Big Data I - Grundlagen (Live Online Training)

Big Data Grundlagen, moderne Datenarchitekturen und Datenkompetenz verstehen

• Modul 1: Grundlagen & Einordnung
  • Was ist Big Data? Merkmale und Herausforderungen
  • Warum klassische Datenarchitekturen an Grenzen stoßen
  • Beispiele aus Industrie, Verwaltung, Forschung
  Modul 2: Moderne Datenarchitekturen
  • Data Warehouse vs. Data Lake
  • Lakehouse, Data Mesh, Data Fabric: Konzepte und Einsatzszenarien
  • Evaluationskriterien für Architekturentscheidungen
  Modul 3: Datenverarbeitung & Datenströme
  • Batch vs. Streaming Processing
  • Datenquellen, APIs, Pipelines
  • Praktische Beispiele aus realen Geschäftsanwendungen
  Modul 4: Datenformate & Speichertechnologien
  • Strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten
  • Speicher- und Austauschformate (CSV, JSON, Parquet)
  • Beispiele aus verteilten Systemen
  Modul 5: Data Governance & Sicherheit
  • Datenschutz (inkl. DSGVO-Relevanz)
  • Data Quality und Metadatenmanagement
  • Rollen und Verantwortlichkeiten im Unternehmen
  Modul 6: Transfer & Praxisanwendung
  • Identifikation relevanter Use Cases
  • Bewertung nach Nutzen & Komplexität
  • Entwicklung eines ersten Umsetzungsschritts

Methode

Das Seminar kombiniert verständliche Impulsvorträge mit realitätsnahen Beispielen, moderierter Gruppenarbeit, kurzen Live-Demos und strukturierten Transferaufgaben.Die Teilnehmenden arbeiten mit praxisnahen Vorlagen wie Use-Case-Canvas, Architektur-Templates und einem 90-Tage-Plan. So entsteht nicht nur ein fachliches Verständnis, sondern auch ein konkreter Bezug zum eigenen Arbeitsumfeld.

LernzieleBig Data Grundlagen gehören heute zu den wichtigsten Kompetenzen für Fach- und Führungskräfte in datengetriebenen Unternehmen. Wer moderne Datenarchitekturen verstehen, datenbasierte Entscheidungen treffen oder Big-Data-Initiativen bewerten möchte, benötigt ein solides Grundverständnis der zentralen Konzepte, Technologien und Einsatzmöglichkeiten.In diesem Big Data Grundlagen Seminar lernen Sie praxisnah, wie Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, Data Mesh und Data Fabric zusammenwirken und welche Rolle sie in modernen Datenplattformen spielen. Gleichzeitig stärken Sie Ihre Datenkompetenz im Sinne eines praxisnahen Data Literacy Trainings: Sie lernen, Daten besser einzuordnen, Use Cases zu bewerten und erste Schritte für eigene Big-Data-Projekte abzuleiten.Das Seminar verbindet konzeptionelles Verständnis mit konkreten Beispielen aus der Praxis. Es eignet sich besonders für Teilnehmende, die Big Data für Entscheider:innen verständlich aufbereiten, Datenarchitekturen bewerten oder den Einstieg in moderne Datenprojekte strukturiert vorbereiten möchten.Nutzen für Teilnehmende und UnternehmenTeilnehmende gewinnen Klarheit darüber, wie Big Data-Technologien, Datenarchitekturen und Datenplattformen zusammenspielen. Sie können Big-Data-Initiativen fundierter bewerten, Anforderungen besser formulieren und die Zusammenarbeit zwischen Fachbereich, Management und IT wirksamer gestalten.Unternehmen profitieren von stärkerer Datenkompetenz, realistisch priorisierten Projekten und einer besseren Entscheidungsgrundlage für Datenstrategien, Datenarchitektur und erste Big-Data-Anwendungsfälle.Dieses Seminar ist ideal für alle, die Big Data verständlich einordnen, moderne Datenarchitekturen bewerten und datengetriebene Vorhaben fundiert vorbereiten möchten.Jetzt Platz sichern und teilnehmen.Sie entwickeln ein fundiertes Verständnis für Big Data Grundlagen, moderne Datenarchitekturen und Datenverarbeitungsprozesse. Nach dem Seminar können Sie Big-Data-Initiativen sicher beurteilen, relevante Anwendungsfälle identifizieren und erste Umsetzungsschritte im eigenen Arbeitskontext planen.Lernziele – Sie lernen:

• Big Data klar zu definieren und von klassischen Datenverarbeitungsansätzen abzugrenzen. 
• Anforderungen, Potenziale und Grenzen von Big Data in Organisationen zu erkennen. 
• Architekturansätze wie Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse, Data Mesh und Data Fabric zu unterscheiden. 
• Die Rolle moderner Datenarchitekturen für Analytics, Reporting, KI und datengetriebene Geschäftsmodelle einzuordnen. 
• Unterschiede zwischen Batch- und Streaming-Datenverarbeitung zu verstehen. 
• Datenformate wie CSV, JSON und Parquet sowie grundlegende Speichertechnologien einzuordnen. 
• Data Quality, Data Observability, Datenschutz und Governance-Aspekte zu berücksichtigen. 
• Relevante Big-Data-Use-Cases zu identifizieren und zu priorisieren. 
• Einen ersten 90-Tage-Plan für den Transfer in den eigenen Arbeitskontext zu entwickeln.

KompetenzenSie erweitern Ihre technischen Grundkompetenzen im Bereich Big Data, Datenarchitekturen und Datenverarbeitung. Gleichzeitig stärken Sie Ihre Data Literacy, also Ihre Fähigkeit, Daten, Datenqualität, Datenflüsse und datengetriebene Entscheidungen sicherer einzuordnen.Darüber hinaus entwickeln Sie analytische und strategische Kompetenzen, um datengetriebene Projekte fachlich zu bewerten, mit IT-Teams auf Augenhöhe zu kommunizieren und Big-Data-Initiativen im Unternehmen gezielt zu begleiten.ZielgruppenDas Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte, Projektleitende, Produktmanager:innen, Data Analysts sowie Entscheider:innen, die Big Data Potenziale verstehen und datengetriebene Initiativen fundiert bewerten möchten.Ebenso eignet sich die Schulung für Mitarbeitende aus IT, BI und Analytics sowie technisch affine Anwender:innen, die ein solides Grundverständnis moderner Datenarchitekturen und Big-Data-Plattformen aufbauen möchten.