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KI-Datenstrategie: Skalierbar statt Chaos
Baue Datenprodukte, Governance und Plattform-Entscheidungen so auf, dass KI-Projekte zuverlässig liefern.
Kursdetails ansehenab 1.640,00 € zzgl. 19 % MwSt.
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Kursdetails
Das lernst Du
- Von Use Case zu Datenprodukt
- Architekturentscheidungen, die skalieren
- Datenqualität, Observability und Verlässlichkeit
- Governance, Security und Compliance für KI
- Operationalisierung: MLOps trifft DataOps
- Roadmap, Organisation und Change
Überblick
Wenn Du KI skalieren willst, brauchst Du eine Datenstrategie, die Entscheidungen erzwingt: Welche Use Cases bekommen Datenpriorität, welche Plattform trägt das Wachstum, und wie wird Qualität nachweisbar? In diesem Seminar entwickelst Du genau diesen Aufbauplan. Du startest mit einer Use-Case-Landkarte und übersetzt die wichtigsten Vorhaben in Datenprodukte. Dabei definierst Du Inputs und Outputs, Verantwortlichkeiten in der Domäne und messbare Guardrails, damit „fertig“ nicht nur ein Gefühl bleibt. Im nächsten Schritt geht es um Systemdesign. Du vergleichst Lakehouse, Data Warehouse und Data Mesh anhand von Kriterien wie Teamstruktur, Datenvolumen, Governance-Aufwand und Time-to-Value. Du wählst passende Ingestion-Patterns, verstehst die Rolle von CDC für operative Daten und lernst, wie Streaming-Architekturen Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen. Zusätzlich erarbeitest Du, wann eine semantische Schicht sinnvoll ist und wie Feature Store Grundlagen helfen, Features konsistent zwischen Teams zu nutzen. Damit KI verlässlich wird, brauchst Du Betriebsfähigkeit: Du setzt Data Contracts als verbindliche Vereinbarungen ein, etablierst Tests und Validierungen und baust ein Observability-Set aus Lineage, Monitoring und klaren Incident-Prozessen. Governance und Security werden nicht als Bremse behandelt, sondern als Skalierungshebel: Rollenmodell, RBAC oder ABAC, Least Privilege, sowie DSGVO-Themen wie Zweckbindung und Löschkonzepte. Zum Schluss verzahnst Du DataOps und MLOps, planst Versionierung und Reproduzierbarkeit, adressierst Drift und definierst Release- und Rollback-Strategien. Du gehst mit einer Roadmap und einem 90-Tage-Plan nach Hause, der Plattform, Organisation und Kostensteuerung zusammenbringt.
Kursinhalte
- Von Use Case zu Datenprodukt
- KI-Use-Cases priorisieren mit Wert und Machbarkeit
- Domänen zuschneiden, Verantwortlichkeiten festlegen
- Data Product Canvas: Inputs, Outputs, SLAs
- Erfolg messbar machen mit KPIs und Guardrails
- Architekturentscheidungen, die skalieren
- Lakehouse, Data Warehouse, Data Mesh: Entscheidungskriterien
- Batch, Streaming, CDC: passende Ingestion-Muster
- Semantische Schicht und Feature Store Grundlagen
- Build vs. Buy: Plattform- und Tool-Auswahl
- Datenqualität, Observability und Verlässlichkeit
- Qualitätsdimensionen und Data Contracts
- Tests, Validierungen und automatisierte Checks
- Lineage, Monitoring, Incident-Prozesse
- Golden Datasets und Reproduzierbarkeit
- Governance, Security und Compliance für KI
- Rollenmodell: Data Owner, Steward, Platform Team
- Zugriffsmodelle: RBAC, ABAC, Least Privilege
- DSGVO: Zweckbindung, Löschkonzepte, Protokollierung
- EU AI Act: Risikoklassen, Dokumentationspflichten
- Operationalisierung: MLOps trifft DataOps
- Versionierung von Daten, Features und Modellen
- Trainingsdaten-Pipelines und Drift-Erkennung
- Release-Strategien, Rollback, Canary
- FinOps: Kostenmodelle und Kapazitätsplanung
- Roadmap, Organisation und Change
- Operating Model: Produktteams vs. Plattformteams
- Backlog, Priorisierung und Stakeholder-Management
- Skill-Matrix und Enablement-Plan
- 90-Tage-Plan für den Aufbau
Zielgruppe & Voraussetzungen
Für wen der Kurs geeignet ist
- Data und Analytics Leads, Data Product Owner
- IT-Architektinnen und IT-Architekten, Plattformverantwortliche
- Data Engineers, ML Engineers, MLOps-Verantwortliche
- Fachbereichsverantwortliche mit KI-Roadmap
- Für alle, die KI-Projekte über Daten, Governance und Betrieb skalierbar aufbauen wollen.
