Seminar Obeo SmartEA – AQL, Smart Requests und intelligente Suche

AQL bildet die Grundlage für präzise Abfragen, berechnete Eigenschaften, Validierungen und wiederverwendbare Smart Requests. Das Seminar führt von einfachen Navigationsausdrücken über typisierte Sammlungen bis zu robusten Abfragebausteinen und einer kontrollierten Nutzung natürlichsprachlicher Suchunterstützung.

Inhaltsverzeichnis

1. Seminarziel
2. Zielgruppe
3. Voraussetzungen
4. Seminarinhalte
5. 1. AQL-Grundmodell und Ausführungskontext
6. 2. Filtern, Sortieren und Sammlungen
7. 3. Beziehungen und Pfadnavigation
8. 4. Berechnete Eigenschaften und Kennzahlen
9. 5. Smart Requests entwerfen
10. 6. Advanced Search und Ergebnissichten
11. 7. Intelligente Suchunterstützung
12. 8. Performance, Wartbarkeit und Governance
13. Praxisübungen
14. Einordnung in den Lernpfad

Seminarziel

AQL-Ausdrücke können lesbar, performant und fachlich nachvollziehbar entwickelt werden. Suchanforderungen werden in wiederverwendbare Smart Requests überführt; Ergebnisse lassen sich prüfen, dokumentieren und für Analysen, Diagramme oder Qualitätssicherungen weiterverwenden.

Zielgruppe

SmartEA-Customizer, funktionale Administration, Enterprise Architects, Datenanalysten, Modellierungsverantwortliche und technische Key-User.

Voraussetzungen

Sichere SmartEA-Bedienung und Grundverständnis von Metamodellen, Elementtypen, Beziehungen und Attributen. Programmiererfahrung ist nicht erforderlich, logisches Abstraktionsvermögen jedoch notwendig.

Seminarinhalte

Die Inhalte werden in einer festen Arbeitsfolge vermittelt: Ausgangslage klären, Funktion oder Methode demonstrieren, den Vorgang am System ausführen, das Ergebnis prüfen und die Vorgehensweise dokumentieren.

1. AQL-Grundmodell und Ausführungskontext

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Abfragekontext, Selbstreferenz und verfügbare Variablen bestimmen.
2. Schritt 2: Objekte, Attribute, Referenzen und Sammlungen unterscheiden.
3. Schritt 3: Einfache Navigationsausdrücke schrittweise aufbauen.
4. Schritt 4: Zwischenergebnisse kontrollieren und Fehlermeldungen fachlich einordnen.

2. Filtern, Sortieren und Sammlungen

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Elementmengen anhand von Typen und Attributwerten einschränken.
2. Schritt 2: Mehrere Bedingungen lesbar verknüpfen.
3. Schritt 3: Ergebnisse sortieren, vereinigen und Dubletten entfernen.
4. Schritt 4: Leere Werte und optionale Referenzen robust behandeln.

3. Beziehungen und Pfadnavigation

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Ein- und ausgehende Beziehungen gezielt traversieren.
2. Schritt 2: Mehrstufige Pfade mit klarer fachlicher Bedeutung entwickeln.
3. Schritt 3: Zyklen und unerwartet große Ergebnismengen erkennen.
4. Schritt 4: Pfadabfragen anhand eines Beispieldatensatzes validieren.

4. Berechnete Eigenschaften und Kennzahlen

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Berechnungsanforderung und Datengrundlage präzisieren.
2. Schritt 2: AQL-Ausdruck für Status, Kategorie oder Kennzahl entwickeln.
3. Schritt 3: Grenzfälle und fehlende Daten in die Berechnung aufnehmen.
4. Schritt 4: Ergebnis in Listen, Sichten oder Auswertungen nutzbar machen.

5. Smart Requests entwerfen

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Wiederkehrende Suchfrage in Eingaben, Logik und Ergebnisform zerlegen.
2. Schritt 2: Parameter und fachliche Bezeichnungen festlegen.
3. Schritt 3: AQL-Logik kapseln und als Smart Request bereitstellen.
4. Schritt 4: Smart Request mit Positiv-, Negativ- und Grenzfalltests absichern.

6. Advanced Search und Ergebnissichten

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Suchraum, Elementtypen und Filterkriterien eingrenzen.
2. Schritt 2: Abfrageergebnisse mit Spalten und Sortierung verständlich darstellen.
3. Schritt 3: Ergebnismengen für nachgelagerte Modellierungsarbeiten vormerken.
4. Schritt 4: Suchvarianten für unterschiedliche Rollen dokumentieren.

7. Intelligente Suchunterstützung

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Natürlichsprachliche Frage fachlich eindeutig formulieren.
2. Schritt 2: Erzeugte oder vorgeschlagene AQL-Logik vor der Nutzung prüfen.
3. Schritt 3: Abfrageergebnis gegen bekannte Referenzfälle validieren.
4. Schritt 4: Grenzen, Datenschutz und Freigaberegeln für assistierte Suche festlegen.

8. Performance, Wartbarkeit und Governance

Der Themenblock wird anhand eines zusammenhängenden Repository- und Projektszenarios bearbeitet.

1. Schritt 1: Teure Navigationen und unnötige Vollabfragen identifizieren.
2. Schritt 2: Abfragen in kleine, verständliche Bausteine zerlegen.
3. Schritt 3: Namens-, Dokumentations- und Freigaberegeln anwenden.
4. Schritt 4: Änderungen versionieren und Regressionstests für zentrale Abfragen erstellen.

Praxisübungen

• Entwicklung einer mehrstufigen AQL-Abfrage für ein Applikationsportfolio.
• Erstellung eines parametrisierten Smart Request mit Testfällen.
• Aufbau einer berechneten Kennzahl für Lebenszyklus- oder Risikobewertung.
• Prüfung und fachliche Absicherung einer assistiert formulierten Suchanfrage.

Einordnung in den Lernpfad

Empfohlen nach „Grundlagen, Weboberfläche und Zusammenarbeit“ und vor „Funktionale Administration mit Prismen und Referenzmodell“ oder „Metamodellierung, Stereotype und Aspekte“. Vertiefung im Intensivseminar „Customizing, Integration und Automatisierung“.