Data Lake, Data Warehouse i Lakehouse: architektura nowoczesnych platform danych
Nowoczesne organizacje przetwarzają coraz większe ilości danych i potrzebują architektury, która pozwala je efektywnie przechowywać, analizować i udostępniać.
Idealny dla zespołów, które…
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
jakie są różnice między Data Lake, Data Warehouse i Lakehouse
kiedy stosować poszczególne architektury danych
jak projektować nowoczesną platformę danych
jak integrować narzędzia analityczne z platformą danych
Co konkretnie robimy
- · Wprowadzenie do architektury platform danych
- · Data Warehouse – klasyczne podejście do analityki danych
- · Data Lake – elastyczne przechowywanie dużych zbiorów danych
- · Architektura Lakehouse – połączenie zalet obu podejść
- · Batch vs streaming w platformach danych
- · Wybór architektury w zależności od potrzeb organizacji
- · Q&A
Od briefu do retro w 30 dniach.
Brief i diagnoza
Rozmowa z liderem zespołu + krótka ankieta dla uczestników. Określamy cele, gap, kontekst.
Modyfikacja programu
Dostosowujemy moduły, case studies i przykłady kodu pod Twój stack. Akceptacja w 5 dni.
Warsztat
Sesje z trenerem, hands-on, code review. Mentor dostępny też pomiędzy sesjami.
Retro + raport
Raport z efektami dla zespołu i lidera. 30 dni konsultacji w cenie.
Wyślij brief. Odezwiemy się w 1 dzień.
Po krótkim briefie przygotujemy program i wycenę. Bez zobowiązań — to tylko punkt wyjścia do rozmowy.
Dziękujemy!
Odezwiemy się w ciągu 1 dnia roboczego.
Inne programy dla zespołów
Zobacz wszystkie →AI jako narzędzie wspierające modernizację aplikacji
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Analityka sprzedaży w e-commerce: budowa modeli danych i dashboardów
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.
Apache Airflow: orkiestracja pipeline’ów danych
Praktyczne warsztaty z AI i analityki danych — na realnych przypadkach Twojego zespołu.