Spójny obraz architektury danych - Uporządkujesz pojęcia, role i zależności między strategią danych, architekturą korporacyjną oraz roadmapą, dzięki czemu łatwiej połączysz decyzje technologiczne z celami biznesowymi.
Lepsze projektowanie modeli danych - Nauczysz się rozróżniać modele koncepcyjne, logiczne i fizyczne oraz przechodzić od modelu do wdrożenia, co pomoże Ci tworzyć rozwiązania czytelne i gotowe do implementacji.
Praktyczne podejście do MDM i metadanych - Zrozumiesz, jak porządkować dane podstawowe, słowniki i klasyfikacje oraz jak budować katalog metadanych i lineage, aby szybciej analizować wpływ zmian w systemach.
Świadomy dobór technologii danych - Porównasz relacyjne i nierelacyjne bazy danych, replikację oraz nowoczesne wzorce przechowywania, dzięki czemu trafniej dobierzesz architekturę do skali, typu i tempa zmian danych.
Skuteczniejsza integracja danych - Poznasz ETL, ELT, Reverse ETL, CDC, integrację wsadową i strumieniową oraz rolę API i platform integracyjnych, co pozwoli Ci projektować sprawniejsze przepływy danych między systemami.
Pewność w projektowaniu analityki - Zrozumiesz różnice między Inmonem, Kimballem i Data Vault oraz zastosowanie schematów gwiazdy, płatka śniegu i data martów, aby lepiej budować warstwę analityczną dla BI.
Orientacja w nowoczesnych platformach - Nauczysz się oceniać zalety i ograniczenia Data Lake, Lakehouse, Data Fabric oraz Data Mesh, dzięki czemu dobierzesz właściwy model centralizacji lub decentralizacji danych.
Silniejsze governance i bezpieczeństwo - Dowiesz się, jak łączyć jakość danych, role nadzorcze, polityki dostępu, klasyfikację i prywatność by design, aby tworzyć architekturę wspierającą BI, ML i rozwiązania AI zgodnie z regulacjami.
Podstawy baz danych - Powinieneś swobodnie rozumieć, czym są tabele, relacje, klucze i podstawowe operacje na danych, aby łatwo śledzić zagadnienia modelowania i przechowywania informacji.
Orientacja w systemach IT - Powinieneś znać podstawowe elementy środowiska IT, takie jak aplikacje, interfejsy, bazy i integracje, aby sprawnie łączyć omawiane wzorce z realnymi rozwiązaniami.
Podstawy analityki danych - Powinieneś rozumieć, do czego służą raportowanie, hurtownie danych i przepływy danych, aby łatwiej ocenić różnice między podejściami analitycznymi i architektonicznymi.
Świadomość jakości i bezpieczeństwa - Powinieneś mieć podstawową świadomość znaczenia jakości danych, uprawnień i ochrony informacji, aby lepiej zrozumieć tematy governance, prywatności i zgodności.
