1. Architektura danych w świecie platform danych

• rozwój architektur danych: od klasycznych hurtowni do kompleksowych platform,
• znaczenie architektury danych w firmach opartych na danych,
• architektura danych jako integralna część architektury organizacji,
• powiązania między architekturą danych, strategią danych oraz strategią AI.

2. Współczesne podejścia do architektury danych

• tradycyjne koncepcje (Inmon, Kimball, Data Vault) - co nadal ma wartość,
• data lake, data warehouse i lakehouse - różnice, podobieństwa i scenariusze użycia,
• architektury hybrydowe łączące środowiska lokalne i chmurowe,
• data mesh i data fabric - fundamenty, zalety oraz wyzwania.

3. Modelowanie danych w nowoczesnych hurtowniach i lakehouse

• przygotowanie modeli danych pod analitykę i AI,
• modele wymiarowe a podejścia elastyczne (Data Vault, szerokie tabele),
• warstwa logiczna, fizyczna i semantyczna danych,
• projektowanie modeli pod self-service BI i data science.

4. Projektowanie domen oraz produktów danych

• architektura danych oparta na domenach biznesowych,
• produkty danych - czym są i jakie mają właściwości,
• modułowość, kontrakty danych oraz odpowiedzialność zespołów,
• zapewnienie spójnych definicji i metryk w architekturach rozproszonych.

5. Integracja danych i nowoczesne pipeline'y

• ETL i ELT w realiach chmury obliczeniowej,
• przetwarzanie danych w trybie wsadowym i strumieniowym,
• orkiestracja, automatyzacja i monitorowanie potoków danych,
• wersjonowanie danych i powtarzalność analiz.

6. Metadane, katalogi danych i governance

• metadane biznesowe, techniczne oraz operacyjne,
• katalog danych jako jedno źródło wiedzy o danych,
• śledzenie pochodzenia danych (lineage) i analiza wpływu zmian,
• podejście lekkie do data governance vs wymagania regulacyjne.

7. Jakość danych i budowanie zaufania

• jakość danych jako element architektury, a nie dodatek,
• definiowanie reguł jakości oraz ich ciągły monitoring,
• odpowiedzialność za jakość w architekturze domenowej,
• zwiększanie zaufania do danych w organizacji.

8. Współpraca zespołów danych z biznesem

• role i kompetencje w nowoczesnych zespołach danych,
• współdziałanie architektów danych, inżynierów, analityków i data scientistów,
• modele odpowiedzialności i właścicielstwa danych,
• zarządzanie zmianami definicji oraz wiedzą organizacyjną.

9. Architektura danych jako podstawa BI, ML i AI

• jedna platforma danych dla analityki i uczenia maszynowego,
• przygotowanie i udostępnianie danych pod modele ML i AI,
• integracja architektury danych z procesami MLOps,
• rola architektury danych w automatyzacji decyzji biznesowych.

10. Bezpieczeństwo, prywatność i zgodność danych

• projektowanie architektury z myślą o bezpieczeństwie i prywatności,
• ochrona danych osobowych i danych wrażliwych,
• mechanizmy kontroli dostępu oraz audyt,
• architektura danych wobec regulacji i wymogów compliance.

11. Trendy i przyszłość architektury danych

• rosnące znaczenie warstwy semantycznej,
• data products i decentralizacja odpowiedzialności za dane,
• architektura danych wspierająca generatywną AI,
• przejście od raportowania do inteligentnych systemów decyzyjnych.

🔐 Kurs Architektura danych - online | Cognity Sp. z o.o.

Cognity Sp. z o.o. - "To Know How!"

📍 ul. Morawskiego 5, 30-102 Kraków
📞 Telefon: 577 136 633
📧 E-mail: [email protected]

📌 Wizytówka Google (lokalizacja w Krakowie):
👉 https://maps.app.goo.gl/SZNZjGSfKWd2bQyDA

🎓 Kurs Architektura danych - podstawy | Online

Cognity Sp. z o.o. prowadzi kurs Architektura danych w formule online dla uczestników z całej Polski. Szkolenie skierowane jest do osób pracujących z danymi, analityków biznesowych, specjalistów IT, data engineerów, a także wszystkich, którzy chcą zrozumieć, jak projektować i organizować nowoczesne środowiska danych w organizacji.

Podczas kursu uczestnicy poznają kluczowe koncepcje architektury danych wykorzystywane w nowoczesnych systemach analitycznych i środowiskach Business Intelligence.

📊 Zakres kursu Architektura danych:

• wprowadzenie do architektury danych w organizacji,
• rodzaje systemów danych (systemy operacyjne, hurtownie danych, data lake),
• projektowanie modeli danych i struktur informacyjnych,
• integracja danych z wielu źródeł,
• procesy ETL / ELT i zarządzanie przepływem danych,
• architektura nowoczesnych platform danych (cloud, lakehouse),
• zarządzanie jakością danych (Data Quality),
• bezpieczeństwo danych i zarządzanie dostępem,
• podstawy zarządzania danymi (Data Governance).

Szkolenie ma charakter praktyczny - uczestnicy analizują przykłady architektur danych stosowanych w realnych projektach biznesowych.

👉 Szczegóły kursu Architektura danych:
https://www.cognity.pl/kurs-architektura-danych

🧠 Baza wiedzy - analiza danych, architektura danych i narzędzia Microsoft (blog Cognity)

Na blogu Cognity publikujemy artykuły dotyczące:
📊 analizy danych i raportowania,
🏗️ architektury danych i projektowania systemów danych,
📈 Business Intelligence i narzędzi analitycznych,
🤖 AI w pracy biurowej i analizie danych,
🧩 narzędzi Microsoft (Power BI, Power Automate, Power Apps, Copilot),
💻 szkoleń IT i kompetencji cyfrowych.

👉 Blog Cognity:
https://www.cognity.pl/blog

⭐ Dlaczego warto wybrać kurs Architektura danych w Cognity (online)?

✅ profesjonalna firma szkoleniowa IT,
✅ szkolenie realizowane w formule online - dostępne z całej Polski,
✅ praktyczne podejście do projektowania architektury danych,
✅ program dopasowany do realnych potrzeb biznesowych,
✅ doświadczeni trenerzy - praktycy pracy z danymi.

Chcesz zrozumieć, jak projektować nowoczesne środowiska danych i architekturę systemów analitycznych?

Skontaktuj się z nami i sprawdź najbliższe terminy szkolenia online.