Data Engineering für KMU – vom Excel-Chaos zu KI-readiness: Automatisieren, Kosten senken, Einnahmen steigern

Programm / Online-Seminare - Digitale Weiterbildung / Künstliche Intelligenz /

 

Seminarnummer: BB-AT-338

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Termin, Ort

22.09. - 24.09.2026, Online

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Kosten

Online Seminargebühr710,00 €
Gesamt710,00 €

Dauer: 8 Stunden

Weiterbildungsorganisation

Daniela Triestram
0211/4573- 285
triestram@bwnrw.de

Das BWNRW bietet alle Seminare, individuell angepasst, auch als firmeninterne Schulung an. Unverbindliche Inhouse-Anfrage
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Ziele

In diesem zweiteiligen Online-Seminar erlernen die Teilnehmenden ein grundlegendes Verständnis für Data Engineering und wecken ihre eigene Neugier für dieses zukunftsweisende Thema. Sie werden erkennen, wie entscheidend saubere und strukturierte Daten als Basis für Künstliche Intelligenz und datengetriebene Entscheidungen sind. Darüber hinaus werden sie befähigt, erste konkrete Anwendungsfälle für Automatisierung und Datenintegration im eigenen Unternehmen zu identifizieren. Dazu planen sie sofort umsetzbare Quick-Wins, um die ersten Schritte direkt nach dem Seminar in die Praxis zu bringen.

Das Seminar besteht aus 2 Online-Modulen: 

  • Modul 1 am 22.09.2026 von 09.30 Uhr - 14.00 Uhr 
  • Modul 2 am 24.09.2026 von 09.30 Uhr - 14.00 Uhr

Inhalte

  • Was ist Data Engineering?
  • Mehrwert & Business Cases – wie moderne, datengetriebene Unternehmen einen Vorteil erzielen
  • Werkzeuge für den Einstieg – von Power BI bis No-Code Plattformen
  • Erste Schritte im Unternehmen – Wie starte ich und kann in <30 Tagen Mehrwert generieren?

 

Zielgruppen

Management, Geschäftsführung, Prozessmanagement, IT-Mitarbeitende, Digitalisierungsbeauftragte und technikaffine Mitarbeitende

Methoden

Vortrag, Diskussionen, Live-Demos, Gruppenübungen im Workshopcharakter, Handouts & Checklisten

Technische Voraussetzungen

Für die Teilnahme sind ein PC oder Laptop mit stabilem Internetzugang, Audio, Mikrofon (Headset) und Kamera erforderlich.

Referentin/Referent/Referenten

Benedikt Böhm
Björn Preus