Daten-Lineage und -Katalog für ein Versicherungs-Datenteam aufbauen
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Filtere 1.200 Tabellen auf die Top 100, baue einen Datenkatalog mit Spalten-Lineage und erhalte ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Der Versicherer (regulierter Aufsichtsbereich, BaFin-pflichtig) hat im letzten Jahr zwei verspätete Audit-Antworten gehabt; Daten-Lineage ist von der Innenrevision als Priorität-1-Lücke markiert worden.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Wie etabliert man Daten-Lineage und einen Katalog für die 100 geschäftskritischsten Tabellen so, dass Audit-Anfragen in unter 10 Minuten beantwortbar sind?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Daten-Lineage über automatische Parser (SQL + DAGs) aufbauen
- Geschäftskritikalität operationalisierbar definieren und priorisieren
- Governance-Prozesse (Owner, SLAs) im regulierten Umfeld entwerfen
- Compliance-Anforderungen (Solvency II, BaFin) in technische Anforderungen übersetzen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Studienzuordnung folgt in Kürze.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Data Catalog
Apply data catalog to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Lineage
Apply data lineage to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Data Governance
Apply data governance to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Openmetadata
Apply openmetadata to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Python
Write clean, efficient Python for data processing, automation, and backend services.
- Compliance
Apply compliance to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Data Engineer
Katalog- und Lineage-Verantwortung im regulierten Umfeld ist ein typischer Senior-Data-Engineer-Track — die Challenge produziert die Erfahrung, die diese Rolle von einer reinen Pipeline-Rolle abgrenzt.
Dieses Projekt schärft
- data-catalog
- data-lineage
- data-governance
AI-Lösungsarchitekt:in
Governance-Architektur in regulierten Branchen ist Pflicht für Solutions Architects — diese Challenge übt genau die Schnittstelle Technik/Compliance.
Dieses Projekt schärft
- data-governance
- compliance
- data-catalog
AI Safety Researcher
Lineage- und Provenienz-Denken ist die Grundlage jeder seriösen Modell-Auditierung; die Challenge übt die Datenseite dieser Diskussion.
Dieses Projekt schärft
- data-lineage
- data-governance
- compliance
Noch eine Sache