Seminar OpenMetadata AI-Kontext, MCP und semantische Suche

Inhaltsübersicht

• Dauer: 2 Seminartage
• Schwerpunkt: semantische Suche, KI-Kontext, Metadatenabfragen und kontrollierte Nutzung von Kontextinformationen
• Format: Trainergeführte Erläuterung, Demonstration und praktische Übungen
• Nutzen: sofort verwendbare Arbeitsmuster, Checklisten und Vorgehensweisen für reale Datenplattformen

Beschreibung

Dieses Seminar behandelt semantische Suche, KI-Kontext, Metadatenabfragen und kontrollierte Nutzung von Kontextinformationen im Kontext moderner Datenkataloge und Data-Governance-Prozesse. Im Mittelpunkt steht nicht nur die Bedienung einzelner Funktionen, sondern die saubere Einordnung in bestehende Datenplattformen, Verantwortlichkeiten und Betriebsabläufe.

Die Inhalte sind praxisorientiert aufgebaut: Zunächst werden Begriffe und Architekturentscheidungen geklärt, anschließend werden typische Arbeitsschritte, Prüfpunkte und Fehlerbilder nachvollzogen. Dadurch entsteht ein belastbares Vorgehen für Einführung, Betrieb oder fachliche Nutzung von OpenMetadata in Unternehmensumgebungen.

Zielgruppe

• Data Product Owner
• AI- und Analytics-Teams
• Data Governance und Plattformarchitektur

Lernziele

• Semantische Suche und kontextbezogene Metadatenabfragen fachlich einordnen
• Governance-Regeln für KI-gestützte Datenkontexte definieren
• Nutzbare Kontextinformationen aus Glossaren, Lineage, Qualität und Ownership ableiten
• Grenzen, Rollen und Freigabeprozesse für KI-nahe Datenarbeit festlegen

Schrittweise Seminarinhalte

Block 1: Kontextmodell verstehen

1. Schritt 1: Metadaten als Arbeitskontext beschreiben
2. Schritt 2: Technische und fachliche Beschreibungen zusammenführen
3. Schritt 3: Kontextarten für Datenobjekte trennen
4. Schritt 4: Risiken unkontrollierter Kontextnutzung bewerten

Block 2: Semantische Suche strukturieren

1. Schritt 1: Suchfilter und natürliche Suchfragen unterscheiden
2. Schritt 2: Tags, Domains und Glossarbegriffe als Suchsignale nutzen
3. Schritt 3: Qualitäts- und Ownership-Informationen in Suchprozesse einbeziehen
4. Schritt 4: Suchergebnisse für unterschiedliche Rollen bewerten

Block 3: MCP und KI-nahe Nutzungsszenarien

1. Schritt 1: Kontextbereitstellung konzeptionell einordnen
2. Schritt 2: Anwendungsfälle für Assistenzsysteme sammeln
3. Schritt 3: Berechtigungen und sensible Informationen berücksichtigen
4. Schritt 4: Freigaben und Verantwortlichkeiten dokumentieren

Block 4: Praxislab

1. Schritt 1: Beispielfragen für Metadatenrecherche formulieren
2. Schritt 2: Suchszenarien für Datenkonsumenten testen
3. Schritt 3: Governance-Leitplanken entwerfen
4. Schritt 4: Abnahmekriterien für produktive Nutzung definieren

Praxisübungen

1. Arbeitsauftrag lesen und fachliche Ausgangslage klären
2. Passende OpenMetadata-Funktion oder Organisationsregel auswählen
3. Beispielhafte Umsetzung planen oder durchführen
4. Ergebnis anhand einer Prüfliste kontrollieren
5. Offene Punkte für Betrieb, Governance oder Weiterentwicklung dokumentieren

Voraussetzungen

Grundverständnis von Datenkatalogen, Suche und Governance-Prozessen ist ausreichend.