Big Data - Streaming & RealTime BI mit Apache Kafka

In dieser 3-tägigen Schulung "Big Data - Streaming & RealTime BI mit Apache Kafka" lernen Sie, Echtzeitdatenströme aus Kafka-basierend Plattformen zu erfassen und für RealTime BI nutzbar zu machen. Sie verstehen Batch vs. Echtzeit-Analytics, Latenzanforderungen und typische Use Cases wie Monitoring oder Fraud Detection. Mit Apache Flink oder Spark Streaming konzipieren Sie Pipelines inklusive Windowing, Aggregationen und Exactly-once-Semantik. Sie integrieren Streaming in Lakehouse-Umgebungen und bauen Live-Dashboards mit BI-Tools auf. Sie treffen fundierte Entscheidungen zwischen Lambda- und Kappa-Architekturen sowie Hybrid-Szenarien. Abschließend beherrschen Sie Governance, Monitoring, Security und Cloud-Betrieb für skalierbare RealTime-BI-Plattformen.

Motivation & Grundlagen von RealTime BI

• Batch vs. Echtzeit-Analytics
• Business-Anforderungen an RealTime BI
• Latenz, Durchsatz, Aktualität
• Typische Use Cases

Streaming-Datenquellen & Event Streams

• Ereignisgetriebene Systeme
• Event-Modelle & Schemas
• Datenqualität in Streams
• Umgang mit verspäteten Events

Streaming Processing Grundlagen

• Continuous Processing Konzepte
• Stateful vs. Stateless Processing
• Windowing & Aggregationen
• Exactly-once Semantik

Kafka & Streaming als Backbone

• Kafka Topics & Consumer Groups
• Event Retention & Replay
• Skalierung & Fehlertoleranz
• Integration mit Analytics Engines

Echtzeit-Analyse mit Flink & Spark

• Streaming Aggregationen
• Echtzeit-KPIs
• Anomalieerkennung
• Performance-Tuning

RealTime BI & Dashboards

• Anbindung von BI-Tools
• Push vs. Pull Modelle
• Live-Dashboards & Alerts
• Visualisierung von Streaming-Daten

Architekturpatterns für RealTime BI

• Lambda- & Kappa-Patterns
• Streaming → Lakehouse
• Hybrid Batch & Streaming
• Best Practices

Governance & Betrieb

• Monitoring & Alerting
• Security & Zugriff
• Kostenkontrolle
• Betrieb in Cloud-Umgebungen