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Big Data I - Grundlagen

Seminar - Cegos Integrata GmbH

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 stärke...

Termin Ort Preis*
24.09.2026- 25.09.2026 online 1.892,10 €
03.12.2026- 04.12.2026 online 1.892,10 €
firmenintern auf Anfrage auf Anfrage
*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

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
Dauer/zeitlicher Ablauf:
2 Tage
Teilnahmevoraussetzungen:
Es sind keine spezifischen Vorkenntnisse erforderlich. Ein grundlegendes IT-Verständnis ist hilfreich, jedoch nicht zwingend notwendig.
Für Teilnehmende mit ersten Erfahrungen im Datenumfeld bietet das Seminar eine strukturierte Einordnung, um Begriffe, Architekturansätze und technische Grundlagen systematisch zu verbinden.
Lehrgangsverlauf/Methoden:
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.
Zielgruppe:
Das 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.
Seminarkennung:
54601
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