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Schulung - Big Data - Definitionen, Technologien und Produkte im Überblick

Big Data verständlich erklärt - Technologien, Anwendungsbereiche und Produktüberblick

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Daten gelten als einer der wichtigsten Rohstoffe der digitalen Wirtschaft - doch erst durch die richtige Einordnung und Nutzung von Big Data lassen sich daraus fundierte Entscheidungen und Innovationen ableiten.

In diesem zweitägigen Seminar erhalten Sie einen umfassenden Überblick über zentrale Begriffe, Technologien und Produkte im Big-Data-Umfeld. Sie lernen, wie sich Big Data von klassischen Data-Warehouse-Ansätzen abgrenzt, welche Infrastrukturen und Analyseverfahren zum Einsatz kommen und welche marktrelevanten Tools und Plattformen derzeit dominieren - herstellerübergreifend und praxisnah. Das Seminar wird im Präsenz- oder Live-Online-Format angeboten und basiert auf unserem 4REAL-Modell für einen nachhaltigen Lerntransfer. Ergänzt wird das Seminar durch digitale Inhalte auf unserer Lernplattform LearningHub@Cegos.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage, Big-Data-Konzepte fachlich einzuordnen, technologische Entwicklungen besser zu bewerten und fundierte Entscheidungen für Ihre IT-Strategie oder Projektplanung zu treffen. Ideal für alle, die ihre Datenkompetenz strategisch ausbauen möchten.

Zielgruppe

Wer sollte teilnehmen:

Zielgruppe

  • IT-Architektinnen und -Architekten, die sich mit der Integration von Big Data in bestehende Systeme befassen.
  • Fach- und Führungskräfte, die strategische Entscheidungen im Bereich Datenmanagement treffen.
  • Projektleiter:innen, die Big Data-Projekte planen und umsetzen.
  • Software-Ingenieurinnen und -Ingenieure, die an der Entwicklung von Big Data-Anwendungen arbeiten.
  • Datenbank-Administratorinnen und -Administratoren, die für die Verwaltung und Optimierung von Datenbanken verantwortlich sind.
  • Data Warehouse-Gestalter:innen, die bestehende Systeme an neue Anforderungen anpassen.

Voraussetzungen

  • Allgemeine IT-Kenntnisse sind erforderlich.
  • Kenntnisse in Datenbanktechnologien und Speicherkonzepten werden vorausgesetzt.
  • Vorkenntnisse im Bereich Data Warehouse (DWH) sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich.
Trainingsprogramm

Trainingsprogramm

Wahrnehmungen und Definitionen:

  • Grenzen klassischer Datenbanken und Tools 
  • Neue Anforderungen: Unstrukturierte Daten, Internet of Things, Sensordaten, Echtzeitanalyse 
  • Gartner 3V (Volume, Velocity, Variety), IBM 4V (Volume, Velocity, Variety, Veracity)
  • Real und Near-Real Time Analytics, Streaming, Machine Learning (ML) und Artificial Intelligence (AI)
  • Data Warehouse, Grenzen von ETL
  • Data Lake Konzepte, ELT, In Memory Analytics
  • Big Data Tag Cloud der Assoziationen

Technologien und Anforderungen:

  • GRID Konzepte für Massiv Parallel Processing (MPP)
  • Verteilte Dateisysteme, DAS, NAS, SAN
  • Infrastrukturmanagement: Scale Out vs. Scale Up
  • MAP/REDUCE, In Memory Data, Columnar Data Organization
  • CAP-Theorem, ACID, BASE
  • Replikationsverfahren
  • NoSQL und NewSQL
  • Big Data und Cloud Computing
  • Machine Learning und Deep Learning

Produkte und Herstellerstrategien:

  • Apache HADOOP Core, Apache HADOOP Common: HBASE, Hive, Pig, Oozie, Flume, Kafka, Zookeeper etc.
  • Beyond HADOOP: Apache Spark - Streaming, Machine Learning, SQL und Graph, Apache Flink
  • Kommerzielle HADOOP Distributionen: Hortonworks, Cloudera, MapR, Microsoft HDInsight
  • Cloud-Based Services: AWS Lex, IBM Watson, Google Cloud, Microsoft Azure
  • Google Tensorflow
  • ORACLE, IBM, SAP, SAS, Microsoft
Schulungsmethode

Schulungsmethode

Der Vortrag der Trainer:innen steht im Vordergrund, dabei ermöglichen es Ihnen Diskussionsphasen, Fragen aus Ihrer Praxis einzubringen und Ihre Erfahrungen mit den anderen Teilnehmenden auszutauschen und gegenseitig Wissen zu ergänzen.

