NoSQL für KI: Datenmodelle, die skalieren
KI-Entwicklung & Programmierung

NoSQL für KI: Datenmodelle, die skalieren

Baue performante Datenpipelines für RAG, Feature Stores und Echtzeit-Inferenz mit den passenden NoSQL-Patterns.

2 Tage
Grundlagen

Die wichtigsten Themen

NoSQL passend zum KI-Use-Case

Query-first Datenmodelle entwerfen

Vector Search für RAG aufbauen

Streaming-Updates sauber verarbeiten

Hot Keys und Latenzspitzen vermeiden

Versionierung für Reproduzierbarkeit

Überblick
NoSQL-Datenbanken sind oft der Unterschied zwischen einer KI-Anwendung, die im Prototyp funktioniert, und einem System, das unter Last zuverlässig liefert. In diesem Seminar lernst du, wie du NoSQL gezielt für KI-Workloads auswählst und modellierst: von Dokument- und Wide-Column-Designs für Feature Stores bis zu Vector Search für RAG. Du arbeitest an typischen Mustern wie Query-first Data Modeling, Partitionierung gegen Hot Keys, inkrementellen Updates via Events und CDC sowie an pragmatischen Strategien für Indexing, Latenztests und Kostenkontrolle. Außerdem klärst du Security- und Governance-Fragen, damit Trainings- und Retrieval-Daten nachvollziehbar, reproduzierbar und compliant bleiben. Ergebnis: Du kannst eine belastbare Datenbasis entwerfen, die Training, Serving und Echtzeit-Anforderungen zusammenbringt.
Wer hier richtig ist
  • Data Engineers und Analytics Engineers
  • Machine-Learning Engineers und MLOps Engineers
  • Softwarearchitektinnen und Softwarearchitekten
  • Backend-Entwicklerinnen und Backend-Entwickler mit KI-Bezug
  • Für alle, die NoSQL als Datenbasis für RAG, Feature Stores oder Echtzeit-Inferenz robust aufsetzen wollen
Das lernst du
  • Du kannst NoSQL-Datenbanken für KI-Workloads begründet auswählen und Architekturentscheidungen dokumentieren.
  • Du entwirfst Datenmodelle für Feature Stores und Retrieval, inklusive Versionierung und Datenlebenszyklen.
  • Du planst Vector Search für RAG mit Index- und Update-Strategien, die im Betrieb wartbar bleiben.
  • Du setzt Performance-, Observability- und Security-Bausteine so ein, dass Latenz, Kosten und Compliance kontrollierbar werden.
Die Themen NoSQL-Auswahl für KI-Workloads Dokument, Key-Value, Wide-Column, Graph, Vector: wofür welches Modell · Lese- und Schreibprofile: Training, Serving, Streaming · CAP, Konsistenzlevel und Latenz als Designparameter...
  • NoSQL-Auswahl für KI-Workloads
    • Dokument, Key-Value, Wide-Column, Graph, Vector: wofür welches Modell
    • Lese- und Schreibprofile: Training, Serving, Streaming
    • CAP, Konsistenzlevel und Latenz als Designparameter
    • Cloud-Managed vs. Self-Hosted: Betrieb und Kosten
  • Datenmodellierung, die KI wirklich hilft
    • Schema-on-read vs. Schema-Governance
    • Denormalisierung, Aggregates und Query-first Design
    • Versionierung von Features und Trainingsdaten
    • TTL, Soft Deletes und Datenlebenszyklen
  • Vector Search und RAG-Datenhaltung
    • Embeddings speichern: Dimensionen, Metadaten, Filter
    • Index-Typen (z. B. HNSW) und Recall vs. Latenz
    • Chunking, Deduplizierung und Re-Embedding Strategien
    • Hybrid Search: Keyword plus Vektor
  • Streaming, Events und inkrementelle Updates
    • Event Sourcing Grundlagen und typische Stolperfallen
    • Idempotenz, Upserts und Exactly-once Illusionen
    • Change Data Capture (CDC) für Feature Updates
    • Backfills und Reprocessing ohne Datenchaos
  • Performance, Kosten und Zuverlässigkeit
    • Partitionierung, Hot Keys und Sharding-Strategien
    • Caching, Read-Models und Materialized Views
    • Load- und Latenztests für Retrieval und Inferenz
    • Observability: Metriken, Tracing, Slow Queries
  • Security, Governance und Compliance
    • Mandantenfähigkeit, Row-Level Security und Tokenization
    • PII in Trainingsdaten: Minimierung und Zugriffskontrollen
    • Auditierbarkeit, Datenherkunft und Reproduzierbarkeit
    • Backup, Restore und Disaster Recovery
So arbeiten wir
  • Kurze Theorie-Inputs mit klaren Entscheidungsregeln
  • Geführte Architektur- und Modellierungsübungen an realistischen KI-Szenarien
  • Hands-on Aufgaben in bereitgestellten Umgebungen, inklusive Messung von Latenz und Abfrageprofilen
  • Review-Runden: Design-Alternativen vergleichen und Trade-offs festhalten
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundverständnis von Datenbanken und API-basierten Anwendungen
  • Hilfreich: erste Berührung mit Machine Learning, RAG oder Data Pipelines
Dein Fahrplan
Workload-Profile (Training, Serving, Streaming), CAP und Konsistenzlevel, Auswahlkriterien und typische Anti-Patterns.
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 erhälst du erst nach Kursbeginn.

