Workflow-Steuerung mit Azure Data Factory – Zertifizierung

Datenplattformen laufen selten von allein: Erst eine strukturierte Workflow-Steuerung sorgt dafür, dass Daten zuverlässig aus unterschiedlichen Quellen übernommen, transformiert und an ihr Ziel gebracht werden. Diese Weiterbildung für Plattformentwickler:innen vermittelt die konzeptionellen Grundlagen der Workflow-Steuerung und zeigt, wie sich Pipelines in Azure Data Factory aufbauen, wiederverwendbar gestalten und nachvollziehbar überwachen lassen.

Der erste Themenblock vermittelt das konzeptionelle Fundament für die Steuerung technischer Abläufe in modernen Datenplattformen, bevor im weiteren Verlauf der konkrete Werkzeugeinsatz mit Azure Data Factory folgt.

• Koordination technischer Abläufe über strukturierte Workflow-Logik
• Einordnung von Abhängigkeiten zwischen einzelnen Prozessschritten
• Steuerung der Ausführung von Workflows in Plattformprozessen
• Überwachung laufender Prozesse in Datenplattformen
• Unterstützung verlässlicher Orchestrierung im Datenumfeld
• Einordnung von Fehler- und Ausnahmesituationen im Workflow-Ablauf

Der zweite Themenblock führt in den praktischen Aufbau von Pipelines mit Azure Data Factory ein und zeigt, wie Datenquellen technisch angebunden werden.

• Aufbau und Steuerung von Pipelines für die Anbindung von Datenquellen
• Übernahme von Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen
• Orchestrierung mehrerer Datenbewegungsschritte innerhalb einer Pipeline
• Strukturierung von Pipelines nach Ausführungsreihenfolge und Abhängigkeiten
• Parametrisierung von Pipelines für unterschiedliche Einsatzszenarien
• Einordnung von Azure Data Factory als aktuellen Cloud-Dienst für Datenintegration

Der dritte Themenblock vertieft, wie sich Lade- und Transformationsschritte in Azure Data Factory so gestalten lassen, dass sie in unterschiedlichen Pipelines wiederverwendet werden können.

• Koordination von Ladeschritten innerhalb einer Pipeline
• Koordination von Transformationsschritten innerhalb einer Pipeline
• Aufbau wiederverwendbarer Prozessbausteine
• Reduzierung von Redundanz durch modulare Pipeline-Gestaltung
• Anpassung wiederverwendbarer Prozesse an neue Anwendungsfälle
• Strukturierung von Prozessen für eine bessere Wartbarkeit

Der vierte Themenblock stellt die Nachvollziehbarkeit von Datenbewegungen in den Mittelpunkt, die für den verlässlichen Betrieb einer Datenplattform entscheidend ist.

• Unterstützung nachvollziehbarer Datenbewegung zwischen Quellsystemen und Zielsystemen
• Dokumentation von Datenflüssen innerhalb einer Pipeline
• Überwachung des Status einzelner Pipeline-Ausführungen
• Einordnung von Auswertungsmöglichkeiten zu abgeschlossenen und fehlgeschlagenen Läufen
• Sicherstellung der Nachvollziehbarkeit bei Änderungen an bestehenden Pipelines
• Einbindung der Datenbewegung in den Gesamtkontext der Plattformentwicklung

Der praktische Teil orientiert sich an typischen Aufgaben aus der Rolle Plattformentwickler:in und überträgt die vier Themenblöcke auf realitätsnahe Entwicklungs-, Integrations- und Plattformszenarien.

• Aufbau einer eigenen Pipeline zur Anbindung eines Beispiel-Datenquellsystems
• Konfiguration eines Übernahmeschritts für Daten aus einer Quelle in ein Zielsystem
• Orchestrierung mehrerer aufeinanderfolgender Lade- und Transformationsschritte
• Parametrisierung einer Pipeline für den Einsatz in mehreren Szenarien
• Aufbau eines wiederverwendbaren Prozessbausteins für wiederkehrende Ladeschritte
• Einordnung von Abhängigkeiten zwischen mehreren Pipeline-Aktivitäten
• Überwachung einer laufenden Pipeline-Ausführung und Auswertung des Ergebnisses
• Analyse eines fehlgeschlagenen Pipeline-Laufs und Ableitung von Korrekturen
• Dokumentation eines Datenflusses von der Quelle bis zum Zielsystem
• Anpassung einer bestehenden Pipeline an ein verändertes Anwendungsszenario
• Umsetzung eines realitätsnahen Szenarios aus der Rolle Plattformentwickler:in
• Übertragung der Pipeline-Struktur auf eine Integrationsumgebung mit mehreren Zielsystemen

