlichkeit der bereitgestellten Datei festlegen.

Praxisübung: Erstellung eines kontrollierten Portfolioexports mit dokumentiertem Filter und Datenstand.

Importbetrieb und Datenqualität

Wiederkehrende Datenflüsse werden mit Kontrollen und klaren Fehlerprozessen betrieben.

1. Schritt 1: Vollständigkeits-, Eindeutigkeits-, Gültigkeits- und Konsistenzkennzahlen definieren.
2. Schritt 2: Importprotokolle und Abweichungslisten in einen Bearbeitungsprozess überführen.
3. Schritt 3: Datenverantwortliche für fachliche Korrekturen und Freigaben zuordnen.
4. Schritt 4: Wiederholungstermine, Delta-Logik und Änderungsdokumentation festlegen.
5. Schritt 5: Eine Betriebscheckliste vom Quelldatenempfang bis zur Abnahme erstellen.

Praxisübung: Entwurf eines monatlichen Datenversorgungsprozesses mit Qualitätskennzahlen.

Praxisaufgaben

1. Aufgabe 1: Ein vollständiges Feld-, Wert- und Beziehungsmapping für eine Importquelle entwickeln.
2. Aufgabe 2: Quelldaten bereinigen, einen Testimport durchführen und Abweichungen korrigieren.
3. Aufgabe 3: Eine Massenpflege sowie einen ArchiMate-Austausch kontrolliert ausführen.
4. Aufgabe 4: Einen wiederholbaren Importbetrieb mit Prüfungen, Protokollen und Verantwortlichkeiten definieren.