Seminar AnzoGraph DB Architektur und Einsatzszenarien

Überblick

Dieses Seminar ordnet AnzoGraph DB in technische und fachliche Datenarchitekturen ein. Der Schwerpunkt liegt nicht auf tiefer Implementierung, sondern auf belastbarer Bewertung: welche Aufgaben eine analytische Graphdatenbank sinnvoll übernimmt, welche Voraussetzungen ein Projekt braucht und welche Entscheidungen früh getroffen werden müssen. Damit eignet sich das Seminar besonders für die Phase vor oder zu Beginn eines Graphdatenbankprojekts.

Zielgruppe

Geeignet für technische Entscheider, Architektur, Projektleitung, Data Governance, Data Engineering, BI-Verantwortliche und Evaluierungsteams, die AnzoGraph DB fachlich und technisch einordnen müssen.

Voraussetzungen

Erforderlich ist ein allgemeines Verständnis von Datenplattformen, Datenbanken und Integrationsarchitekturen. Vorkenntnisse in AnzoGraph DB, RDF oder SPARQL sind nicht erforderlich.

Inhalte

• Einordnung von AnzoGraph DB und Altair Graph Lakehouse in moderne Datenlandschaften
• Typische Einsatzszenarien für analytische Graphdatenbanken und Knowledge Graphs
• Abgrenzung zu relationalen Datenbanken, Data Warehouses, Data Lakes und Property-Graph-Systemen
• Rollen von RDF, SPARQL, Ontologien und Named Graphs in Projekten
• Architekturmuster für Datenintegration, Analyse, semantische Suche und KI-nahe Datenbereitstellung
• Kriterien für Plattformauswahl, Pilotierung, Betriebsmodell und Skalierungsplanung
• Projektrollen, Verantwortlichkeiten und typische Übergabepunkte zwischen Fachbereich, Entwicklung und Betrieb
• Risiken bei Modellierung, Datenqualität, Performance, Sicherheit und organisatorischer Governance
• Entscheidungsvorlage für nächste Schritte nach einer technischen Bewertung

Praxisübungen

• Bewertung mehrerer Einsatzszenarien nach Nutzen, Aufwand und technischer Eignung
• Skizzierung einer Zielarchitektur für einen analytischen Knowledge Graph
• Erstellung einer Kriterienliste für Pilot, Proof of Concept oder Produktiveinführung

Praxisnutzen

Nach dem Seminar kann AnzoGraph DB realistisch eingeordnet werden. Das verhindert überzogene Erwartungen ebenso wie vorschnelle Ablehnung. Beides ist in IT-Projekten traditionell teuer; nüchterne Architekturarbeit ist meistens günstiger.