Seminar AnzoGraph DB Datenintegration und Ladeprozesse

Überblick

Dieses Seminar behandelt die Datenintegration in AnzoGraph DB aus technischer und konzeptioneller Sicht. Im Vordergrund steht die Frage, wie Daten aus Dateien, Datenbanken und bestehenden Integrationsstrecken zuverlässig in einen analytischen Knowledge Graph überführt werden. Dabei werden klassische Fehlerquellen wie unsaubere Schlüssel, uneinheitliche Datentypen, doppelte Entitäten und unklare Graphgrenzen ausdrücklich berücksichtigt.

Zielgruppe

Geeignet für Data Engineers, Datenarchitektur, BI-Teams, Schnittstellenentwicklung, Datenqualitätsverantwortliche und technische Projektteams, die Graphdaten nicht nur abfragen, sondern regelmäßig laden, aktualisieren und prüfen müssen.

Voraussetzungen

Vorausgesetzt werden Grundkenntnisse in relationalen Datenbanken, Dateiformaten, Datenmodellierung und ETL-Prozessen. RDF-Grundlagen und erste SPARQL-Erfahrung sind hilfreich, werden im Seminar jedoch an den relevanten Stellen eingeordnet.

Inhalte

• Rolle von AnzoGraph DB in Datenintegrations- und Knowledge-Graph-Architekturen
• Datenquellen, Datenformate und typische Vorbereitungsaufgaben vor dem Laden
• RDF-Serialisierungen, Graph Store, Named Graphs und Ladegrenzen
• Import großer Datenbestände mit Blick auf Speicher, Parallelität und Prüfbarkeit
• Umgang mit Stammdaten, Referenzdaten, Bewegungsdaten und historischen Datenständen
• Transformation tabellarischer Daten in RDF-Strukturen
• Strategien für inkrementelle Aktualisierung, Delta-Ladung und Neuaufbau
• Validierung durch Kontrollabfragen, Zählungen, Stichproben und Plausibilitätsregeln
• Fehlerbehandlung bei fehlerhaften Datensätzen, Zeichensätzen und Datentypen
• Dokumentation von Ladeprozessen für Betrieb und Revision

Praxisübungen

• Aufbereitung einer kleinen Quelldatenstruktur für den Import in einen RDF-Graphen
• Laden mehrerer Datenbereiche in getrennte Named Graphs
• Entwicklung von Kontrollabfragen zur Prüfung von Vollständigkeit und Konsistenz
• Entwurf einer Ladepipeline mit Protokollierung, Prüfpunkten und Wiederholbarkeit

Praxisnutzen

Das Seminar schafft die Grundlage für Ladeprozesse, die nicht auf gut Glück laufen, sondern kontrolliert, wiederholbar und nachvollziehbar aufgebaut sind. Gerade bei Graphdaten ist diese Disziplin entscheidend, weil schlecht geladene Beziehungen später jede Abfrage und jede Analyse vergiften.