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Viele Datenplattformen liefern Datenprodukte, doch der Kontext bleibt oft verteilt: Pipeline-Code, BI-Definitionen und Verantwortlichkeiten liegen an unterschiedlichen Orten. Die Schulung setzt DataHub in die Mitte dieses Arbeitsflusses. Du startest mit dem Metadatenmodell und erkennst, warum DataHub Entities, Aspects und Metadata Change Proposals für Änderungen nutzt. Anschließend baust du einen Open Source Data Catalog auf, der technische Assets und fachliche Begriffe miteinander verbindet. In den Übungen entstehen Ingestion-Recipes für typische Quellen. Ein Schwerpunkt liegt auf dbt, Airflow, Kafka und BI-Systemen, weil diese Werkzeuge in vielen Plattformen die wichtigsten Spuren der Datenbewegung erzeugen. Das Data Lineage Training zeigt, wie Job-Abhängigkeiten, Tabellenbeziehungen und Column-Level Lineage gelesen und korrigiert werden. Im Governance-Teil ordnest du Ownership-Typen und Domains. Data Products erhalten Glossar-Terme und Policies, damit Reviews und Freigaben reproduzierbar werden. Datenqualität wird über Assertions und Testergebnisse mit dem Catalog verbunden. OpenMetadata dient als kurzer Vergleich, damit Architekturentscheidungen fundierter ausfallen. Der Trainer zeigt typische Stolperstellen aus Projekten, etwa uneinheitliche Namensräume, fehlende Besitzer und zu viele manuelle Tags. Daraus leitest du Regeln ab, die DataHub sauber halten und spätere Automatisierung für den Betrieb vorbereiten. Die Schulung endet mit einem Umsetzungsplan für erste Datenbereiche, inklusive Connector-Auswahl, Rollenklärung und Governance-Backlog.
