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2 Tage
KI-Strategie

ID: 75200

Data Engineering für KI: Datenpipelines bauen, die KI-Projekte tragen

Wie du Daten so bereitstellst, dass KI-Anwendungen verlässlich funktionieren

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Übersicht

Hinter jeder erfolgreichen KI steckt eine verlässliche Datenversorgung. Ohne saubere, aktuelle und gut strukturierte Daten bleibt selbst das beste Modell wirkungslos. Data Engineering schafft genau dieses Fundament. Dieses zweitägige Training zeigt, wie du Datenpipelines baust, die KI-Projekte tragen. Data Engineering ist die unterschätzte Disziplin hinter erfolgreicher KI. Es sorgt dafür, dass Daten aus verschiedenen Quellen zuverlässig, aktuell und in der richtigen Form dort ankommen, wo KI sie braucht. Ohne dieses Fundament scheitern KI-Projekte trotz guter Modelle. Dieses Training vermittelt, wie du Datenpipelines für KI baust. Du lernst, Datenquellen anzubinden, Daten zu transformieren und bereitzustellen, Qualität zu sichern und Pipelines zuverlässig zu betreiben. Du verstehst die besonderen Anforderungen, die KI an Daten stellt. Du verlässt die zwei Tage mit dem Rüstzeug, eine tragfähige Datenversorgung für KI aufzubauen.

Kommende Termine

09.11.2026 – 10.11.2026
07.12.2026 – 08.12.2026
27.01.2027 – 28.01.2027
24.02.2027 – 25.02.2027

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  • Individuelle Seminarvorbereitung
  • Maßgeschneiderte Unterlagen
  • Teilnahmebescheinigungen/Zertifikate
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Data Engineering für KI verstehen

– Die Rolle: Warum Daten über KI-Erfolg entscheiden
– Besonderheiten: Was KI an Daten anders verlangt
– Die Pipeline: Von der Quelle zur Nutzung
– Anwendungsfelder: Wo Data Engineering gebraucht wird
– Reifegrad: Wo dein Unternehmen steht

Datenquellen anbinden

– Quellen: Datenbanken, Dateien, APIs und Streams
– Anbindung: Daten zuverlässig erfassen
– Formate: Mit unterschiedlichen Daten umgehen
– Aktualität: Daten zeitnah bereitstellen
– Robustheit: Mit Ausfällen umgehen

Daten transformieren und aufbereiten

– Transformation: Daten in nutzbare Form bringen
– Bereinigung: Qualität herstellen
– Strukturierung: Daten KI-fähig aufbereiten
– Anreicherung: Daten ergänzen
– Für KI: Aufbereitung für Modelle und RAGQualität und Verlässlichkeit
– Datenqualität: Vollständigkeit und Korrektheit
– Validierung: Fehler früh erkennen
– Monitoring: Pipelines überwachen
– Tests: Datenflüsse absichern
– Nachvollziehbarkeit: Herkunft dokumentieren

Betrieb, Datenschutz und Sicherheit

– Betrieb: Pipelines zuverlässig betreiben
– Skalierung: Wachsende Datenmengen tragen
– Datenschutz: Sensible Daten schützen
– Sicherheit: Zugriffe absichern
– Wartung: Pipelines pflegen

Architektur, Werkzeuge und Aktionsplan

– Architektur: Tragfähige Datenarchitektur
– Werkzeuge: Die Data-Engineering-Landschaft
– Make-or-Buy: Plattform vs. Eigenbau
– Zusammenarbeit: Mit Data Science und Fachbereich
– Dein Aktionsplan: Die Datenversorgung für KI aufbauen

• Data Engineers und Entwickler:innen, die Datenpipelines für KI-Anwendungen bauen und betreiben wollen.
• IT- und Datenverantwortliche, die eine verlässliche Datenversorgung für KI schaffen müssen.
• KI-Projektverantwortliche, die verstehen wollen, warum KI-Projekte an Daten scheitern und wie sie das verhindern.
• Technische Verantwortliche, die Datenflüsse tragfähig und zukunftssicher gestalten möchten.

Dein Nutzen

Das Fundament, das KI trägt

Du lernst, die Datenversorgung aufzubauen, ohne die selbst beste Modelle wirkungslos bleiben – die unterschätzte Grundlage erfolgreicher KI.

Pipelines, die verlässlich liefern

Du lernst, Daten zuverlässig, aktuell und in der richtigen Form bereitzustellen – damit KI-Anwendungen stabil statt fehleranfällig laufen.

KI-gerecht aufbereiten

Du lernst die besonderen Anforderungen, die KI und RAG an Daten stellen – und wie du Daten dafür richtig aufbereitest.

Häufige Fragen zum Seminar

Datenstrategie ist organisatorisch und strategisch. Hier geht es um den technischen Aufbau von Pipelines, die Daten tatsächlich bereitstellen.
Weil Daten oft verstreut, unvollständig oder schlecht strukturiert sind. Data Engineering schafft die verlässliche Grundlage, die KI braucht.
KI stellt eigene Anforderungen, etwa für RAG oder Training. Wir behandeln, wie du Daten KI-fähig aufbereitest.
KI stellt eigene Anforderungen, etwa für RAG oder Training. Wir behandeln, wie du Daten KI-fähig aufbereitest.
Wir geben einen Überblick über die Data-Engineering-Landschaft und konzentrieren uns auf Prinzipien, die unabhängig vom Werkzeug gelten.
Ja. Auch kleinere KI-Vorhaben brauchen verlässliche Daten. Die Prinzipien sind skalierbar und auf jede Projektgröße anwendbar.

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