Seminar DataGalaxy Blink AI Copilot und MCP Server

Das 2-tägige Seminar vermittelt den kontrollierten Einsatz von Blink für AI-gestützte Discovery und Governance sowie die sichere Bereitstellung von DataGalaxy-Kontext über einen MCP Server. Im Mittelpunkt stehen nachvollziehbare Arbeitsschritte, praktische Übungen und ein übertragbares Vorgehensmodell für den produktiven Einsatz von DataGalaxy.

Inhaltsverzeichnis

1. Seminarprofil
2. Zielgruppe und Voraussetzungen
3. Lernziele
4. Lernmodule
5. Praxiswerkstatt

Seminarprofil

Den kontrollierten Einsatz von Blink für AI-gestützte Discovery und Governance sowie die sichere Bereitstellung von DataGalaxy-Kontext über einen MCP Server. Die Inhalte werden von der fachlichen Einordnung über die Modellierung und Konfiguration bis zur Qualitätssicherung und Betriebsdokumentation aufgebaut.

Begründung der Seminardauer: Zwei Tage trennen die fachliche Arbeit mit Blink von Architektur, Sicherheit und Betriebsmodell des MCP Servers und ermöglichen eine integrierte Abschlussübung.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Data Stewards, Data Analysts, AI Engineers, Plattformteams, Solution Architects, Governance-Verantwortung und Entwicklerteams.

Voraussetzungen: Grundkenntnisse zu DataGalaxy-Metadaten; für den MCP-Teil zusätzlich Verständnis von AI-Agenten, Authentifizierung und Tool-Aufrufen.

Lernziele

• Fachliche Ziele, Rollen, Datenobjekte und Erfolgskriterien strukturiert bestimmen.
• Passende Metadaten, Beziehungen, Kontrollen und Arbeitsabläufe in DataGalaxy modellieren.
• Plattformfunktionen anhand realistischer Anwendungsfälle sicher konfigurieren oder anwenden.
• Ergebnisse auf Qualität, Berechtigungen, Ownership und Nachvollziehbarkeit prüfen.
• Wiederverwendbare Standards, Review-Zyklen und Betriebsartefakte dokumentieren.

Lernmodule

Modul 1: AI-gestützte Discovery und Einsatzgrenzen

Der Themenblock ordnet AI-gestützte Discovery und Einsatzgrenzen in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Nutzerrolle, Informationsbedarf und erwartete Entscheidung für „AI-gestützte Discovery und Einsatzgrenzen“ formulieren.
2. Schritt 2: Geeignete Suchbegriffe, Filter, Begriffe, Beziehungen und Vertrauenssignale auswählen.
3. Schritt 3: Den Arbeitsablauf in DataGalaxy durchführen und relevante Objekte sowie Kontextinformationen vergleichen.
4. Schritt 4: Suchergebnis und AI-gestützte Hinweise auf Eindeutigkeit, Aktualität, Berechtigung und Nachvollziehbarkeit prüfen.
5. Schritt 5: Verbesserungsvorschläge, Rückfragen, Lernhilfen und messbare Adoptionsmaßnahmen dokumentieren.

Modul 2: Metadatenreife für verlässliche Antworten

Der Themenblock ordnet Metadatenreife für verlässliche Antworten in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Beteiligte und prüfbare Zielkriterien für „Metadatenreife für verlässliche Antworten“ erfassen.
2. Schritt 2: Benötigte DataGalaxy-Objekte, Metadaten, Beziehungen, Verantwortlichkeiten und Kontrollen modellieren.
3. Schritt 3: Die zugehörigen Plattformfunktionen an einem realistischen Beispielszenario konfigurieren oder anwenden.
4. Schritt 4: Das Arbeitsergebnis auf Vollständigkeit, Konsistenz, Berechtigungen, Ownership und Nachvollziehbarkeit prüfen.
5. Schritt 5: Entscheidungen, offene Punkte und einen wiederverwendbaren Arbeitsstandard dokumentieren.

Modul 3: Fragetechnik und natürliche Suche mit Blink

Der Themenblock ordnet Fragetechnik und natürliche Suche mit Blink in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Nutzerrolle, Informationsbedarf und erwartete Entscheidung für „Fragetechnik und natürliche Suche mit Blink“ formulieren.
2. Schritt 2: Geeignete Suchbegriffe, Filter, Begriffe, Beziehungen und Vertrauenssignale auswählen.
3. Schritt 3: Den Arbeitsablauf in DataGalaxy durchführen und relevante Objekte sowie Kontextinformationen vergleichen.
4. Schritt 4: Suchergebnis und AI-gestützte Hinweise auf Eindeutigkeit, Aktualität, Berechtigung und Nachvollziehbarkeit prüfen.
5. Schritt 5: Verbesserungsvorschläge, Rückfragen, Lernhilfen und messbare Adoptionsmaßnahmen dokumentieren.

