CAS Data Architecture & Data-driven Business HWZ

Der CAS Data Architecture & Data-driven Business HWZ befähigt Sie, moderne Datenarchitekturen strategisch zu planen und wirksam in Ihre Organisation zu integrieren. Sie entwickeln ein tragfähiges Zielbild für Ihre Data Platform, definieren Governance- und Betriebsmodelle und übersetzen technologische Optionen in messbaren Business Value.

Im Verlauf des CAS:

• gestalten Sie eine skalierbare Datenarchitektur entlang moderner Frameworks

• bewerten Sie Cloud-, Data Engineering- und Integrationsansätze aus strategischer Perspektive

• entwickeln Sie ein Data Operating Model inklusive Rollen, Prozessen und Verantwortlichkeiten

• verbinden Sie Architekturentscheide mit Transformation, Kultur und Leadership

• erarbeiten Sie eine umsetzbare Roadmap für Ihre Organisation

Zielgruppe

Dieser Studiengang richtet sich an Fach- und Führungspersonen, die Verantwortung für Datenarchitektur und datengetriebene Transformation tragen oder übernehmen wollen.

Typische Profile sind:

• Data Architects und Data Engineering Leads mit strategischem Auftrag

• CIO, CTO oder IT-Leitung mit Verantwortung für Data Platforms

• Programm- und Transformationsverantwortliche im Bereich Data & Analytics

• Business-nahe Rollen, die Architekturentscheide verstehen und mitgestalten müssen

In 16 intensiven Unterrichtstagen erwerben Sie eine ganzheitliche Perspektive auf Data Engineering:

Methodenportfolio

Der CAS kombiniert Architekturmodellierung, strategische Fallstudien und interaktive Workshops. Sie arbeiten an konkreten Transformationsszenarien aus Ihrem eigenen Umfeld und übertragen Frameworks direkt in Ihre Organisation.

Zum Einsatz kommen:

• Architektur- und Target-Operating-Model-Workshops

• Case-based Teaching zu Data Platform und Cloud-Strategien

• Best-Practice-Insights aus Industrie und Technologie

• Peer Learning mit Führungspersonen aus IT und Business

• Vendor-neutrale Bewertung technologischer Optionen

Leistungsnachweis

Der Studiengang wird durch projektbasierte Umsetzung in interdisziplinären Teams abgeschlossen. Die Teilnehmenden führen Architecture Review Sessions mit Peer Feedback durch und entwickeln Prototypen von Data Architecture Solutions. Die Architektur-Projekte werden vor Experten präsentiert mit Industry Feedback, gefolgt von Lessons Learned-Dokumentation und persönlichen Entwicklungsplänen.