Als Data-Warehouse-Architekt spielen Sie eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung, Implementierung und Wartung von Data-Warehouse-Lösungen. Hier sind einige Schlüsselkompetenzen und Bereiche, die Sie lernen und beherrschen sollten:1. Grundlagen des Data WarehousingKonzepte wie Stern-Schema, Schneeflocken-Schema, Fact-Tabellen und DimensionstabellenETL-Prozesse (Extraktion, Transformation, Laden)2. DatenbanktechnologienRelationale Datenbankmanagement-Systeme (RDBMS) wie SQL Server, Oracle, PostgreSQL usw.MPP (Massively Parallel Processing) Datenbanksysteme wie Amazon Redshift, Google BigQuery oder Snowflake3. ETL und DatenintegrationETL-Tools wie Informatica, Talend, Microsoft SSIS oder Apache NiFiDatenqualitätsmanagement und -bereinigungChange Data Capture (CDC) und inkrementelles Laden4. Big Data und Data LakesPlattformen wie Hadoop und SparkData-Lake-Architekturen und -Tools wie Amazon S3, Azure Data Lake oder Databricks5. Datenmodellierung und -designErweiterte Datenmodellierungstechniken wie Data Vault oder Anchor ModelingNormalisierung und Denormalisierung von DatenPerformance-Optimierung durch Indizierung, Partitionierung und Aggregation6. Business Intelligence und ReportingBI-Tools wie Power BI, Tableau oder QlikViewOLAP-Konzepte und Tools wie SSAS oder MondrianErstellung von Dashboards und interaktiven Berichten7. Cloud-TechnologienCloud-basierte Data-Warehouse-Lösungen wie Amazon Redshift, Snowflake oder Google BigQueryIntegration von Cloud-Diensten und APIs8. Sicherheit und ComplianceDatenverschlüsselung, sowohl in Ruhe als auch in TransitZugriffskontrolle und Rollenbasierte Zugriffskontrollsysteme (RBAC)Branchenspezifische Compliance-Standards wie GDPR, HIPAA oder CCPA9. DevOps und AutomatisierungAutomatisierung von Data-Warehouse-Deployment und -ManagementVersionskontrolle und CI/CD für Datenmodelle und ETL-ProzesseAls Data-Warehouse-Architekt müssen Sie nicht nur technische Fähigkeiten, sondern auch ein tiefes Verständnis für Geschäftsprozesse haben. Das kontinuierliche Lernen und die Anpassung an sich ändernde Technologielandschaften und Geschäftsanforderungen sind entscheidend für den Erfolg in dieser Rolle. .