Hinweis

Hinweis

Für eine optimale Lernerfahrung in unseren Online-Schulungen empfehlen wir Ihnen die Teilnahme mit einem zweiten Bildschirm. So können Sie die Schulungsinhalte verfolgen und parallel Anwendungen öffnen oder an praktischen Übungen teilzunehmen.

Weiterführende Informationen: Eine Auswahl vertiefender Inhalte und praxisorientierter Beiträge zum Thema Datenkompetenz finden Sie in unserem Datenkompetenz‑Blog.

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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Für wen ist dieses Seminar geeignet?
Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte, IT- und Datenverantwortliche, Architekt:innen, Projektleiter:innen sowie Entscheider:innen aus Fachbereichen, die Big Data strategisch einordnen, technologische Optionen verstehen und Gespräche mit Anbietern oder internen Spezialist:innen fundierter führen möchten.

Welche Voraussetzungen muss ich mitbringen?
Es sind keine tiefgehenden technischen Vorkenntnisse notwendig. Ein grundlegendes Verständnis von IT-Systemen, Datenhaltung und analytischen Fragestellungen ist hilfreich, um die vorgestellten Technologien, Architekturen und Anwendungsfälle besser einordnen zu können.

Was ist das Ziel des Seminars?
Ziel des Seminars ist es, Ihnen einen strukturierten Überblick über Begriffe, Architekturkonzepte, Technologien und Produkte im Big-Data-Umfeld zu geben. Sie lernen, Buzzwords zu entwirren, zentrale Plattformen und Werkzeuge voneinander zu unterscheiden und die Relevanz von Big Data für Ihr Unternehmen besser einzuschätzen.

Werden konkrete Produkte und Hersteller vorgestellt?
Ja, im Seminar werden herstellerübergreifend ausgewählte Plattformen und Technologien besprochen (z. B. Komponenten des Hadoop-Ökosystems, Cloud-Angebote großer Provider und typische Analytics-Stacks). Der Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis der jeweiligen Rolle im Gesamtbild und weniger auf der tiefen technischen Implementierung.

Wie praxisorientiert ist das Seminar?
Der Schwerpunkt liegt auf Einordnung, Architektur- und Technologieverständnis. Anhand von Beispielen, Referenzarchitekturen und typischen Anwendungsfällen wird gezeigt, wie Unternehmen Big-Data-Technologien nutzen. Praktische Konfigurationen oder Programmierübungen sind nicht Bestandteil des Seminars.

Welche Lernmethoden kommen zum Einsatz?
Das Seminar kombiniert Vorträge der Trainer:innen mit Diskussionen, kurzen Beispielsequenzen und Erfahrungsaustausch im Plenum. Fragen aus Ihrer Praxis sind ausdrücklich willkommen und können - soweit möglich - in die Diskussion und Einordnung der Technologien einfließen. Ergänzend stehen Ihnen digitale Inhalte auf unserer Lernplattform LearningHub@Cegos zur Verfügung.

Welchen konkreten Nutzen habe ich von der Teilnahme?
Nach dem Seminar können Sie Big-Data-Konzepte, -Architekturen und -Technologien besser einordnen. Sie sind in der Lage, Angebote und Lösungsansätze fundierter zu bewerten, strategische Entscheidungen im Bereich Daten- und Analytics-Plattformen besser vorzubereiten und den Dialog mit technischen Expert:innen und Experten, Anbietern und internen Stakeholdern zielgerichteter zu führen.

Termine

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