Von (Daten)Modellierung & Code-Generierung
Was ich so gemacht habe.
Warum wir modellieren.
Was wir modellieren,
wie wir uns da organisieren
und wie das (Modell und Code) in der Praxis ausschaut.
Von Modellierung und Code-Generierung.
Bei meinem Kunden arbeite ich im großen Feld von „Data“ seit Jahren mit einem modellbasierten (CodeGenerierungs)Ansatz.
Es beginnt nach der Skizze der Datenstrukturen in einem „Conceptual Model“ mit dem sogenannten Logischen Datenmodell (definiert mit der Fachabteilung).
Dieses Modell soll - soweit möglich - die relevanten Datenstrukturen und Attribute in einer allgemein verständlichen Sprache beschreiben und von der Technik abstrahieren.
Das fachliche Modell wird von der IT als Input für verschiedene Implementierungen genutzt.
Ein großer Bereich ist die Definition von Schnittstellen.
Am Ende purzeln unter anderem JSON Schema raus, die die fachlichen Beschreibungen des logischen Modells nutzen und damit die Felder für Rest-Schnittstellen beschreiben.
Kollegen von mir nutzen das fachliche Modell für die Definition der Datenstrukturen im Data Lakehouse.
Die fachliche Beschreibung wird im Code dabei immer automatisch mitgeliefert.
Mittlerweile haben wir >1500 Klassen in diesem Modell und ein Ende ist noch nicht in Sicht.
Man könnte auch sagen, dass wir die „prove of concept“ Phase schon vor ein paar Jahren verlassen haben. Das heißt aber nicht, dass es immer und überall rund läuft…
Additional information
| Type | Vortrag (45min) + Q&A (15min) |
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| Language | German |
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Messenger sind überall und es gibt bereits einen großen Wettbewerb. Mit welchem sollen also unsere Gesundheitsdienstleister kommunizieren, um die besonders schützenswerten Gesundheitsdaten auszutauschen? Die gematik liefert eine Lösung: den TI-Messenger.
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Visuelle Reise zu den Sternen, in denen wir in der Hauptrolle als Chief Storage Engineer ein ums andere Mal das Schiff und die Crew vor allerlei Gefahren retten. Wir nebenbei die wichtigsten OpenZFS-Kommandos kennen, die wir auch heute schon anwenden können, obwohl Sie uns wie aus der Zukunft vorkommen mögen.
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| 7/21/23 |
Laser cutters are quick, precise and easy to use. Being 2D is what makes them so easy to use but creates challenges on how to create truely 3D objects from flat parts. This talk will discuss common design challenges and show solutions found in Boxes.py and else where. We will looks at this mainly from a plywood POV but many point apply to other materials also.
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Report on practical experiences and future challenges from several years of smart city related research and the process of creating an interdisciplinary research network within the University of Bamberg, the Smart City Research Lab. The goal is to support the City of Bamberg on its journey and to provide an environment to validate research ideas in real-world installations and with users who are not just our own students.
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| 7/21/23 |
Full overview: How to get a grip on superiors, prioritize tasks, all according to the ultimate GTD (Getting Things Done) method. Overwhelmed by countless tasks? Chaos in your mind? No idea what you can accomplish in a day/week? Overwhelmed by the jungle of tasks, post-its, and stuff? No need to panic, we'll tidy up!
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| 7/22/23 |
Wie viele andere Menschen auch, experimentiere ich sehr gern. "Immer mal etwas Neues ausprobieren" - das ist ein Motto, ein Lebensstil, eine Herausforderung. Mit diesem Vortrag stelle ich zusammen, wie ich von System zu System gelangt bin, und schlussendlich selbst angefangen habe, an Code zu schrauben. Dies wird eine nahezu intergalaktische Reise durch Raum und Zeit voller Erfahrungen mit Zufallsereignissen, Menschen, Designideen, Fantasien und Grundsatzfragen bis hin zu aktuellen Projekten.
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