In diesem Modul werden skalierbare analytische Architekturen aus den Bereichen Business lntelligence (BI) und Big Data behandelt. Dabei werden sowohl die Herausforderungen in der Gestaltung anforderungsgerechter Systeme sowie die theoretischen Grundlagen aus den Bereichen BI und Big Data diskutiert, als auch in Übungen und einem umfangreichen Projekt die entsprechenden (Cloud-)Technologien praktisch angewendet, konfiguriert und programmiert. Die Teilnehmenden sind nach Abschluss des Moduls in der Lage, für verschiedene Anwendungsfälle entsprechende analytische Architekturen zu gestalten und zu bewerten.

Grundlagen und Strukturierungsansätze für moderne Analytics-Architekturen (BI und Big Data)
Herausforderungen in der Skalierung analytischer Systeme und Lösungsansätze zur horizontalen und vertikalten Skalierung
Grundlagen skalierbarer Datenhaltung (beginnend mit Hadoop bis hin zu verschiedenen, modernen Cloud-Technologien zur Umsetzung von Data Lakes)
Batch-Processing, insb. mit PySpark und Dask (beginnend mit Hadoop MapReduce)
Stream-Processing, insb. mit Spark-Streaming und Technologien wie Apache Kafka bzw. Cloud-Angeboten
Skalierbare ETL-Prozesse und Systemintegration von analytischen Architekturen
Anwendung sämtlicher erworbener Fähigkeiten in der praktischen Umsetzung von BI- und BigData-Architekturen in Übungen und einem Projekt