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In dieser Folge spricht Jan mit Matthias Niehoff über das Konzept der Data-Aware Architecture. Matthias, Head of Data und Principal Data Architect bei Codecentric, erklärt, dass es sich hierbei weniger um ein fest definiertes Architektur-Pattern handelt, sondern um einen Denkansatz: Daten von Anfang an in die Architekturprozesse einzubeziehen, insbesondere für analytische Zwecke, ohne dass die Entwickler:innen ihre Anwendungskomplexität unnötig erhöhen müssen. Die Methode hilft, die Nutzung von Daten strukturierter, nachvollziehbarer und verlässlicher zu gestalten, ohne interne Implementierungen unnötig zu überfrachten.
Matthias geht detailliert darauf ein, wie Data-Aware Architecture in der Praxis aussieht: von der frühzeitigen Einbindung von Analytics-Teams über die Definition von Data Contracts bis hin zu Data Products, die als Schnittstellen zwischen Entwicklung und Datenkonsumenten fungieren. Ziel ist es, stabile, dokumentierte und validierbare Datenflüsse zu schaffen, die auch bei Änderungen im System konsistent bleiben. Dabei betont er die Bedeutung pragmatischer Lösungen statt Overengineering – große Tools oder Plattformen allein lösen das Kernproblem nicht, die Organisation und die Abstimmung zwischen Teams sind entscheiden.
Besonders spannend wird es im Umgang mit Legacy-Systemen: Matthias beschreibt, wie man bestehende, oft veraltete Schnittstellen analysiert, Verantwortlichkeiten klärt und Schritt für Schritt Data Contracts implementiert - und das alles skalierbar.
Abgerundet wird die Folge durch einen Blick auf die Rolle von KI im Kontext von Data-Aware Architecture. Matthias erläutert, wie KI-gestützte Tools die Datennutzung unterstützen können, zum Beispiel durch semantisches Kontext-Engineering oder als direkte Konsumenten von Daten.
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