Seminar eccenca Corporate Memory – Mapping, Transformation und Datenbereinigung

Die Qualität eines Wissensgraphen wird wesentlich durch das Mapping bestimmt. Quellfelder müssen nicht nur technisch übertragen, sondern in stabile Identitäten, korrekte Datentypen, fachlich passende Beziehungen und nachvollziehbare Herkunft übersetzt werden.

Das Seminar vertieft den Mapping Editor und die Transformationslogik in Build. Von der Quellenanalyse über Root-, Value- und Object-Mappings bis zu Bereinigung, Mapping Creator, Test und Dokumentation entsteht ein wartbarer Regelbestand.

Inhaltsübersicht

1. Seminarziel
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Seminarinhalte
   1. Schritt 1: Quellenprofiling und Mappingentwurf
   2. Schritt 2: Root Mapping und Zielklassen
   3. Schritt 3: URI- und Identitätsregeln
   4. Schritt 4: Value Mappings und Datentypen
   5. Schritt 5: Object Mappings und Beziehungen
   6. Schritt 6: Transformatoren und Bereinigungsregeln
   7. Schritt 7: Lookups, Referenzdaten und Mapping Creator
   8. Schritt 8: Test, Vorschau und Fehleranalyse
   9. Schritt 9: Dokumentation und Wiederverwendung
5. Praxisübungen
6. Arbeitsweise

Seminarziel

• Quellstrukturen analysieren und geeignete Mappingpfade ableiten
• Ressourcen, Literale und Beziehungen modellkonform erzeugen
• komplexe Werte mit Transformatoren, Bedingungen und Referenzdaten bereinigen
• Mappings mit Tests, Vorschauen, Qualitätsregeln und Dokumentation absichern

Zielgruppe

Data Engineers, Datenintegratoren, Knowledge-Graph-Entwickler und technische Consultants mit Verantwortung für RDF-Mappings und Transformationen.

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Build, Datenformaten und RDF. Ein vorhandenes Zielmodell oder ein vorbereiteter Modellausschnitt ist für die Übungen sinnvoll.

Seminarinhalte

Schritt 1: Quellenprofiling und Mappingentwurf

Struktur, Werteverteilungen, Schlüssel und Fehlerbilder der Quelle werden untersucht. Der Mappingentwurf trennt Identitätsbildung, fachliche Werte, Beziehungen und Provenienz.

• Schema und Stichproben
• Schlüssel und Nullwerte
• Mappingkatalog und offene Fragen

Schritt 2: Root Mapping und Zielklassen

Für jede zu erzeugende Ressourcenart werden Quellpfad, Zielklasse und URI-Regel festgelegt. Mehrere Root Mappings teilen komplexe Quellen in fachlich verständliche Einheiten.

• Input Path
• Zielklasse und Ressourcentyp
• mehrere Entitätstypen aus einer Quelle

Schritt 3: URI- und Identitätsregeln

Stabile, kollisionsfreie URIs werden aus vertrauenswürdigen Kennungen gebildet. Fallbacks, zusammengesetzte Schlüssel und Quellsystempräfixe werden kontrolliert eingesetzt.

• URI-Patterns
• Normalisierung von Schlüsseln
• Fallback und Fehlerbehandlung

Schritt 4: Value Mappings und Datentypen

Literale werden mit korrektem Datentyp, Sprache und Kardinalität erzeugt. Leere Werte, Mehrfachwerte und Formatanomalien werden vor der Ausgabe behandelt.

• String, Zahl, Datum und Boolean
• Sprachkennzeichnung
• Listen und Mehrfachwerte

Schritt 5: Object Mappings und Beziehungen

Beziehungen verweisen auf vorhandene oder im selben Lauf erzeugte Ressourcen. Ziel-URIs, eingebettete Strukturen und n:m-Beziehungen werden nachvollziehbar modelliert.

• URI-Referenzen
• verschachtelte Entitäten
• Richtung und Kardinalität von Beziehungen

Schritt 6: Transformatoren und Bereinigungsregeln

Werte werden zugeschnitten, normalisiert, zerlegt, kombiniert und konvertiert. Regeln werden als wiederverwendbare Ketten statt als unübersichtliche Einzelausnahmen gestaltet.

• String- und Regex-Operationen
• Datums- und Zahlenkonvertierung
• bedingte und mehrstufige Transformation

Schritt 7: Lookups, Referenzdaten und Mapping Creator

Referenzdaten ergänzen oder standardisieren Quellwerte. KI-gestützte Mappingvorschläge werden als Entwurf behandelt und systematisch gegen Modell, Daten und Qualitätsregeln geprüft.

• Lookup-Tabellen und Referenzgraphen
• Werteersetzung und Klassifikation
• Prüfung KI-gestützter Vorschläge

Schritt 8: Test, Vorschau und Fehleranalyse

Mappings werden mit repräsentativen Beispielen, Randfällen und erwarteten Tripeln geprüft. Vorschau und Ausführungsberichte zeigen fehlerhafte Pfade, Datentypen und URI-Regeln.

• Testfälle und Erwartungsdaten
• Mappingvorschau
• Fehlerproben und Regressionstests

Schritt 9: Dokumentation und Wiederverwendung

Mappingregeln werden mit fachlicher Bedeutung, Quelle, Ziel, Transformationslogik und Qualitätsannahmen dokumentiert. Wiederverwendbare Bausteine und Namenskonventionen erleichtern Pflege und Review.

• Mappingkatalog
• Benennung und Beschreibung
• Review, Versionierung und Übergabe

Praxisübungen

1. Erstellung eines mehrteiligen Mappings mit stabilen URI-Regeln und mehreren Zielklassen
2. Implementierung komplexer Bereinigungs-, Lookup- und Beziehungsregeln
3. Aufbau eines Regressionstests mit erwarteten Tripeln und dokumentiertem Mappingkatalog

Arbeitsweise

Die Themen werden in aufeinander aufbauenden Arbeitsschritten vermittelt. Fachliche Einordnung, Demonstration, angeleitete Konfiguration und selbstständige Übungen wechseln sich ab. Jeder größere Arbeitsschritt wird mit einer Prüfung des erzeugten Ergebnisses und einer kurzen technischen Dokumentation abgeschlossen.