KI-Datenstrategie: Skalierbar statt Chaos
Baue Datenprodukte, Governance und Plattform-Entscheidungen so auf, dass KI-Projekte zuverlässig liefern.
Die wichtigsten Themen
Use Cases in Datenprodukte übersetzen
Architekturentscheidungen begründen
Data Contracts und Quality Gates
Governance und Compliance absichern
DataOps und MLOps verzahnen
90-Tage-Roadmap erstellen
Überblick In diesem Seminar entwickelst du eine KI-Datenstrategie, die nicht bei „mehr Daten“ stehen bleibt, sondern skalierbare Systeme, belastbare Datenprodukte und klare Verantwortlichkeiten liefert. Der Blick richtet sich...
In diesem Seminar entwickelst du eine KI-Datenstrategie, die nicht bei „mehr Daten“ stehen bleibt, sondern skalierbare Systeme, belastbare Datenprodukte und klare Verantwortlichkeiten liefert. Der Blick richtet sich auf Entscheidungen, die KI-Projekte tatsächlich lieferfähig machen: Welche Use Cases verdienen Priorität, welche Datenprodukte werden benötigt, welche Plattform-Architektur passt und wie bleiben Qualität, Sicherheit und Kosten beherrschbar?
Du lernst, KI-Use-Cases in Data Products zu übersetzen, Architekturentscheidungen zu Lakehouse, Data Mesh, Streaming und CDC nachvollziehbar zu begründen und Datenqualität mit Data Contracts, Observability und Governance abzusichern. Ein Schwerpunkt liegt auf Security, DSGVO und den phasenweise geltenden Anforderungen des EU AI Act, etwa Risikoklassifizierung, Dokumentation, Nachvollziehbarkeit und Verantwortlichkeiten. Für eine vertiefte rechtliche Perspektive passt ergänzend das KI Compliance Training zu Datenschutz und praktischem KI-Einsatz.
Zusätzlich verbindest du DataOps und MLOps zu einem Betriebsmodell, das Versionierung, Reproduzierbarkeit, Drift, Release-Strategien und Kostensteuerung berücksichtigt. Am Ende steht eine umsetzbare Roadmap inklusive 90-Tage-Plan, mit der KI-Vorhaben von der Strategie in den stabilen Betrieb überführt werden.
Die Themen KI-Use-Cases nach Wert priorisieren · Machbarkeit und Datenreife bewerten · Domänen und Verantwortlichkeiten zuschneiden · Data Product Canvas einsetzen · KPIs, SLAs und Guardrails definieren...
Von Use Case zu Datenprodukt
- KI-Use-Cases nach Wert priorisieren
- Machbarkeit und Datenreife bewerten
- Domänen und Verantwortlichkeiten zuschneiden
- Data Product Canvas einsetzen
- KPIs, SLAs und Guardrails definieren
Skalierbare Architekturentscheidungen
- Lakehouse- und Warehouse-Entscheidungskriterien
- Data Mesh als Organisationsprinzip
- Batch-, Streaming- und CDC-Muster
- Semantische Schicht und Feature Store
- Build-vs.-Buy-Entscheidungen für Plattformen
Datenqualität und Observability
- Qualitätsdimensionen für KI-Daten
- Data Contracts und Quality Gates
- Tests und automatisierte Validierungen
- Lineage, Monitoring und Incident-Prozesse
- Golden Datasets und Reproduzierbarkeit
Governance, Security und Compliance
- Data Owner und Data Steward
- Platform Team und Betriebsverantwortung
- RBAC, ABAC und Least Privilege
- DSGVO-Zweckbindung und Löschkonzepte
- EU AI Act und Risikoklassen
- Dokumentation und AI-Literacy-Bezüge
DataOps und MLOps im Betrieb
- Versionierung von Daten und Modellen
- Trainingsdaten-Pipelines und Feature-Versionen
- Drift-Erkennung und Monitoring
- Release-Strategien und Rollback
- FinOps und Kapazitätsplanung
Roadmap, Organisation und Change
- Operating Model für Datenprodukte
- Produktteams und Plattformteams abgrenzen
- Backlog und Priorisierung strukturieren
- Stakeholder-Management für KI-Vorhaben
- Skill-Matrix und Enablement-Plan
- 90-Tage-Plan für die Umsetzung
Wer hier richtig ist
- Data und Analytics Leads, Data Product Owner sowie Verantwortliche für Datenplattformen
- IT-Architektinnen und IT-Architekten, Plattformverantwortliche und Enterprise-Architecture-Teams
- Data Engineers, ML Engineers, MLOps-Verantwortliche und DataOps-Teams
- Fachbereichsverantwortliche mit KI-Roadmap, Dateninitiativen oder Governance-Auftrag
Das lernst du
