Seminar piveau Datenmodellierung mit DCAT-AP

Inhaltsverzeichnis

1. Metadaten-Grundstruktur
2. Kataloge und Datensätze
3. Distributionen
4. Pflicht- und Empfehlungsfelder
5. Vokabulare und Kategorien
6. Qualitätssicherung der Modellierung
7. Praxisübungen
8. Projekt- und Betriebsnutzen

Seminarbeschreibung

Dieses Seminar vermittelt die fachliche und technische Modellierung von Metadaten im piveau-Umfeld. Kataloge, Datensätze, Distributionen, Kategorien, Lizenzen, Kontakte und Qualitätsangaben werden systematisch eingeordnet. Schwerpunkt ist nicht das Auswendiglernen von Feldern, sondern die saubere Abbildung realer Datenbestände in ein belastbares Metadatenmodell.

Die Inhalte helfen dabei, uneinheitliche Beschreibungen, doppelte Datensätze und spätere Integrationsprobleme zu vermeiden. Gerade in öffentlichen Datenportalen entscheidet die Modellierung darüber, ob Daten auffindbar, vergleichbar und langfristig nutzbar bleiben.

Zielgruppe

Datenarchitekten, Datenredakteure, Fachverantwortliche, Integratoren und Metadatenverantwortliche.

Voraussetzungen

Grundverständnis zu Datenkatalogen, Metadaten und strukturierten Datenformaten.

Schrittweise Seminarinhalte

Schritt 1: Metadatenobjekte unterscheiden

• Katalog, Datensatz und Distribution fachlich voneinander abgrenzen
• Beziehungen zwischen Objekten skizzieren
• Typische Modellierungsfehler erkennen

Schritt 2: Pflichtinformationen festlegen

• Titel, Beschreibung, Herausgeber, Kontakt und Lizenz bewerten
• Zeitliche und räumliche Bezüge sinnvoll erfassen
• Mindestanforderungen für Veröffentlichung definieren

Schritt 3: Distributionen modellieren

• Dateien, Dienste und Zugriffspunkte einordnen
• Format-, Größen- und Aktualitätsangaben pflegen
• Mehrere Distributionen zu einem Datensatz sauber abbilden

Schritt 4: Vokabulare einsetzen

• Kategorien, Themen und kontrollierte Wertelisten verwenden
• Freitext und kontrollierte Werte voneinander trennen
• Konsistenzregeln für Redaktionen formulieren

Schritt 5: Qualität prüfen

• Vollständigkeit und Verständlichkeit der Metadaten bewerten
• Konflikte zwischen fachlicher Realität und Modellstruktur lösen
• Prüfregeln für wiederkehrende Datentypen ableiten

Schritt 6: Modellierungsleitfaden erstellen

• Namenskonventionen und Beschreibungsmuster dokumentieren
• Beispiele für gute und schlechte Metadaten festhalten
• Abnahmekriterien für neue Datenlieferungen definieren

Praxisübungen

• Modellierung eines realistischen Beispieldatensatzes
• Prüfung mehrerer Distributionen auf Konsistenz
• Erstellung eines redaktionellen Modellierungsleitfadens

Projekt- und Betriebsnutzen

Nach dem Seminar liegen klare Arbeitsschritte, Prüfpunkte und Entscheidungskriterien für die jeweilige piveau-Aufgabe vor. Die Inhalte sind so aufgebaut, dass sie in Konzeption, Umsetzung, Administration, Redaktion und Betrieb unmittelbar weiterverwendet werden können.