Deine Vorteile
Garantierte TermineMarkierte Termine finden statt und bieten 10 % Preisvorteil.
Kleine GruppenMaximal 8 Teilnehmende für intensiven Austausch und nachhaltigen Lernerfolg.
Praxiserfahrene Trainer:innenBerufsrelevante Fachexpertise aus langjähriger Praxiserfahrung.
Keine HybridschulungenBewusst live online oder in Präsenz – für eine klare, fokussierte Lernumgebung.
FAQ
Was lerne ich in der Schulung „KI-Datenstrategie: Skalierbar statt Chaos“?
Baue Datenprodukte, Governance und Plattform-Entscheidungen so auf, dass KI-Projekte zuverlässig liefern. Zu den Schwerpunkten gehören Von Use Case zu Datenprodukt, Architekturentscheidungen, die skalieren, Datenqualität, Observability und Verlässlichkeit, Governance, Security und Compliance für KI, Operationalisierung: MLOps trifft DataOps und Roadmap, Organisation und Change.
Für wen ist die Schulung geeignet?
Die Schulung richtet sich an Data und Analytics Leads, Data Product Owner, IT-Architektinnen und IT-Architekten, Plattformverantwortliche, Data Engineers, ML Engineers, MLOps-Verantwortliche und Fachbereichsverantwortliche mit KI-Roadmap sowie alle, die KI-Projekte über Daten, Governance und Betrieb skalierbar aufbauen wollen.
Welche Vorkenntnisse brauche ich für die Schulung?
Grundverständnis von Datenpipelines, Datenplattformen oder BI/Analytics. Erste Berührung mit KI-Use-Cases oder Machine Learning ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Welche Themen und Schwerpunkte werden behandelt?
Zu den Schwerpunkten gehören Von Use Case zu Datenprodukt, Architekturentscheidungen, die skalieren, Datenqualität, Observability und Verlässlichkeit, Governance, Security und Compliance für KI, Operationalisierung: MLOps trifft DataOps und Roadmap, Organisation und Change.
Wie praxisnah ist die Schulung?
Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Governance, Security und Compliance für KI, Operationalisierung: MLOps trifft DataOps und Roadmap, Organisation und Change geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.
Was kann ich nach dem Seminar in der Praxis umsetzen?
Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Wenn Du KI skalieren willst, brauchst Du eine Datenstrategie, die Entscheidungen erzwingt: Welche Use Cases bekommen Datenpriorität, welche Plattform trägt das Wachstum,; In diesem Seminar entwickelst Du genau diesen Aufbauplan; Du startest mit einer Use-Case-Landkarte und übersetzt die wichtigsten Vorhaben in Datenprodukte; Dabei definierst Du Inputs und Outputs, Verantwortlichkeiten in der Domäne und messbare Guardrails, damit „fertig“ nicht nur ein Gefühl bleibt; Im nächsten Schritt geht es um Systemdesign.
Wird im Seminar auch „Governance, Security und Compliance für KI“ behandelt?
Ja. „Governance, Security und Compliance für KI“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Rollenmodell: Data Owner, Steward, Platform Team, Zugriffsmodelle: RBAC, ABAC, Least Privilege, DSGVO: Zweckbindung, Löschkonzepte, Protokollierung und EU AI Act: Risikoklassen, Dokumentationspflichten.
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