Entwerfen von Data Lakes und Data Warehouses mit der GCP

Unternehmen generieren heute enorme Datenmengen. Die effiziente Speicherung, Verwaltung und Analyse dieser Informationen bleibt jedoch eine große Herausforderung. Herkömmliche Speichermethoden führen oft zu isolierten Silos, die Teams daran hindern, zeitnahe und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch den Übergang von Legacy-Speichern zu modernen Cloud-Datenarchitekturen und zeigt Ihnen, wie Sie die kostengünstige Flexibilität von Data Lakes mit der strukturierten Analyseleistung von Data Warehouses zu einer einheitlichen Data Lakehouse-Architektur auf der GCP kombinieren können. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Unterschiede zwischen Data Lakes, Data Warehouses und modernen Data Lakehouses. - Konfigurieren Sie skalierbare Speicherlösungen mit Cloud Storage und BigQuery für analytische Workloads. - Wenden Sie moderne Data Lakehouse-Muster an, um strukturierte und unstrukturierte Datenströme zu vereinheitlichen. - Implementieren Sie offene Tabellenformate wie Apache Iceberg, um hohe Leistung und offene Standards zu gewährleisten. - Erstellen Sie grundlegende Daten-Governance- und Sicherheitsrichtlinien, um sensible Cloud-Datenressourcen zu schützen. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und strukturellen Definitionen, bevor Sie durch architektonische Designprinzipien und praktische Cloud-Konfigurationen geführt werden.Sie werden Ihr Wissen durch schriftliche konzeptionelle Überprüfungen und strukturelle Designübungen verstärken. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die eine solide Grundlage in der Cloud-Datenarchitektur aufbauen möchten, ohne dass vorherige Erfahrungen mit Cloud-Speichern erforderlich sind. Lesen Sie noch heute, wie Sie moderne, effiziente und skalierbare Cloud-Datenplattformen entwerfen.