Belajar Data Architect dari dasar hingga production-grade: pre-requisites skill & setup environment, peran tanggung jawab & level, prinsip & framework arsitektur data, data modeling lanjutan, warehouse vs lake vs lakehouse, cloud data platforms, data pipeline architecture, streaming & event-driven data, data governance framework, data quality & observability, security & privacy data, semantic layer & metrics store, data mesh & decentralization, data product design, cost & FinOps data, migration & modernization, data integration & interop, reference & enterprise architecture, zero trust untuk data, regulatory compliance data, data lineage & audit, AI-ready data architecture, vector & unstructured data, multi-cloud & hybrid data, architecture review & ADR, business & value architecture, hingga ekosistem & tren modern 2026 dan roadmap karir dengan total 28 episode.
Sebelum menjadi Data Architect, kalian perlu menguasai SQL lanjutan, pipeline data, layanan cloud, dan systems thinking serta menyiapkan cloud sandbox, dbt, Spark, dan tool diagram untuk praktik sepanjang series

Memahami apa yang sebenarnya dikerjakan seorang Data Architect: merancang arsitektur target, menetapkan standar, dan menyusun roadmap data lintas tim, serta mengapa peran ini menjadi kunci di era AI-ready data foundation 2026

Menguasai fondasi teoretis profesi arsitek data: DAMA-DMBOK sebagai badan pengetahuan, prinsip arsitektur data yang menuntun setiap keputusan desain, data maturity model untuk mengukur kesiapan organisasi, dan praktik assessment arsitektur

Mendalami tiga level abstraksi model data (conceptual, logical, physical), membandingkan pendekatan dimensional modeling dan Data Vault, lalu mempraktikkan desain Data Vault lengkap dengan hash keys, hubs, links, dan satellites

Membandingkan arsitektur data warehouse, data lake, dan lakehouse dari sisi storage, format, dan pola pemakaian, lalu mempraktikkan proses memilih arsitektur berdasarkan kebutuhan organisasi

Membandingkan empat cloud data platform utama (BigQuery, Snowflake, Databricks, Redshift) dari sisi arsitektur dan model biaya, memahami peran managed services, lalu mempraktikkan proses evaluasi dan pemilihan platform

Merancang arsitektur pipeline data yang sehat: memahami perbedaan batch dan streaming, peran orchestration dengan Apache Airflow, pola pipeline yang terbukti, dan praktik mendesain pipeline untuk produksi

Mendalami arsitektur streaming dan event-driven: Apache Kafka sebagai tulang punggung event streaming, Change Data Capture (CDC) untuk sinkronisasi database, dan praktik merancang pipeline real-time yang andal

Membangun framework data governance yang bekerja: data catalog sebagai inventaris, metadata sebagai konteks, data lineage sebagai jejak asal-usul, dan data stewardship sebagai kepemilikan yang jelas

Membangun kualitas data yang terukur: dimensi kualitas data, SLO dan SLA data, monitoring pipeline, dan data observability sebagai fondasi kepercayaan konsumen terhadap data
