Business Intelligence, Data Warehouse & Analytics - Architekturen, Plattformen und Advanced Analytics in Köln

• Tag 1 - BI-Architektur & Datenmodellierung
  • Rolle von BI & Analytics in Unternehmen
  • Operative vs. dispositive Systeme
  • Schichtenarchitekturen
  • Architekturmodelle & physische Architekturvarianten
  • Datenmodelle
    • Relationale Modelle
    • Dimensionale Modelle
    • Data Vault
    • Nicht-relationale Modelle
• Tag 2 - Datenhaltung, Prozesse & Nutzung
  • Datenhaltungskonzepte
    • Staging-Konzepte
    • Enterprise Data Warehouse & Data Marts
    • Operational Data Store (ODS)
    • Column Stores
    • In-Memory-Datenbanken
    • Virtualisierung
  • DWH-Prozesse
    • ETL-Prozesse
    • DWH-Beladung
    • DWH-Betrieb
  • Präsentation & Analyse
    • Standard- und Ad-hoc-Reporting
    • Self-Service BI
    • Online Analytical Processing (OLAP)
    • Data Mining
• Tag 3 - Big Data, Plattformen & Cloud
  • Big-Data-Grundlagen & Motivation
  • Hadoop (konzeptionell)
  • Big Data Warehouse
  • Data Lake
  • Lambda-Architektur
  • Cloud Computing
    • Cloudplattformen
    • Sicherheits- & Nutzungskonzepte
• Tag 4 - Moderne Analytics-Plattformen & Data Stacks
  • Grenzen klassischer DWH- & Big-Data-Architekturen
  • Modern Data Stack - Überblick
  • ELT & Transformation als Code
  • Versionierung, Testing & Deployment von Datenpipelines
  • Lakehouse-Konzepte
  • Domänengetriebene Analytics (Data Mesh - Einordnung)
• Tag 5 - Advanced Analytics, AI & Governance
  • Data Science in produktiven Analytics-Architekturen
  • Anforderungen an Datenplattformen für ML & AI
  • AI-Architekturen im Analytics-Kontext
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG):
    • Einordnung
    • Abgrenzung zu DWH & BI
  • Governance, Sicherheit & Compliance
  • Architektur-Patterns & Best Practices

LernzieleSie verstehen die komplette Entwicklungslinie von klassischen DWH-Architekturen bis hin zu modernen, skalierbaren und AI-fähigen Analytics-Plattformen - mit dem Wissen, diese im Unternehmen effektiv zu bewerten und umzusetzen.ZielgruppenDas Seminar richtet sich an BI-Entwickler, Data Engineers, IT-Architekten, Plattformverantwortliche, Projektleiter, Analysten sowie Entscheider, die eine moderne Datenstrategie entwickeln oder bestehende Systeme transformieren möchten. Auch Fachanwender mit technologischem Interesse an modernen Analytics-Konzepten profitieren vom Seminar. Teilnahmevoraussetzungen: Sie benötigen Grundkenntnisse im Umgang mit Datenbanken und IT-Systemen. Ein grundlegendes Verständnis von Datenverarbeitung und Datenmodellen wird vorausgesetzt. Praxiserfahrung mit BI-Tools, DWH-Prozessen oder Analytics-Plattformen ist hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich.