Big Data und KI - Beratung, Coaching und Schulung

Beratung und Schulung zu Big Data und KI

Ob ein KI-Vorhaben trägt, entscheidet sich selten am Sprachmodell, sondern an den Daten dahinter. Ein Chatbot auf der internen Wissensbasis antwortet nur so gut, wie die Dokumente aktuell, auffindbar und richtig berechtigt sind. Ein Prognosemodell lernt aus Betriebsdaten auch deren Lücken und Fehler. Auf dieser Seite geht es deshalb um die Datenseite der künstlichen Intelligenz: Welche Daten braucht Ihr Vorhaben, wie werden sie gesammelt, bereinigt und bereitgestellt, und wie bleibt das Ganze im Betrieb kontrollierbar?

Wir beraten Entscheiderinnen und Entscheider, die KI-Vorhaben bewerten, und schulen Daten-, IT- und Entwicklungsteams, die sie umsetzen. Für den Einstieg in KI-Assistenten im Arbeitsalltag gibt es eigene Seiten zu ChatGPT, Copilot und Claude; die grundsätzliche Frage, wo KI im Unternehmen hilft, behandelt unsere KI-Beratung.

Wann diese Beratung gefragt ist

• Ein KI-Pilot liefert widersprüchliche Antworten, weil veraltete oder doppelte Dokumente in der Wissensbasis liegen.
• Sie wollen einen Assistenten auf Handbücher, Verträge oder Tickets aufsetzen und müssen zwischen Vektorsuche, Wissensgraph und klassischer Suche entscheiden.
• Aus Maschinen-, Vertriebs- oder Monitoring-Daten soll ein Modell entstehen, das Ausfälle, Nachfrage oder Auslastung vorhersagt.
• Die IT-Leitung soll ein KI-Portfolio mit Business Case vorlegen und klären, wer Daten und Modelle im Betrieb verantwortet.
• Datenschutz und EU AI Act werfen Fragen auf: Welche Daten dürfen in Training und Abfragen, und wie wird das dokumentiert?

Themen und Seminare

• Daten als Grundlage für KI: Datenplattformen, Datenqualität, Governance und Daten für generative KI – Big Data und KI in der Praxis, Data Engineering für Einsteiger.
• Generative KI auf eigenen Daten: Retrieval Augmented Generation, Vektordatenbanken und Wissensgraphen in Neo4j – RAG für Entwickler, RAG und Vektordatenbanken, GraphRAG.
• Modelle aus Daten: vom ersten Klassifikator bis zur überwachten Pipeline in Azure Machine Learning – Maschinelles Lernen mit Python, ML-Lebenszyklus und MLOps, Data Mining mit Python.
• Bewerten und steuern: Anwendungsfälle durchrechnen, KI-Teams aufbauen, Modellbetrieb organisieren – KI-Management für CTOs.

Agenten, KI im IT-Betrieb und den EU AI Act behandelt die Seite Künstliche Intelligenz (KI). Wenn es nicht um KI, sondern um klassische Auswertungen und Statistik geht, ist Data Science die passende Seite; Plattformen, Streaming und Datenbanken finden Sie unter Big Data + Data Science.

Formate im Überblick

In der Beratung prüfen wir ein geplantes KI-Vorhaben von der Datenseite: Quellen, Qualität, Zugriffsrechte, Aufwand und Risiken – mit einer Empfehlung, ob und wie es weitergeht. Ein Workshop bringt Fachbereich, IT und Datenschutz an einen Tisch, um Anwendungsfälle zu priorisieren und die Datenanforderungen je Fall festzuhalten. Die Schulung vermittelt einem technischen Team Methoden und Werkzeuge, etwa für RAG-Pipelines oder MLOps. Im Coaching begleiten wir die Person oder das kleine Team, das ein solches Vorhaben intern verantwortet.

Ablauf eines Vorhabens

• Vorgespräch: Ziel des KI-Vorhabens, vorhandene Datenquellen, Plattformen und Beteiligte.
• Bestandsaufnahme: auf Wunsch ein Blick auf Ihre Datenlandschaft vorab, etwa auf Dokumentablagen, Datenbanken oder Exportdateien.
• Durchführung: live-online oder vor Ort; technische Übungen mit Beispieldaten oder, wenn Sie es freigeben, mit Ausschnitten Ihrer eigenen Daten.
• Abschluss: Unterlagen, Teilnahmezertifikat und eine Übersicht der Datenaufgaben, die vor dem nächsten Schritt erledigt sein sollten.

Weiterbildung mit Förderung

Wer sich beruflich zur Daten- und KI-Fachkraft oder in Richtung Deep Learning mit Python weiterbilden möchte, findet dafür zertifizierte Online-Lehrgänge, förderfähig mit Bildungsgutschein oder für Beschäftigte über das Qualifizierungschancengesetz.

Häufige Fragen

Wie viele Daten braucht ein KI-Projekt?

Das lässt sich nicht pauschal beantworten. Ein Assistent auf eigenen Dokumenten braucht vor allem aktuelle, eindeutige und richtig berechtigte Inhalte, ein Prognosemodell genügend Fälle über einen Zeitraum, der auch saisonale Schwankungen abdeckt. Entscheidend ist meist die Qualität, nicht die Menge – das prüfen wir am konkreten Fall.

Müssen unsere Daten dafür in die Cloud?

Nicht zwingend. Viele Bausteine lassen sich auch im eigenen Rechenzentrum oder mit lokal betriebenen Modellen umsetzen. Welche Variante zu Ihren Datenschutzanforderungen passt, ist Teil der Beratung.

Brauchen die Teilnehmenden Programmierkenntnisse?

Für Beratung und Workshops nicht. Technische Schulungen zu RAG, Agenten oder maschinellem Lernen setzen in der Regel Python-Kenntnisse voraus; die Voraussetzungen stehen auf der jeweiligen Seminarseite.

Was kostet eine Beratung oder Schulung zu Big Data und KI?

Ab 900 Euro pro Tag (netto zzgl. MwSt.) für bis zu drei Teilnehmende. Für größere Gruppen oder mehrere Termine erstellen wir nach dem Vorgespräch ein Angebot; eine Vorkasse fällt nicht an.