Data Warehousing mit KI: ETL-Pipelines & Data Lakes

Seminar - GFU Cyrus AG

Die Teilnehmer erlangen praktische Fähigkeiten im Einsatz von KI-Tools für Data Warehousing. Sie lernen automatisierte ETL-Pipelines zu erstellen, Data Lakes intelligent zu verwalten und Datenqualität kontinuierlich zu überwachen. Besonderer Fokus liegt auf der Integration in bestehende Data-Stack.

Termin	Ort	Preis^*
21.09.2026- 23.09.2026	Köln	2.415,70 €	jetzt buchen
21.09.2026- 23.09.2026	online	2.415,70 €	jetzt buchen

^*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:

1. KI-Revolution im Data Warehousing
- Traditionelle vs. KI-gestützte Ansätze
  : Paradigmenwechsel in der Datenverarbeitung
- Schlüsseltechnologien
  : ML-basierte Datenintegration, intelligente Metadatenverwaltung
- Use Cases
  : Automatisierte Datenqualitätsprüfung, self-service Data Preparation
2. Intelligente ETL/ELT-Prozesse
- Schema Inference
  : Automatische Erkennung von Datenstrukturen
- Data Matching
  : KI-gestützte Entity Resolution über verschiedene Quellen
- Anomalieerkennung
  : Automatisierte Identifikation von Datenproblemen während des Transfers
3. Automatisierte Data Lake Management
- Data Cataloging
  : Intelligente Metadaten-Generierung mit NLP
- Data Lineage Tracking
  : Automatisierte Nachverfolgung von Datenherkünften
- Storage Optimization
  : KI-gesteuerte Tiering-Strategien für heiße/warme/kalte Daten
4. Datenqualität & Governance
- Automatisierte Profiling
  : Erkennung von Mustern und Ausreißern
- Self-healing Pipelines
  : Automatische Korrektur häufiger Datenprobleme
- Compliance Monitoring
  : Echtzeit-Überwachung von DSGVO-Anforderungen
5. Query Optimization & Performance
- Workload Prediction
  : Vorhersage von Abfragemustern für bessere Caching-Strategien
- Index Advisor
  : Automatische Empfehlung optimaler Indizes
- Materialized View Selection
  : Intelligente Vorberechnung von Ergebnissen
6. Data Virtualization & Federation
- Federated Query Processing
  : Intelligentes Routing von Abfragen
- Semantic Layer Automation
  : Automatische Generierung von Geschäftslogik
- Query Understanding
  : Natürlichsprachliche Abfrageinterpretation
7. Tools & Plattformen
- Open Source
  : Apache Griffin, Great Expectations, DataHub
- Cloud Services
  : AWS Glue DataBrew, Azure Purview, Google Dataplex
- Enterprise Lösungen
  : Informatica CLAIRE, Talend Stitch
8. Praxisübung: KI-gestützte Pipeline
- Aufgabe
  : Aufbau einer automatisierten ETL-Pipeline mit integrierter Datenqualitätskontrolle
- Bonus
  : Implementierung eines intelligenten Data Catalogs

Dauer/zeitlicher Ablauf:

3 Tage

Zielgruppe:

Data Engineers mit Grundkenntnissen in ETL-Prozessen
BI-Entwickler
, die ihre Pipelines modernisieren möchten
Data Architects
, die KI in ihre Strategie integrieren wollen

Seminarkennung:

102980

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