Oliver Rothland
Trainer und Solution Architekt
Erfahrungen
Trainer und Solution Architekt
Unterstützt nationale und international agierende Unternehmen beim Aufbau daten-zentrierter Prozesse, Methoden, Systeme und Anwendungen (data-driven company).
Ermittelt essentielle Use Cases und nicht-funktionale Anforderungen, um Architekturen zu entwickeln und interne Prozesse der Kunden zu optimieren.
Entwickelt Schulungspläne für neue Technologien und Methoden.
Fachkompetenz in Data Management, Data Mesh, Data Fabric, Observability, Big Data Technologien und Advanced Analytics Methoden.
Arbeitet mit Cloud Data Analytics Umgebungen und semantischen Ebenen.
Beherrscht wichtige Soft Skills wie Agilität, Teamfähigkeit, Kreativität und analytische Kompetenz.
Spezialisierung im Bereich Data Engineering, Daten-Katalogisierung, -Virtualisierung, -Exploration und -Visualisierung.
Fokussiert sich auf die Operationalisierung von Infrastruktur, Daten und analytischen Modellen (DevOps, DataOps, MLOps).
Bildet die Schnittstelle zwischen Architektur, Fachbereich, Entwicklung und Operations unter Berücksichtigung essentieller Kernbereiche wie Data Governance, Data Security und Data Quality.
Berät Unternehmen in der Einführung und Nutzung effizienter Systeme und Technologien.
Zusammenfassung
Oliver Rothland arbeitet seit über 25 Jahren im Bereich Data Management und agilem Requirements Engineering und unterstützt hierbei nationale und international agierende Unternehmen beim Aufbau datenzentrierter Prozesse, Methoden, Systeme und Anwendungen (data-driven company).
Um Projekte erfolgreich zu realisieren, unterstützt Oliver Rothland seine Kunden bei der Ermittlung essentieller Use Cases und (nicht funktionaler) Anforderungen, um daraus auf der einen Seite eine Architektur aufbauen zu können. Und, um auf der anderen Seite, interne Prozesse des Kunden zu optimieren und Schulungspläne für neue Technologien und Methoden zu erarbeiten.
Als Trainer und Solution Architekt für Data Management, Data Mesh, Data Fabric, Observability, Big Data Technologien, Advanced Analytics Methoden und agiler Entwicklung kombiniert er technologisches Know How (beispielsweise zur Datenanalyse in Cloud Data Analytics Umgebungen über semantische Ebenen) mit wichtigen Soft Skills (wie z.B. Agilität, Teamfähigkeit, Kreativität, Analytische Kompetenz), um Lösungen nutzbar und erlebbar zu machen.
Im Bereich Data Management liegt sein Schwerpunkt, neben der effizienten Nutzung von Systemen, in der einfachen Verwendung von Technologien für Data Engineering, zur Daten-Katalogisierung, -Virtualisierung, -Exploration und -Visualisierung und der Operationalierung, sowohl von Infrastruktur, wie auch Daten und mathematischen, analytischen Modellen (DevOps, DataOps, MLOps).
Aufgrund seiner umfangreichen Erfahrung in Data-Management-Enterprise- und Cloud-Umgebungen bildet er - unter Berücksichtigung essentieller Kernbereiche wie Data Governance, Data Security, Data Quality - das Bindeglied zwischen Architektur, Fachbereich, Entwicklung und Operations.
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