Building Data Lakes on AWS

Einführung in Data Lakes

• Mehrwert von Data Lakes für Unternehmen
• Vergleich zwischen Data Lakes und Data Warehouses
• Die grundlegenden Komponenten eines Data Lakes
• Architekturen und Szenarien, die auf Data Lakes basieren

Datenerfassung, Katalogisierung und Vorbereitung

• Beziehung zwischen Data Lake-Speicher und Dateneingabe
• Verwendung der AWS Glue-Crawler für die Erstellung eines Datenkatalogs
• Optimierung von Speicher und Abfragen durch geeignete Datenformatierung, Partitionierung und Komprimierung
• Praxis: Aufbau eines einfachen Data Lakes

Datenverarbeitung und Analytik

• Anwendung von Datenverarbeitungstechniken auf einen Data Lake
• Verwendung von AWS Glue zur Datenverarbeitung im Data Lake
• Analyse von Daten im Data Lake mit Amazon Athena

Aufbau eines Data Lake mit AWS Lake Formation

• Funktionen und Vorteile von AWS Lake Formation
• Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Erstellung eines Data Lakes mit AWS Lake Formation
• Sicherheitsmodell von AWS Lake Formation verstehen
• Praktische Übung: Erstellen eines Data Lakes mit AWS Lake Formation

Zusätzliche Lake Formation-Konfigurationen

• Automatisierung von AWS Lake Formation mit Blueprints und Workflows
• Sicherheits- und Zugriffskontrollen anwenden
• Datenabgleich mit AWS Lake Formation FindMatches
• Visualisierung von Daten mit Amazon QuickSight
• Automatisierte Erstellung von Data Lakes mit Lake Formation Blueprints
• Einführung in die Datenvisualisierung mit Amazon QuickSight

• Teilnahme am Seminar AWS Technical Essentials
• Mindestens ein Jahr Erfahrung im Aufbau von Datenanalyse-Pipelines

• Data Platform Engineers
• Lösungsarchitekten
• IT-Fachleute