Workbench

Überblick

Die Workbench ist der projektweite Ausgangspunkt, um eine Datenquelle anzubinden, ihre Struktur zu scannen, das Gefundene zu prüfen und daraus DATAMIMIC-Artefakte zu generieren. Sie bringt relationale Datenbanken, MongoDB und Object Storage unter einem Einstiegspunkt zusammen.

Öffne sie über die obere Navigation via Workbench.

Die Workbench passt sich der gewählten Umgebung an — ihr Mode wird vom Umgebungstyp abgeleitet:

Umgebungstyp	Workbench-Mode	Funktion
Datenbank (SQL)	Database	Metadatengetriebene Scope-Planung, Gewichtung, Sichtbarkeit von Schema-Drift sowie synthetische / Anonymisierungs- / ML-Generierung. Das ist die Database View, jetzt innerhalb der Workbench.
MongoDB	Mongo	Eine Collection scannen, die erkannten Felder prüfen und ein Modell generieren.
Object Storage	Object Storage	CSV-, JSON- oder Parquet-Objekte scannen, die erkannten Felder prüfen und ein Modell generieren.

Was sich in 3.5.0 geändert hat

Die Database View ist jetzt Teil der Workbench (Database-Mode) für SQL-Umgebungen — derselbe metadatengetriebene Ablauf, nur über die Workbench statt als eigene Ansicht erreichbar. Die Workbench ergänzt außerdem zwei neue Modes, Mongo und Object Storage, sodass das Scannen nicht mehr auf relationale Datenbanken beschränkt ist.

Lege zuerst die passende Umgebung unter Settings → Environments an.

Database-Mode (SQL-Umgebungen)

Für eine Datenbank-Umgebung öffnet die Workbench die Database View: Scope-Auswahl (Zone 1), die Tabs Planning, Weighting und Schema history, den Subset-Abhängigkeits-Preflight sowie die Aktionen Create Synthetic, Create Anonymize und Create ML.

Zone 1 — Scope: Wähle die einzuschließenden Tabellen; die Zähler „in scope" vs. „out of scope" aktualisieren sich beim Planen des Subsets

Planning: Spalten prüfen, den Subset-Abhängigkeits-Preflight ausführen, dann Create Synthetic / Anonymize / ML starten

Schema history: Baseline- und Auswahl-Snapshots verfolgen Schema-Drift (hinzugefügte, entfernte oder geänderte Tabellen/Spalten)

Es ist derselbe Ablauf, der ausführlich unter Database View dokumentiert ist; er wird jetzt über die Workbench statt als eigenständige Ansicht erreicht.

Mongo-Mode (MongoDB-Collections)

Review-Tab: Jedes gescannte Feld zeigt seinen erkannten Typ, eine Generator-Empfehlung und ein PII-Flag (hier ist „gender" mit 0,98 markiert)

• Linker Bereich — Datenbanken und Collections durchsuchen (nutze Root / Up und das Suchfeld), dann eine Collection per Select als Scan-Ziel wählen. Sampling Controls bieten Sample limit (1–100000) und Max nesting depth (1–20); Scan collection führt den Scan aus und persistiert einen Snapshot.
• Rechter Bereich — drei Tabs über dem Scan-Ergebnis:
  • Review — die Felder des aktiven Snapshots mit erkanntem Typ, einer Generator-Empfehlung (zum Beispiel scan generator=StringGenerator) und einem Mark PII-Steuerelement. Felder auswählen, suchen und per Save selection den Generierungs-Scope persistieren.
  • History — persistierte Snapshots mit Zeitstempel, Feldanzahl, Warnungen und Status; Use scan lädt einen zurück in Review.
  • Generate — der Dialog Create File → Generate model from scan, in dem du ein Mirror model (strukturelle Spiegelung) oder ein DATAMIMIC model (vollständiges Modell aus Scan und deiner Auswahl) wählst, einen Dateinamen setzt und es per Create ins Projekt erzeugst.

History: persistierte Scan-Snapshots; „Use scan" lädt einen zurück in Review

Generate: „Generate model from scan" — wähle ein Mirror- oder DATAMIMIC-Modell

Object-Storage-Mode (CSV / JSON / Parquet)

Object-Storage-Mode: CSV-/JSON-/Parquet-Dateien durchsuchen und auswählen, dann Scan file; Review, History und Generate funktionieren wie im Mongo-Mode

Der Object-Storage-Mode funktioniert wie der Mongo-Mode, mit einigen Besonderheiten:

• Durchsuche unterstützte CSV-, JSON- und Parquet-Dateien.
• Sampling Controls ergänzen Max partition bytes (≤2 GiB) für Parquet-Eingaben.
• Scanne eine einzelne Datei mit Scan file oder ein Verzeichnis als Parquet-Datensatz.
• Review, History und Generate verhalten sich wie im Mongo-Mode.

Scan-Schritte in der TaskView

Durchsuchen, Scannen und Generieren der Workbench laufen als Hintergrund-Datenquellen-Tasks und sind in den Tasks sichtbar:

• DS-BROWSE — einen Quell-Ort durchsuchen (Datenbanken, Collections, Verzeichnisse oder Dateien).
• DS-SCAN — die ausgewählte Tabelle, Collection oder das Objekt in einen Snapshot scannen.
• SCAN-GEN-MOD — ein Modell aus einem persistierten Scan-Snapshot generieren.

Workbench-Aktivität erscheint in der TaskView als DS-BROWSE-, DS-SCAN- und SCAN-GEN-MOD-Tasks

Typischer Ablauf (Mongo und Object Storage)

1. Wähle eine Mongo- oder Object-Storage-Umgebung.
2. Navigiere zur Collection oder zum Objekt und wähle es per Select aus.
3. Setze die Sampling-Controls und führe den Scan aus.
4. Verfeinere in Review die Felder, markiere PII und nutze Save selection.
5. Wechsle bei Bedarf Snapshots über History.
6. Generiere ein Mirror- oder DATAMIMIC-Modell und öffne es im Editor.

Für SQL-Datenbanken folge dem Planning-, Weighting- und Generierungs-Ablauf in der Database View.

Note

Scans werden gesampelt und als Snapshots persistiert — scanne erneut zum Aktualisieren. Feldauswahlen und PII-Markierungen werden mit dem Snapshot gespeichert und fließen in das generierte Modell ein.