Tauchen Sie ein in die Welt moderner Data Lake Architekturen und lernen Sie, wie Sie große Datenmengen effizient speichern, verwalten und analysieren können. Vom Konzept bis zur praktischen Implementierung.
Grundlagen und Konzepte
  • 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
Technologien und Frameworks
  • 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
Data Governance und Sicherheit
  • Datenschutz und Compliance
  • Zugriffskontrollen und Authentifizierung
  • Data Lineage und Auditing
  • Verschlüsselungsstrategien
  • Privacy by Design
  • Regulatory Compliance
Datenqualität und Monitoring
  • Data Quality Framework Design
  • Implementierung von Qualitätskontrollen
  • Performance Monitoring
  • Cost Optimization
  • SLA Management
  • Incident Response
Integration und Datenpipelines
  • ETL/ELT Prozesse
  • Streaming Data Integration
  • API Management
  • Batch Processing
  • Real-time Analytics
  • Data Synchronization
Optimierung und Performance
  • Query Optimierung
  • Partitionierungsstrategien
  • Caching Mechanismen
  • Resource Management
  • Workload Management
  • Cost-based Optimization
Operations und Maintenance
  • Deployment Strategien
  • Backup und Recovery
  • Disaster Recovery
  • Capacity Planning
  • Version Control
  • Infrastructure as Code