Datenarchitektur Konzepte und Methoden 1. Einführung in Datenarchitektur und -design: Bedeutung der Datenarchitektur in Unternehmen, Überblick über Datenarchitektur-Modelle, Grundlagen des Datenmanagements 2. Datenmodellierungstechniken verstehen: Entity-Relationship-Modellierung (ERM), Normalisierung und Denormalisierung von Daten, Praktische Übungen zur Datenmodellierung 3. Datenbanken und deren Architektur: Relationale und NoSQL-Datenbanken, Datenbankdesign und -optimierung, Interaktionen zwischen Anwendungen und Datenbanken 4. Datensicherheit und Datenschutz: Wichtige Konzepte der Datensicherheit, Gesetzliche Bestimmungen zum Datenschutz, Strategien zur Sicherstellung der Datensicherheit 5. Datenintegration und ETL-Prozesse: Überblick über Datenintegrationstechniken, Einführung in ETL-Prozesse, Werkzeuge zur Datenintegration 6. Datenanalyse und BI-Konzepte: Grundlagen der Datenanalyse und Business Intelligence, Techniken zur Datenvisualisierung, Praktische Anwendung von BI-Tools 7. Zukunft der Datenarchitektur und -technologien: Trends in der Datenarchitektur, Einsatz von KI und Machine Learning, Diskussion über zukünftige Entwicklungen 8. Praktische Anwendung und Projektarbeit: Entwicklung eines Datenarchitektur-Projekts, Präsentation der Ergebnisse und Feedback, Reflexion über die Lernerfahrungen