Data-Aware Architectures als Basis für Analytics & AI

Daten sind elementarer Bestandteil jeder Software – und doch kommen sie bei der Betrachtung der Architektur oft zur kurz, insbesondere im Hinblick auf die analytische Nutzung. Ideen wie Data Mesh haben dafür gesorgt, dass „analytische Daten“ auch in der Softwarearchitektur wieder populärer wurden. Schließlich sind sie die Grundlage für GenAI, ML und Data Analytics.

Ich gehe auf typische Vorgehen in der Vergangenheit und auf neue Wege in modernen Softwarearchitekturen ein. Wie schaffe ich es, frühzeitig im Entwicklungsprozess die analytische Nutzung zu berücksichtigen? Welche Methoden und Techniken gibt es, um die Lücke zwischen Softwareengineering und Data Teams zu überbrücken? Außerdem gibt es einen Überblick über die mögliche Implementierung einer solchen Data Aware Architecture.

Zielpublikum: Architekten, Entwickler, Entscheider, sowohl auf der Anwendungs- als auch der Data-Seite
Voraussetzungen: Erfahrung mit der Nutzung oder Bereitstellung von Daten für analytische Zwecke
Schwierigkeitsgrad: Advanced