Max. 8 Teilnehmende

Wir setzen auf kleine Gruppen, damit jeder Teilnehmer die Aufmerksamkeit bekommt, die er verdient. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.

Termine & Buchung

Leider haben wir aktuell keine Termine geplant. Es wird wahrscheinlich bei uns etwas schief gelaufen sein - bitte kontaktiere uns und wir finden den passenden Termin.

Der passende Termin ist nicht dabei? Kontaktiere uns - wir finden die passende Lösung

Inhouse-Schulungen & Firmenseminare

Inhouse-Schulungen

Buche diese Schulung als maßgeschneiderte Inhouse-Schulung für dein Unternehmen oder deine Behörde. Unsere Trainer kommen zu dir und führen die Schulung in deinen Räumlichkeiten durch.

Vorteile:

  • Maßgeschneiderte Inhalte für dein Unternehmen
  • Flexible Terminplanung nach euren Bedürfnissen
  • Kosteneffizient bei mehreren Teilnehmern
  • Schulung in vertrauter Umgebung
  • Fokus auf deine spezifischen Anforderungen

Firmen-Seminare

Firmen-Seminare finden an einem unserer Schulungsstandorte statt, sind aber maßgeschneidert für dich und exklusiv für dein Team. Sie können auch online stattfinden.

Ideal für:

  • Geschlossene Gruppen aus einem Unternehmen / Behörde
  • Individuelle Terminplanung für dein Team
  • An unseren Schulungsstandorten oder Online
  • Angepasste Inhalte für deine Anforderungen

Fragen und Antworten zu NoSQL für KI: Datenmodelle, die skalieren

Brauche ich Vorkenntnisse in einer bestimmten NoSQL-Datenbank?
Nein. Du lernst die Konzepte und Patterns so, dass du sie auf gängige Systeme übertragen kannst. Beispiele werden in bereitgestellten Umgebungen durchgeführt.
Geht es auch um Vector Databases und RAG?
Ja. Vector Search ist ein Schwerpunkt: Datenhaltung für Embeddings, Index-Strategien, Hybrid Search sowie Update- und Wartungsprozesse für RAG.
Kann ich das Wissen für Feature Stores nutzen?
Ja. Du lernst Modellierungs- und Update-Patterns, die für Feature Stores entscheidend sind, inklusive Versionierung, Backfills und kontrollierter Datenlebenszyklen.
Muss ich ein Notebook oder Lizenzen mitbringen?
Nein. Geräte, VMs und Software werden dir, falls erforderlich, zur Verfügung gestellt.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .

Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert

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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Michaela Berger

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