- Priorisierte KI-Use-Case-Landkarte mit Wertbeitrag, Machbarkeit und Datenreife
- Definierte Datenprodukte mit KPIs, SLAs, Verantwortlichkeiten und Guardrails
- Begründete Architekturentscheidung für Lakehouse, Data Warehouse, Data Mesh, Streaming oder CDC
- Tragfähiges Konzept für Data Contracts, Quality Gates, Observability und Lineage
- Governance- und Security-Blueprint mit DSGVO- und EU-AI-Act-Bezug
- Umsetzbare Roadmap inklusive Operating Model, Skill-Matrix und 90-Tage-Plan
So arbeiten wir
- Kurze Theorie-Impulse mit Entscheidungsframeworks
- Fallarbeit an realistischen KI- und Datenplattform-Szenarien
- Gruppenübungen zu Data Product Canvas, Architektur-Blueprint und Governance-Modell
- Review von Zielbildern, Risiken, Abhängigkeiten und Betriebsentscheidungen
- Checklisten und Vorlagen für die direkte Umsetzung im eigenen Umfeld
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Datenpipelines, Datenplattformen oder BI/Analytics
- Erste Berührung mit KI-Use-Cases oder Machine Learning ist hilfreich, aber nicht zwingend
- Für den fachlichen Einstieg in Analyse- und Datenarbeitsweisen eignet sich ergänzend der Python Data Science Einstieg mit Pandas, NumPy und Co.
Dein Fahrplan
- Priorisierung von KI-Use-Cases nach Wert, Machbarkeit und Datenreife
- Zuschnitt von Domänen, Verantwortlichkeiten und Datenprodukt-Grenzen
- Data Product Canvas mit Inputs, Outputs, SLAs und KPIs
- Guardrails für Nutzenmessung, Risiko und Skalierung
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
9:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu KI-Datenstrategie: Skalierbar statt Chaos
Ist die KI-Datenstrategie Schulung eher strategisch oder technisch?
Beides ist bewusst verbunden. Du arbeitest mit Entscheidungsframeworks, übersetzt sie aber in konkrete Artefakte wie Data Products, Architektur-Blueprint, Governance-Modell und Roadmap. Der Kurs richtet sich damit an Verantwortliche, die Strategie nicht als Folienkonzept, sondern als umsetzbares Betriebsmodell benötigen.
Brauche ich Programmierkenntnisse für das Seminar?
Nein. Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Sinnvoll ist ein Grundverständnis von Datenflüssen, Datenplattformen, BI/Analytics oder Machine-Learning-Anwendungsfällen. Der Kurs arbeitet mit Mustern, Checklisten, Architekturbeispielen und Workshop-Artefakten.
Geht es auch um GenAI, LLMs und KI-Agenten?
Ja, soweit es die Datenstrategie betrifft. Dazu zählen Datenzugriffe, Dokumentation, Governance, Reproduzierbarkeit, Monitoring, Security und Betriebsverantwortung. Modelltraining oder Prompt Engineering stehen nicht im Mittelpunkt. Für strategische Entscheidungen rund um LLMs passt ergänzend das Large Language Model Strategie Seminar für Entscheider.
Welche Tools und Plattformen werden in der Schulung verwendet?
Die Schulung ist tool-neutral. Im Vordergrund stehen Entscheidungskriterien und Muster, die auf Azure, AWS, Microsoft Fabric, Databricks, Open-Source-Stacks oder bestehende Unternehmensplattformen übertragen werden. Geräte, VMs und Software werden bei Bedarf gestellt.
Was ist der Unterschied zu einer allgemeinen KI-Strategie Schulung?
Eine allgemeine KI-Strategie behandelt häufig Geschäftsmodelle, Use-Case-Portfolios und organisatorische Leitplanken. Diese Schulung geht tiefer in die Datenbasis: Datenprodukte, Plattformentscheidungen, Data Contracts, Observability, Governance und Betrieb. Für den Management-Einstieg eignet sich ergänzend die KI Strategie Schulung für Unternehmen.
Was nehme ich nach 3 Tagen konkret mit?
Du gehst mit einer priorisierten Use-Case-Landkarte, einem Data-Product-Zuschnitt, einem Architektur- und Governance-Blueprint sowie einer Roadmap inklusive 90-Tage-Plan aus dem Seminar. Für die spätere technische Umsetzung auf Azure kann das DP-100 Training für Azure Data Scientist Lösungen anschließen.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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