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Wie gestaltest Du eine Datenarchitektur, die in drei Jahren noch zu Deinen Zielen passt?

Datenplattformen verändern sich rasant. Ständig neue Paradigmen, neue Tools und neue Begriffe wie Data Mesh, Lakehouse, Streaming, Event-driven. Gleichzeitig wachsen Datenmengen, Systeme werden komplexer und der Druck aus Fachbereichen und Management nimmt zu.

Entscheidungen werden oft zu schnell getroffen: überstürzt, pragmatisch, mit dem, was gerade da ist. Eine zusätzliche Datenbank hier, ein neues Tool dort, ein Workaround, der vorerst funktioniert. Nur irgendwann trägt der Flickenteppich nicht mehr. Pipelines werden fragil, Verantwortlichkeiten unklarer, Kosten schwerer zu rechtfertigen. Und die Architektur, die mal Sinn ergeben hat, funktioniert auf einmal nicht mehr so richtig gut.

Genau da setzt das Fokusthema Data Architecture auf dem World of Data an.

zwei btelligent mitarbeiter diskutieren über data & ai im büro

Erfahrene Architekt:innen, Engineers und Plattform-Verantwortliche zeigen, wie sie aus diesem Flickenteppich belastbare Datenplattformen aufbauen. Du erlebst, wie moderne Architekturkonzepte in realen Umgebungen funktionieren und wie Du Deine bestehende Landschaft schrittweise in eine skalierbare, AI-fähige Plattform überführst.

Du siehst echte Praxisbeispiele: von der Modernisierung historisch gewachsener DWH-Landschaften über Lakehouse-Architekturen bis hin zu echtzeitnahen Datenprodukten. Du erfährst, wie Governance, Data Quality, Security und Kostensteuerung praktisch umgesetzt werden und welche Entscheidungen sich unter Last bewähren.

Was Dich erwartet

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Architekturentscheidungen mit Substanz
Wie Du beispielsweise Data Warehouse, Lakehouse, Data Mesh und Streaming sinnvoll kombinierst und bewusst entscheidest, was in Deiner Realität wirklich tragfähig ist.

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Cloud, Hybrid, On-Prem im Realitätscheck
Welche Setups Unternehmen fahren, welche Kompromisse sie eingehen und wie sie erfolgreich mit Regulierung, Latenz und Legacy-Systemen umgehen.

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Datenqualität und Observability im Alltag
Wie Teams Lineage, Monitoring, Tests und Alerts aufsetzen, damit Pipelines stabil laufen und Probleme sichtbar werden. Und das, bevor Fachbereiche sie melden.

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Architekturen für AI-Workloads
Was sich an Speicher, Zugriffswegen, Security und Performance ändert, wenn LLMs, Vektordatenbanken und Feature Stores dazukommen und wie Du das nutzen kannst.

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Schrittweise Modernisierung statt Big Bang
Wie Unternehmen historisch gewachsene DWH- und BI-Landschaften Stück für Stück in belastbare, skalierbare Datenplattformen überführen.

Deine Fragen,
unsere Antworten.

Für wen ist das Fokusthema Data Architecture gedacht?

Für Data Engineers, Architekt:innen, Plattform-Owner und tech-orientierte Entscheider:innen, die Verantwortung für Datenplattformen tragen oder übernehmen wollen.

Wird es eher strategisch oder technisch konkret?

Beides, mit klarem Fokus auf Praxis. Du siehst Referenzarchitekturen, Tools und echte Lessons Learned statt theoretischer Konzeptfolien.

Wie stark steht AI im Mittelpunkt?

AI ist ein fester Bestandteil, aber nicht das einzige Thema. Du erfährst, wie Du Deine Architektur so aufbaust, dass klassische BI-Lasten und zukünftige AI-Use-Cases gleichermaßen getragen werden.

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