Analytics Architekturen für Big Data, BI, DWH und AI

• BI-Architektur
  • Operative und Dispositive Systeme
  • Schichtenarchitektur
  • Architekturmodelle
  • Physische Architekturvarianten

• Datenmodelle
  • Relationale Modelle
  • Dimensionale Modelle
  • Data Vault
  • Nichtrelationale Modelle

• Datenhaltungskonzepte
  • Staging-Konzepte
  • Enterprise Data Warehouses und Data Marts
  • Operational Data Store
  • Column Stores
  • In-Memory-Datenbanken
  • Virtualisierung

• DWH Prozesse
  • ETL-Prozesse
  • DWH Beladung
  • DWH Betrieb
  • Präsentation und Analyse
  • AdHoc-Reporting
  • Standard-Reporting
  • Self Service BI
  • Online Analytical Processing
  • Data Mining

• Big Data
  • Hadoop
  • Big Data Warehouse
  • Data Lake
  • Lambda Architektur

• Data Science
  • Data Science Methodik
  • Data Science Werkzeuge
  • Analytische Plattformen
  • Predictive Model Factory

• Cloud Computing
  • Cloudplattformen
  • Datensicherheit und Nutzungskonzepte

LernzieleNach Abschluss des Seminars werden Sie ein fundiertes Verständnis für die grundlegenden Komponenten einer modernen Analytics-Datenarchitektur haben. Dadurch sind Sie in der Lage, die optimalen Bausteine für Ihr individuelles Projekt gezielt auszuwählen. Der Kurs bietet Ihnen eine fesselnde Einführung in die Themen unserer Gliederung, die Ihnen ausreichende Informationen vermitteln, um Ihre Architektur gestalten zu können.Dies ermöglicht Ihnen:

• Erfahrungswerte und Best Practices zu berücksichtigen
• Architekturalternativen zu bewerten
• Zukunftssichere Architekturlösungen auszuwählen
• Erweiterung des Fachwissens in Big Data
• Verbesserung der Entscheidungsfindung bei der Auswahl von BI-Software und Architekturen

ZielgruppenBI-Entwickler und BI-Projektleiter mit Grundlagenwissen Datenbanken.Das Seminar erfordert neben einem Grundverständnis von dispositiven Systemen im Unternehmenskontext keine weiteren Vorkenntnisse.