Datenarchitektur beschreibt die strukturelle Planung von Datenflüssen, Speicherschichten und Analyseumgebungen. Der Kurs behandelt zentrale Konzepte moderner Datenplattformen und zeigt, wie fachliche Anforderungen in technische Strukturen übersetzt werden. Im Fokus stehen Datenmodelle, Integrationsmuster und Architekturentscheidungen für verlässliche Datenbereitstellung.
Kursinhalt1. Rolle und Zielsetzung der Datenarchitektur
- Datenarchitektur als Verbindung zwischen Fachanforderung und technischer Umsetzung einordnen
- Abgrenzung zu Data Engineering, BI und Datenmanagement verstehen
- Typische Architekturfragen in Analytics- und Plattformprojekten betrachten
2. Datenmodelle und Schichtkonzepte
- Operative, analytische und semantische Datenmodelle unterscheiden
- Staging-, Transformations- und Bereitstellungsschichten einordnen
- Namenskonventionen und Strukturierungsprinzipien berücksichtigen
3. Plattformen und Integrationsmuster
- Data Warehouse, Data Lake und Lakehouse vergleichen
- Batch-, Streaming- und API-basierte Datenflüsse einordnen
- Schnittstellen, Quellen und Zielsysteme strukturiert planen
4. Governance, Skalierbarkeit und Betrieb
- Anforderungen an Sicherheit, Zugriff und Datenqualität berücksichtigen
- Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Datenarchitekturen sicherstellen
- Architekturentscheidungen für Weiterentwicklung und Betrieb bewerten
Berufliche Relevanz
- Datenarchitektur ist relevant für Data Engineering, BI, Analytics und moderne Datenplattformen
- Der Kurs unterstützt die Planung belastbarer Datenstrukturen für Unternehmen
- Architekturverständnis erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Fachbereich, IT und Datenteams