Seminar GADS – Datenkatalog, Metadaten und semantische Modelle

Beschreibung

Die Schulung zeigt, wie große Automotive-Datenbestände nicht nur gespeichert, sondern auffindbar, verständlich und wiederverwendbar werden. Technische, fachliche, betriebliche und rechtliche Metadaten werden zu einem belastbaren Katalogmodell verbunden. Semantische Beziehungen helfen, Daten über Werkzeuge, Standorte und Entwicklungsschritte hinweg einheitlich zu interpretieren.

Seminarziel

Ein GADS-Metadaten- und Katalogkonzept mit Domänen, Pflichtfeldern, Qualitätsregeln, semantischen Beziehungen, Suchansichten und Verantwortlichkeiten soll erstellt werden können.

Lernziele

• Den Themenbereich „Katalogziele und Nutzeraufgaben definieren“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Metadatenklassen strukturieren“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Taxonomien und Begriffe beherrschen“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Semantische Beziehungen modellieren“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.
• Den Themenbereich „Metadaten erfassen und anreichern“ fachlich einordnen, strukturiert planen und kontrolliert umsetzen.

Inhaltsübersicht

1. 1. Katalogziele und Nutzeraufgaben definieren
2. 2. Metadatenklassen strukturieren
3. 3. Taxonomien und Begriffe beherrschen
4. 4. Semantische Beziehungen modellieren
5. 5. Metadaten erfassen und anreichern
6. 6. Suche und Datenbereitstellung gestalten
7. 7. Katalog-Governance und Qualität etablieren

Zielgruppe

Data Stewards, Datenarchitekten, Ontologie- und Katalogverantwortliche, Engineering- und Analytics-Teams

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Datenmodellierung und Automotive-Entwicklungsdaten; keine speziellen Ontologiesprachen erforderlich

Seminarinhalte

1. Katalogziele und Nutzeraufgaben definieren

Kapitelinhaltsverzeichnis: Such- und Wiederverwendungsfälle; Nutzerrollen und Domänen; Datenprodukt und Datensatz; Auffindbarkeit und Verständlichkeit; Freigabe und Zugriff; Messbare Katalogqualität

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Such- und Wiederverwendungsfälle erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Nutzerrollen und Domänen festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Datenprodukt und Datensatz entwerfen.
4. Auffindbarkeit und Verständlichkeit schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Freigabe und Zugriff prüfen.
6. Ergebnis anhand von Messbare Katalogqualität verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Suchaufgaben aus Engineering, Qualität und Analytics in Anforderungen übersetzen.

2. Metadatenklassen strukturieren

Kapitelinhaltsverzeichnis: technische Metadaten; fachliche Metadaten; betriebliche Metadaten; Sicherheits- und Rechtsmetadaten; Lineage und Qualitätsstatus; Owner und Lebenszyklus

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für technische Metadaten erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für fachliche Metadaten festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für betriebliche Metadaten entwerfen.
4. Sicherheits- und Rechtsmetadaten schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Lineage und Qualitätsstatus prüfen.
6. Ergebnis anhand von Owner und Lebenszyklus verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Ein Metadatenprofil mit Pflicht-, optionalen und abgeleiteten Feldern erstellen.

3. Taxonomien und Begriffe beherrschen

Kapitelinhaltsverzeichnis: Domänen und Begriffskatalog; Hierarchie und Facetten; Synonyme und Mehrdeutigkeit; Version und Gültigkeit; Governance und Freigabe; Mapping zu Quellsystemen

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Domänen und Begriffskatalog erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Hierarchie und Facetten festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Synonyme und Mehrdeutigkeit entwerfen.
4. Version und Gültigkeit schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Governance und Freigabe prüfen.
6. Ergebnis anhand von Mapping zu Quellsystemen verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Eine Taxonomie für Fahrzeug, Versuch, Sensor und Datentyp modellieren.

4. Semantische Beziehungen modellieren

Kapitelinhaltsverzeichnis: Entitäten und Identitäten; Beziehungen und Kardinalitäten; Input, Output und Ableitung; Kontext und Gültigkeitsbereich; Vererbung und Spezialisierung; Abfrage- und Nutzungsbeispiele

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Entitäten und Identitäten erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Beziehungen und Kardinalitäten festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Input, Output und Ableitung entwerfen.
4. Kontext und Gültigkeitsbereich schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Vererbung und Spezialisierung prüfen.
6. Ergebnis anhand von Abfrage- und Nutzungsbeispiele verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Ein semantisches Modell für Simulation, Bauteil, Parameter und Ergebnis entwickeln.

5. Metadaten erfassen und anreichern

Kapitelinhaltsverzeichnis: manuelle und automatische Erfassung; Extraktion aus Dateien und Werkzeugen; Mapping und Normalisierung; Validierung und Pflichtfelder; Anreicherung durch Regeln; Fehler- und Quarantäneprozess

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für manuelle und automatische Erfassung erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Extraktion aus Dateien und Werkzeugen festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Mapping und Normalisierung entwerfen.
4. Validierung und Pflichtfelder schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Anreicherung durch Regeln prüfen.
6. Ergebnis anhand von Fehler- und Quarantäneprozess verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Eine Erfassungspipeline mit Qualitätsprüfungen und Fehlerbehandlung skizzieren.

6. Suche und Datenbereitstellung gestalten

Kapitelinhaltsverzeichnis: Volltext und Facetten; semantische Filter; Berechtigungsfilter; gespeicherte Suchen und Sammlungen; Datenproduktansicht; Export und API

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Volltext und Facetten erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für semantische Filter festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Berechtigungsfilter entwerfen.
4. gespeicherte Suchen und Sammlungen schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Datenproduktansicht prüfen.
6. Ergebnis anhand von Export und API verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Eine Suchoberfläche für einen konkreten Wiederverwendungsfall als Storyboard entwerfen.

7. Katalog-Governance und Qualität etablieren

Kapitelinhaltsverzeichnis: Data Steward und Owner; Änderungs- und Freigabeprozess; Vollständigkeit und Aktualität; Duplikate und verwaiste Einträge; Nutzungskennzahlen; Verbesserungs-Backlog

1. Ausgangslage, Datenquellen und Verantwortlichkeiten für Data Steward und Owner erfassen.
2. Anforderungen, Abhängigkeiten und Qualitätskriterien für Änderungs- und Freigabeprozess festlegen.
3. Zielmodell, Regeln und technische Umsetzung für Vollständigkeit und Aktualität entwerfen.
4. Duplikate und verwaiste Einträge schrittweise konfigurieren oder anhand eines Referenzablaufs modellieren.
5. Normalbetrieb, Fehlerfälle und Grenzbedingungen für Nutzungskennzahlen prüfen.
6. Ergebnis anhand von Verbesserungs-Backlog verifizieren und nachvollziehbar dokumentieren.

Praxis: Ein monatliches Katalog-Qualitätsboard mit Kennzahlen und Maßnahmen definieren.

Praxisanteile

Die Übungen bauen auf einem konsistenten Automotive-Datenszenario auf. Konfigurationen, Architekturentscheidungen, Prüfprotokolle und Betriebsmaßnahmen werden so dokumentiert, dass sie in ein eigenes Einführungs- oder Betriebskonzept übertragen werden können.