Strategische Beratung zur Planung, Implementierung und Optimierung Ihrer Data Lake Infrastruktur.

• Zielsetzung: Effiziente Speicherung und Verwaltung großer Datenmengen zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen.

• Beratungsfelder: Datenmodellierung, Datenintegration, Sicherheits- und Zugriffsmanagement, Skalierbarkeit und Performance-Optimierung.

Individuelle Unterstützung bei der Implementierung und Optimierung Ihrer Data Lake Lösungen.

• Zielgruppe: Dateningenieure, IT-Teams und Entscheidungsträger, die eine skalierbare Data Lake Infrastruktur aufbauen möchten.

• Inhalte des Coachings: Data Lake Design, Datenflussmanagement, ETL-Prozesse, Datenaufbereitung und Best Practices.

• Flexible Formate: Einzel- und Team-Coachings, Online und Vor-Ort, projektbezogene Unterstützung.

Praxisnahe Schulungen zur Einführung und Optimierung von Data Lake Architekturen in Ihrem Unternehmen.

• Kursüberblick: Inhalte und Ziele der Schulungen – von der grundlegenden Architektur bis hin zur Datenverwaltung und Sicherheitsmaßnahmen.

• Kursformate: Präsenzschulungen, Online-Workshops, maßgeschneiderte Schulungen für Unternehmen.

• Lernergebnisse: Die Teilnehmer sind in der Lage, Data Lake Architekturen zu entwerfen und zu verwalten sowie große Datenmengen effektiv zu speichern und zu analysieren.

Schnelle und kompetente Unterstützung bei der Implementierung und Verwaltung Ihrer Data Lake Lösungen.

• Umfang des Supports: Technischer Support bei Data Lake spezifischen Herausforderungen, Performance-Optimierung, Sicherheitsmanagement und Updates.

• Support-Pakete: Basis-, Premium- und Notfall-Support für spezifische Anforderungen und Anliegen.

• Erreichbarkeit und Reaktionszeiten: Telefonischer und E-Mail-Support mit schnellen Reaktionszeiten für dringende Anliegen.

• Data Engineers mit Erfahrung in der Entwicklung von Datenpipelines

• Cloud Architekten, die Data Lake Lösungen implementieren möchten

• Big Data Entwickler mit Interesse an skalierbaren Speicherlösungen

• Konzeption und Design von skalierbaren Data Lake Architekturen

• Implementation von Data Governance und Sicherheitskonzepten

• Entwicklung effizienter Datenpipelines für Data Lakes

• Praxisorientierte Workshops mit hands-on Übungen an realen Systemen

• Interaktive Vorträge mit Live-Demonstrationen

• Fallstudien aus der Praxis mit Lösungsansätzen

• Fundierte Kenntnisse in der Entwicklung von Datenpipelines

• Erfahrung mit mindestens einer Cloud-Plattform (AWS, Azure, GCP)

• Grundlegendes Verständnis von Big Data Technologien

• Umfassendes Verständnis moderner Data Lake Architekturen

• Praktische Erfahrung mit state-of-the-art Technologien

• Direkt anwendbare Best Practices für eigene Projekte

• Dauer: 1-3 Tage

• Ort: Online oder Inhouse

• Teilnehmer: ab 1 Person

• Preis: Auf Anfrage

• Definition und Evolution von Data Lakes

• Unterschiede zu traditionellen Data Warehouses

• Architekturprinzipien und Design Patterns

• Datenmodellierung in Data Lakes

• Metadaten-Management

• Data Lake Reference Architectures

• Apache Hadoop Ecosystem

• Cloud-native Data Lake Solutions

• Delta Lake und Lakehouse Architekturen

• Storage Formate (Parquet, ORC, Avro)

• Query Engines (Presto, Spark SQL)

• Streaming Integration

• Datenschutz und Compliance

• Zugriffskontrollen und Authentifizierung

• Data Lineage und Auditing

• Verschlüsselungsstrategien

• Privacy by Design

• Regulatory Compliance

• Data Quality Framework Design

• Implementierung von Qualitätskontrollen

• Performance Monitoring

• Cost Optimization

• SLA Management

• Incident Response

• ETL/ELT Prozesse

• Streaming Data Integration

• API Management

• Batch Processing

• Real-time Analytics

• Data Synchronization

• Query Optimierung

• Partitionierungsstrategien

• Caching Mechanismen

• Resource Management

• Workload Management

• Cost-based Optimization

• Deployment Strategien

• Backup und Recovery

• Disaster Recovery

• Capacity Planning

• Version Control

• Infrastructure as Code