Big Data-Projektmanagement: Herausforderungen und Lösungen

Big-Data-Projekte unterscheiden sich von klassischen IT-Projekten: Sie verbinden Datenarchitektur, Analytics-Infrastruktur und agile Projektsteuerung auf eine Weise, die spezifische Kompetenzen an der Schnittstelle von Projektmanagement und Datentechnologie erfordert. Dieses Programm bereitet die Teilnehmenden auf genau diese Schnittstelle vor — durch eine Kombination aus PRINCE2-Zertifizierung, Agile-Scrum-Kompetenzen, SQL-Grundlagen, Python-Programmierung und Microsoft Azure Data-Zertifikaten (DP-900 und DP-500). Es richtet sich an Personen, die Big-Data-Vorhaben verantwortlich steuern oder fachlich mitgestalten wollen.

PRINCE2 — Strukturiertes Projektmanagement für Datenprojekte Große Datenanlagen und Analytics-Transformationen scheitern häufig nicht an der Technologie, sondern an fehlender Projektstruktur. PRINCE2 liefert den methodischen Rahmen, der hilft, Scope, Risiken, Qualität und Fortschritt in komplexen Datenvorhaben zu beherrschen. PRINCE2 Foundation

• PRINCE2-Grundlagen: Ursprung, Einsatzbereiche, internationale Verbreitung
• Die 7 Grundprinzipien und ihre Relevanz für Daten- und Analyseprojekte
• PRINCE2-Themen: Business Case, Organisation, Qualität, Pläne, Risiko, Änderungen, Fortschritt
• PRINCE2-Prozesse: Starting Up bis Closing a Project — Ablauf und Verantwortlichkeiten
• Produktbasierte Planung in Datenprojekten: Datenartefakte als lieferbare Produkte
• Risikoregister und Qualitätssicherung im Kontext von Big-Data-Vorhaben

PRINCE2 Practitioner

• Tailoring: PRINCE2 auf die spezifischen Anforderungen von Analytics-Projekten anpassen
• Themen-Integration: wie Business Case, Risiko und Qualität ineinandergreifen
• Stakeholder-Kommunikation auf Basis der PRINCE2-Organisationsstruktur
• Komplexe Projektsituationen analysieren und methodisch begründete Entscheidungen treffen
• Rezertifizierung nach 3 Jahren (Voraussetzungen und Optionen)

Agile Scrum — Agile Steuerung von Datenprojekten Analytics- und Datenprojekte profitieren besonders von agilen Iterationen: Anforderungen an Datenmodelle und Berichte klären sich oft erst im Laufe der Entwicklung. Scrum liefert den passenden Rhythmus für diese Art von Arbeit.

• Agile Scrum Foundation: Scrum-Werte, Rollen, Events, Artefakte
• Sprint-Planung für Datenentwicklungs-Sprints: User Stories für Datenpipelines und Berichte
• Daily Standup und Retrospektive in Data-Engineering-Teams
• Agile Scrum Master: Impediment-Management bei Datenprojekt-Blockern
• Zusammenarbeit zwischen Scrum Master und Daten-Product-Owner

SQL — Datenbankabfragen und Datenverwaltung Wer Big-Data-Projekte managen will, muss Datenbankstrukturen verstehen und mit SQL umgehen können. Diese Kursreihe führt von den Grundlagen bis zur effektiven Datenverwaltung.

• Datenbanktheorie: relationale Modelle, Normalisierung, Entity-Relationship-Diagramme
• SQL-Grundbefehle: SELECT, WHERE, JOIN, GROUP BY, Aggregatfunktionen
• Datenbanken erstellen und verwalten: CREATE, INSERT, UPDATE, DELETE
• Abfragen optimieren: Indizes, Views, gespeicherte Prozeduren
• Datenbankdesign für analytische Anwendungsfälle: Sternschema, Snowflake-Schema
• Praktische SQL-Übungen auf realistischen Datensätzen

Python — Programmierung für Datenanalyse und Automatisierung Python hat sich zur Standardsprache in der Datenwissenschaft und Datenverarbeitung etabliert. Das Modul führt von den Grundlagen bis zur praxisorientierten Anwendung in Datenprojekten.

