Moderne Datenarchitektur für Unternehmen 1. Einführung in moderne Datenarchitektur: Definition und Bedeutung der Datenarchitektur, Überblick über Datenmanagement-Strategien, Bedeutung von Datenqualität und -integrität 2. Datenmodellierung und -speicherung: Techniken der Datenmodellierung: ER-Diagramme, UML, Auswahl von Datenbanksystemen: SQL vs. NoSQL, Datenbankdesign und Best Practices 3. Data Warehousing und ETL-Prozesse: Einführung in Data Warehousing Konzepte, ETL-Prozesse: Extraktion, Transformation, Laden, Tools und Techniken zur Implementierung von ETL 4. Datenanalyse und -visualisierung: Einführung in Datenanalyse-Methoden, Visualisierung von Daten mit Tools wie Tableau und Power BI, Erstellung von Dashboards für die Entscheidungsfindung 5. Big Data und moderne Datenarchitekturen: Einführung in Big Data Technologien: Hadoop, Spark, Verarbeitung und Analyse von großen Datensätzen, Herausforderungen und Chancen im Big Data Bereich 6. Datenmanagement und Governance: Bedeutung von Datenmanagement in Unternehmen, Einführung in Daten-Governance-Strategien, Compliance und rechtliche Aspekte bei der Datenverarbeitung 7. Praxisprojekt: Entwicklung einer modernen Datenarchitektur: Planung und Design einer Datenarchitektur, Implementierung unter Berücksichtigung von Best Practices, Präsentation der Ergebnisse und Feedback 8. Zukunft der Datenarchitektur und -technologien: Trends und Entwicklungen in der Datenarchitektur, Einfluss von KI und maschinellem Lernen auf Datenmanagement, Vorbereitung auf zukünftige Herausforderungen im Datenbereich