Einführung in die Datenarchitektur: Konzepte, Werkzeuge und Management

• Überblick über Datenarchitektur
  • Definition und Komponenten: Was Datenarchitektur ist, welche Hauptkomponenten sie umfasst und ihre Bedeutung für Unternehmen.
  • Ebenen der Datenarchitektur: Die verschiedenen Ebenen wie Datenmodellierung, Datenintegration und Datenverwaltung.

• Datenmodellierung
  • Datenmodelle und Konzepte: Unterschiedliche Datenmodelltypen, darunter konzeptionelle, logische und physische Modelle.
  • Erstellung von Datenmodellen: Praktische Ansätze zur Erstellung von Datenmodellen mit Diagrammen, Beziehungen und Normalisierung.

• Datenintegration und Interoperabilität
  • Datenintegrationstechniken: Überblick über ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), APIs und Middleware.
  • Datenqualität und -konsistenz: Sicherstellung der Datenqualität durch Standardisierung und Deduplizierung.

• Datenbanken und Speicherlösungen
  • Datenbanktypen: Unterschiede zwischen SQL- und NoSQL-Datenbanken und ihre jeweiligen Anwendungsbereiche.
  • Speichertechnologien: Überblick über On-Premises- und Cloud-Speicherlösungen sowie Data Warehouses und Data Lakes.

• Datensicherheit und Governance
  • Zugriffssteuerung und Verschlüsselung: Implementierung von Zugriffsrechten und Verschlüsselung zur Sicherung sensibler Daten.
  • Daten-Governance: Strategien und Richtlinien für Compliance, Datenschutz und Auditierung.

• Datenmanagement-Strategien
  • Datenlebenszyklus-Management: Verwaltung von Daten von ihrer Erfassung bis zur Archivierung oder Löschung.
  • Metadaten-Management: Organisation und Dokumentation von Metadaten für eine bessere Auffindbarkeit und Nutzung.

• Skalierbare Datenarchitekturen
  • Skalierungsmethoden: Vertikale und horizontale Skalierung von Datenbanken und Speichersystemen.
  • Verteilte Datenverarbeitung: Überblick über Hadoop, Apache Spark und andere Frameworks für verteilte Datenanalyse.

• Werkzeuge und Technologien
  • Datenmodellierungswerkzeuge: Einsatz von Tools wie ER/Studio, PowerDesigner und Open-Source-Alternativen.
  • ETL- und Datenqualitätswerkzeuge: Werkzeuge wie Talend, Informatica und Apache NiFi für Datenintegration und -qualität.

• Datenanalyse und Business Intelligence
  • Datenvisualisierung: Darstellung und Interpretation von Daten durch Dashboards, Berichte und Diagramme.
  • Business-Intelligence-Plattformen: Nutzung von Plattformen wie Tableau, Power BI und Metabase für umfassende Analysen.

• Best Practices und Zukunftsaussichten
  • Best Practices: Tipps und Empfehlungen für ein effizientes Datenarchitekturdesign und -management.
  • Zukunft der Datenarchitektur: Trends und Entwicklungen wie KI, maschinelles Lernen und Echtzeit-Datenanalyse.

LernzieleDas Seminarziel ist es, den Teilnehmenden fundierte Kenntnisse über die Grundlagen und Konzepte der Datenarchitektur zu vermitteln. Sie sollen lernen, verschiedene Datenmodelle zu erstellen, effektive Datenintegrationsstrategien umzusetzen und geeignete Speicherlösungen auszuwählen. Zudem sollen sie Best Practices für Datensicherheit und Governance verstehen, Werkzeuge für Datenmodellierung und ETL einsetzen und skalierbare Datenarchitekturen entwickeln. Dadurch sollen die Teilnehmenden in der Lage sein, eine stabile und zukunftsfähige Datenarchitektur zu planen, aufzubauen und zu verwalten.ZielgruppenAn dem Seminar sollten Datenarchitekten, Datenbankadministratoren, IT-Architekten und technische Projektmanager teilnehmen, die sich mit der Planung, Verwaltung und Optimierung von Datenarchitekturen beschäftigen. Vorkenntnisse in SQL und grundlegendes Wissen zu Datenbanken und Datenmodellierung sind hilfreich. Erste Erfahrungen mit Datenmanagement- oder ETL-Prozessen sind vorteilhaft, aber nicht zwingend erforderlich.