Schulung - Big Data I - Grundlagen

Big 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 Unternehmen
Teilnehmende 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.
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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.