Modul 4: Geführte Governance und nächste Schritte

Der Themenblock ordnet Geführte Governance und nächste Schritte in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Beteiligte und prüfbare Zielkriterien für „Geführte Governance und nächste Schritte“ erfassen.
2. Schritt 2: Benötigte DataGalaxy-Objekte, Metadaten, Beziehungen, Verantwortlichkeiten und Kontrollen modellieren.
3. Schritt 3: Die zugehörigen Plattformfunktionen an einem realistischen Beispielszenario konfigurieren oder anwenden.
4. Schritt 4: Das Arbeitsergebnis auf Vollständigkeit, Konsistenz, Berechtigungen, Ownership und Nachvollziehbarkeit prüfen.
5. Schritt 5: Entscheidungen, offene Punkte und einen wiederverwendbaren Arbeitsstandard dokumentieren.

Modul 5: Technische Unterstützung und SQL-Kontext

Der Themenblock ordnet Technische Unterstützung und SQL-Kontext in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Beteiligte und prüfbare Zielkriterien für „Technische Unterstützung und SQL-Kontext“ erfassen.
2. Schritt 2: Benötigte DataGalaxy-Objekte, Metadaten, Beziehungen, Verantwortlichkeiten und Kontrollen modellieren.
3. Schritt 3: Die zugehörigen Plattformfunktionen an einem realistischen Beispielszenario konfigurieren oder anwenden.
4. Schritt 4: Das Arbeitsergebnis auf Vollständigkeit, Konsistenz, Berechtigungen, Ownership und Nachvollziehbarkeit prüfen.
5. Schritt 5: Entscheidungen, offene Punkte und einen wiederverwendbaren Arbeitsstandard dokumentieren.

Modul 6: MCP-Architektur und Authentifizierung

Der Themenblock ordnet MCP-Architektur und Authentifizierung in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Technische und fachliche Anforderungen für „MCP-Architektur und Authentifizierung“ erfassen und die Systemgrenzen festlegen.
2. Schritt 2: Benötigte Zugänge, Sicherheitsvorgaben, Objektzuordnungen und Fehlerfälle in einer Prüfliste dokumentieren.
3. Schritt 3: Die Konfiguration oder Automatisierung in einer kontrollierten Teststrecke aufbauen und mit repräsentativen Daten ausführen.
4. Schritt 4: Ergebnisse, Protokolle, Objektidentitäten und Wiederanlaufverhalten gegen die Abnahmekriterien prüfen.
5. Schritt 5: Betriebsparameter, Verantwortlichkeiten, Monitoring und Übergabeschritte als wiederverwendbaren Standard festhalten.

Modul 7: MCP-Werkzeuge und Agentenabläufe

Der Themenblock ordnet MCP-Werkzeuge und Agentenabläufe in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Ausgangslage, Beteiligte und prüfbare Zielkriterien für „MCP-Werkzeuge und Agentenabläufe“ erfassen.
2. Schritt 2: Benötigte DataGalaxy-Objekte, Metadaten, Beziehungen, Verantwortlichkeiten und Kontrollen modellieren.
3. Schritt 3: Die zugehörigen Plattformfunktionen an einem realistischen Beispielszenario konfigurieren oder anwenden.
4. Schritt 4: Das Arbeitsergebnis auf Vollständigkeit, Konsistenz, Berechtigungen, Ownership und Nachvollziehbarkeit prüfen.
5. Schritt 5: Entscheidungen, offene Punkte und einen wiederverwendbaren Arbeitsstandard dokumentieren.

Modul 8: Governance, Monitoring und Betriebsmodell

Der Themenblock ordnet Governance, Monitoring und Betriebsmodell in den Gesamtprozess ein, verbindet fachliche Anforderungen mit den relevanten Metadaten und Plattformfunktionen und führt zu einem prüfbaren Arbeitsergebnis.

1. Schritt 1: Technische und fachliche Anforderungen für „Governance, Monitoring und Betriebsmodell“ erfassen und die Systemgrenzen festlegen.
2. Schritt 2: Benötigte Zugänge, Sicherheitsvorgaben, Objektzuordnungen und Fehlerfälle in einer Prüfliste dokumentieren.
3. Schritt 3: Die Konfiguration oder Automatisierung in einer kontrollierten Teststrecke aufbauen und mit repräsentativen Daten ausführen.
4. Schritt 4: Ergebnisse, Protokolle, Objektidentitäten und Wiederanlaufverhalten gegen die Abnahmekriterien prüfen.
5. Schritt 5: Betriebsparameter, Verantwortlichkeiten, Monitoring und Übergabeschritte als wiederverwendbaren Standard festhalten.

Praxiswerkstatt

Die Praxiswerkstatt bündelt die zuvor aufgebauten Arbeitsschritte in einem durchgängigen Szenario. Jedes Arbeitspaket wird mit Ziel, Eingaben, Rollen, Prüfkriterien und Dokumentation abgeschlossen.

1. Fragenkatalog für Discovery- und Governance-Szenarien erarbeiten.
2. Blink-Antworten anhand von Metadatenqualität und Nachvollziehbarkeit prüfen.
3. MCP-gestützten Agentenablauf mit Berechtigungs- und Kontrollpunkten modellieren.

Abnahmekriterien

• Objekte, Metadaten und Beziehungen sind vollständig und konsistent dokumentiert.
• Rollen, Berechtigungen, Freigaben und Eskalationen sind nachvollziehbar zugeordnet.
• Qualitäts-, Sicherheits- und Governance-Prüfungen sind mit konkreten Nachweisen belegt.
• Der erarbeitete Ablauf ist reproduzierbar und für den Regelbetrieb beschrieben.