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Data Lakehouse, Data Fabric, Data Warehouse, Data Lake, Data Mesh, Data Estate, Data Virtualisation, Data Vault ... was sind die Kriterien für eine anwendungsfallabhängige Auswahl einer Datenarchitektur? Was sind technische und was eher organisatorische Konzepte? Wie lässt sich das mit den Anforderungen an moderne analytische Datenplattformen von Governance über data quality bis responsibility übereinbringen? Begriffsbestimmung und Einordnung der Konzepte. Erfahrungen aus dem Projektgeschäft (herstellerunabhängig) -> Best-Practice-Ansätze
Zielpublikum: CIO, IT-Leiter:innen, IT-Architekt:innen, Data-Analyst:innen
Voraussetzungen: Interesse und ggf. offene Fragen
Schwierigkeitsgrad: Fortgeschritten
Alexander Jochum ist seit 30 Jahren tätig im Dienste der Informationen für Geschäftssteuerung - als Berater bei Information Ressources und bei Oracle und Mitbegründer von DATA MART Consulting im Jahre 1997.
Als Wirtschaftsingenieur schon immer sowohl an der fachlichen Fragestellung als auch an der technischen Umsetzung interessiert und hier in vielen internationalen Projekten von Konzernrechnungslegung bis eCommerce begeistert in den Projekten tätig.
Lukas Gomber unterstützt seit 7 Jahren als Berater Kunden dabei ihre analytischen Fragestellungen auf der passenden Plattform selbst zu beantworten. In den letzten Jahren hieß das vor allem der Aufbau analytischer Datenplattformen in verschiedenen Cloud-Umgebungen. Zunächst als Statistiker und Marketinganalyst und seit 2019 als Senior Consultant bei DATA MART, hat sich ein Fokus für Handelsunternehmen und deren schnell wachsende Datenbedürfnisse entwickelt.
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