Seminar SEEBURGER BIS – Mapping und Datenkonvertierung

Das Seminar vermittelt Mapping als eigenständige Engineering-Disziplin. Neben Funktionslogik stehen Datenqualität, erklärbare Regeln, systematische Tests, Performance und eine kontrollierte Versionierungs- sowie Deploymentkette im Mittelpunkt.

Inhaltsübersicht

• Einordnung und Zielsetzung
• Schrittweise Seminarinhalte
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Didaktik und Arbeitsweise

Einordnung und Zielsetzung

Im Mittelpunkt stehen folgende Arbeitsziele:

• Quell- und Zielmodelle fachlich sowie technisch analysieren.
• Einfache und komplexe Mappingregeln nachvollziehbar implementieren.
• Validierung, Fehlerbehandlung und Regressionstests systematisch aufbauen.
• Mappingprojekte versionieren, reviewen, optimieren und kontrolliert ausrollen.

Schrittweise Seminarinhalte

Tag 1: Datenmodelle, Formate und Mappingentwurf

1. Schritt 1: Geschäftsbedeutung, Kardinalitäten, Datentypen und Pflichtfelder der Quelle erfassen.
2. Schritt 2: Zielmodell, Validierungsregeln und semantische Unterschiede analysieren.
3. Schritt 3: Direkte Zuordnung, Ableitung, Standardwert und Lookup als Regeltypen klassifizieren.
4. Schritt 4: Mapping-Spezifikation mit Feldbezug, Regel, Fehlerverhalten und Testfall erstellen.
5. Schritt 5: Projektstruktur und wiederverwendbare Hilfsfunktionen vorbereiten.

Tag 2: Kernregeln, Bedingungen und Wiederholungen

1. Schritt 1: Feldzuordnungen, Datentypkonvertierungen und Formatierungen implementieren.
2. Schritt 2: Bedingungen, Qualifier, Schleifen und Gruppierungen korrekt abbilden.
3. Schritt 3: Code- und Wertelisten mit Fallback- und Fehlerstrategie integrieren.
4. Schritt 4: Kontext-, Partner- und nachrichtenabhängige Regeln nachvollziehbar strukturieren.
5. Schritt 5: Erste Positiv- und Negativtests mit kontrollierter Protokollierung ausführen.

Tag 3: Komplexe Strukturen und Qualitätssicherung

1. Schritt 1: Verschachtelte Segmente, Mehrfachbezüge und Summen- oder Aggregationsregeln umsetzen.
2. Schritt 2: Zeitzonen, Dezimalwerte, Zeichensätze und leere beziehungsweise fehlende Werte behandeln.
3. Schritt 3: Validierungs- und Fehlerausgaben für Support und Fachklärung nutzbar gestalten.
4. Schritt 4: Grenzfälle, Regressionen und partnerindividuelle Varianten in einer Testsuite abdecken.
5. Schritt 5: Mappingergebnis fachlich gegen Beleg, Referenzen und Summen kontrollieren.

Tag 4: Performance, Git und Deployment

1. Schritt 1: Mappinglaufzeit, Speicherverhalten und große Nachrichtenprofile messen.
2. Schritt 2: Regeln und Lookups gezielt optimieren und durch Vergleichsmessung bestätigen.
3. Schritt 3: Repository, Branch, Commit, Review und Freigabekonventionen anwenden.
4. Schritt 4: Artefakte über Test-, Abnahme- und Produktionsstufe kontrolliert deployen.
5. Schritt 5: Rollback, Kompatibilität, Dokumentation und Betriebsübergabe für ein Release abschließen.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Mapping-Entwicklung, EDI/B2B-Integration, Application Integration, Data Engineering, technische Analyse und Integration Engineering.

Voraussetzungen: Gute Kenntnisse in mindestens einem strukturierten Datenformat wie XML, JSON, CSV, EDIFACT oder X12 sowie Grundverständnis von Geschäftsbelegen.

Didaktische Begründung: Vier Tage sind notwendig, weil Datenanalyse, Kernregeln, komplexe Strukturen und professionelle Test-, Versions- und Deploymentpraxis jeweils einen vollständigen Übungstag erfordern.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Jede Übung verwendet definierte Ausgangswerte, Prüfpunkte und Dokumentationsanforderungen. Produktfunktionen werden abhängig von Bereitstellungsmodell, Version und Lizenzumfang in der verfügbaren Laborumgebung eingeordnet.