die eigentliche Herausforderung ist, sie sinnvoll zu verarbeiten, zu verknüpfen und schnell nutzbar zu machen.
Genau hier kommen moderne Datenplattformen ins Spiel: Sie bilden das Rückgrat für Analytics, KI und datengetriebene Entscheidungen.
Doch die Architektur dahinter ist komplex – und entwickelt sich ständig weiter.
Woran du arbeitest
- Du analysierst aktuelle Datenplattform-Architekturen aus Industrie und Wissenschaft
- Du vergleichst verschiedene Technologien und Konzepte (z. B. Streaming, Data Lakes, Lakehouse-Ansätze)
- Du identifizierst typische Herausforderungen in heutigen Datenplattformen
- Du entwickelst Ansätze, wie Datenverarbeitung, Skalierbarkeit und Sicherheit verbessert werden können
- Du leitest praxisnahe Empfehlungen für den Aufbau moderner Datenplattformen ab
Du lernst und arbeitest mit modernen Data-Stack-Technologien wie z. B.:
- Apache Kafka
- Apache Flink
- Apache NiFi
- Databricks
- Snowflake
- Google BigQuery
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