Die vier Themenblöcke führen von der konzeptionellen Workflow-Steuerung über den praktischen Pipeline-Aufbau bis zur nachvollziehbaren Dokumentation von Datenbewegungen. Dieser Aufbau spiegelt den Arbeitsalltag einer Plattformentwickler:in wider, in dem Orchestrierungslogik, technische Umsetzung in Azure Data Factory und Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse eng zusammenhängen. Am Ende der Weiterbildung stehen Teilnehmende, die eigenständig Pipelines in Azure Data Factory aufbauen, Lade- und Transformationsschritte wiederverwendbar gestalten und die entstehende Datenbewegung zwischen Quell- und Zielsystemen nachvollziehbar dokumentieren und überwachen können.

Da sich die Weiterbildung laut Titel gezielt an Plattformentwickler:innen richtet, stehen Personen im Mittelpunkt, die Datenplattformen technisch mitgestalten und Workflow-Steuerung als Teil ihrer Entwicklungsarbeit verstehen.

• Plattformentwickler:innen, die Azure Data Factory in ihren Arbeitsalltag integrieren möchten
• Data Engineers mit Interesse an Pipeline-Orchestrierung in der Cloud
• IT-Fachkräfte, die von klassischer Systemintegration in Richtung Cloud-Datenplattformen wechseln möchten
• Personen in Entwicklungs- und Integrationsteams, die für Datenbewegung zwischen Systemen verantwortlich sind
• Technisch versierte Quereinsteiger:innen mit Interesse an Cloud-basierter Workflow-Steuerung

Die Weiterbildung wird überwiegend im Combined-Learning-Format angeboten, teils auch als virtuelles Klassenzimmer, und findet meist in Vollzeit statt, wobei auch eine Teilzeitvariante möglich ist. Theoretische Einheiten zur Workflow-Steuerung wechseln sich mit praktischen Übungen direkt in Azure Data Factory ab, in denen Pipelines aufgebaut, Lade- und Transformationsschritte konfiguriert und Datenbewegungen nachvollzogen werden. Der Wechsel aus Präsenz- beziehungsweise Live-Online-Anteilen und eigenständiger Pipeline-Arbeit unterstützt den schrittweisen Übergang von der Konzeptebene zur praktischen Umsetzung in der Rolle Plattformentwickler:in.

Die Weiterbildung ist modular aus vier Themenblöcken aufgebaut, die von der Workflow-Steuerung über den Pipeline-Aufbau bis zur nachvollziehbaren Datenbewegung reichen; sie wird meist in Vollzeit angeboten, eine Teilzeitvariante ist ebenfalls verfügbar. Der Umfang ist so bemessen, dass sowohl die konzeptionellen Grundlagen der Orchestrierung als auch die praktische Arbeit mit Azure Data Factory ausreichend Raum erhalten.

Die Weiterbildung endet mit einer trägerinternen Abschlussprüfung, die mit einem Trägerzertifikat bestätigt wird. Eine gesonderte Abschlussbezeichnung nennt das Quellmaterial nicht; es handelt sich um eine anbieterseitige Prüfung und Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in Workflow-Steuerung und Azure Data Factory, nicht um eine herstellerseitige Microsoft-Zertifizierungsprüfung oder eine staatliche Prüfung.

Wer diese Weiterbildung abschließt, kann Workflow-Steuerung in Datenplattformen nicht nur konzeptionell einordnen, sondern auch praktisch in Azure Data Factory umsetzen, von der Anbindung einzelner Datenquellen bis zur nachvollziehbaren Dokumentation kompletter Datenbewegungen zwischen Quell- und Zielsystemen. Besonders wertvoll ist der direkte Bezug zur Rolle der Plattformentwickler:in: Die Übungen orientieren sich an realitätsnahen Szenarien aus Entwicklungs-, Integrations- und Plattformumgebungen, sodass die erworbenen Fähigkeiten unmittelbar auf bestehende Datenplattform-Projekte übertragbar sind. Wer wiederverwendbare Pipeline-Bausteine und parametrisierte Prozesse beherrscht, kann Datenintegrationsaufgaben effizienter und wartbarer gestalten als mit isolierten Einzellösungen. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet diese Weiterbildung Perspektiven in Richtung Cloud-Datenintegration, Plattformentwicklung mit Schwerpunkt Orchestrierung oder in Data-Engineering-Rollen, die für den zuverlässigen Betrieb von Datenpipelines verantwortlich sind. Da Unternehmen ihre Datenplattformen zunehmend cloudbasiert und orchestriert betreiben, wächst der Bedarf an Fachkräften, die Werkzeuge wie Azure Data Factory sicher beherrschen.