01 Data
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IT-Wiki · Bereich 01
📊 Data
Der Datenlebenszyklus: Creation → Ingestion → Processing → Reporting → Exchange. Dazu Governance und KI.
AI
KI-Use-Cases auf Datenebene — von der Idee bis zur produktiven Anwendung.
Creation
Die Quellsysteme: Woher kommen unsere Daten? Eine Seite pro System, z. B. das Rimo DWH.
Exchange und Movement
Datenaustausch intern, extern und über definierte Schnittstellen (Power-Automate-Flows).
Governance
Datenqualität, Richtlinien, Ownership — inklusive Single Source of Truth (SSoT).
Ingestion
Technische Aufnahme der Daten: Bronze Lakehouses, Pipelines, Dataflows, Excel-Ingestion.
Microsoft-Fabric-Datenarchitektur im SPL
Die Gesamtarchitektur: Wie Microsoft Fabric bei SPL aufgebaut ist — der grosse Überblick.
Processing
Verarbeitung und Transformation: Lakehouse-Architektur (Bronze → Silver → Gold), ETL-Strecken.
Reporting
Berichtswesen: Board, Power-BI-Arbeitsbereiche, projektspezifische und übergreifende Reports.