• Python-Grundlagen: Syntax, Datentypen, Kontrollstrukturen, Funktionen
• Objektorientierte Programmierung in Python: Klassen, Module, Bibliotheken
• Datenanalyse mit pandas: DataFrames, Aggregationen, Datenbereinigung
• Datenvisualisierung mit matplotlib und seaborn
• Automatisierung von Datenaufgaben: Dateien lesen, transformieren, exportieren
• Einführung in Python-basierte Datenpipelines und Scripting-Workflows

Azure-Datendienste: DP-900 und DP-500 Microsoft Azure ist eine der führenden Cloud-Plattformen für Big-Data-Infrastrukturen. Die beiden Azure-Zertifizierungsmodule bauen aufeinander auf und vermitteln sowohl Grundlagenwissen als auch fortgeschrittene Analysekompetenz. DP-900: Azure Data Fundamentals

• Kerndatenkonzepte: relational, nicht-relational, Big Data und Analytics
• Relationale Datendienste in Azure: Azure SQL Database, Azure Database for PostgreSQL
• Nicht-relationale Datendienste: Azure Blob Storage, Azure Cosmos DB
• Analytics-Workloads in Azure: Azure Synapse Analytics, Azure Data Factory
• Microsoft Azure Datensicherheit und Governance-Grundlagen

DP-500: Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions

• Analyseumgebung implementieren und verwalten: Azure Synapse Analytics, Azure Purview
• Daten abfragen und transformieren: T-SQL, Spark-Notebooks, Datenpipelines
• Datenmodelle implementieren: DirectQuery, Import-Modus, Composite Models
• Power BI: Berichte erstellen, veröffentlichen, Zugriff und Governance verwalten
• Skalierbare Analytics-Lösungen auf Unternehmensebene entwerfen
• Leistungsoptimierung für große Datensätze und komplexe Abfragen

Praxisanwendungen Die Teilnehmenden verbinden die Bausteine des Programms in realistischen Big-Data-Projektszenarien und erproben, wie PRINCE2-Strukturen, Scrum-Iterationen und Datentechnologien in der Praxis zusammenwirken.

• PRINCE2-Projektplan für eine Analytics-Migration strukturieren
• User Stories für Datenpipeline-Entwicklung in Scrum schreiben
• SQL-Abfragen für ein analytisches Datenbankschema entwickeln
• Python-Skript zur Datenbereinigung und Transformation erstellen
• DP-900-Prüfungsfragen zu Azure-Datendiensten analysieren und beantworten
• Azure Synapse Analytics für eine Analyselösung konfigurieren
• Power BI-Bericht auf Basis eines Sternschemas entwerfen
• Datengovernance-Konzept für ein PRINCE2-verwaltetes Datenprojekt entwickeln
• Risikoregister für ein Big-Data-Migrationsprojekt aufbauen
• Sprint-Review für ein Data-Engineering-Team moderieren
• PRINCE2-Abschlussreview und Lessons Learned für ein Analytics-Vorhaben dokumentieren
• Technischen Stakeholder-Report aus Azure Purview und Power BI ableiten

Das Programm spricht Personen an, die an der Schnittstelle von Projektmanagement und Datentechnologie tätig sind oder dorthin wechseln wollen. Es eignet sich sowohl für Projektmanager, die in datenintensive Vorhaben einsteigen, als auch für Datenanalystinnen, die ihre PM-Kompetenz ausbauen wollen.

• IT-Projektmanager und -koordinatoren in Analytics- oder Cloud-Projekten
• Datenanalystinnen und Business Intelligence-Fachkräfte mit PM-Ambitionen
• Datenbankadministratoren, die Projektverantwortung übernehmen wollen
• IT-Consultants im Umfeld von Data-Warehouse- oder Cloud-Migrationsprojekten
• Berufserfahrene, die ein vollständiges Zertifizierungsprofil für Big-Data-Projektmanagement aufbauen wollen

Das Programm ist im Combined-Learning-Format aufgebaut und verbindet Lehreinheiten mit Programmierübungen, SQL-Laboren, Azure-Praxisaufgaben und projektorientierten Fallstudien. Die technischen Module — SQL, Python und Azure — sind stärker auf praktisches Tun ausgelegt: Abfragen schreiben, Skripte entwickeln, Analyselösungen konfigurieren. Die Zertifizierungsmodule (PRINCE2, Scrum, DP-900, DP-500) werden mit zielgerichteten Aufgabentypen vertieft. Vollzeitdurchführung über mehrere Monate bietet ausreichend Raum für die Tiefe des Programms.

Das Programm umfasst einen Zeitraum von mehr als drei bis zu sechs Monaten in Vollzeit. Die Kombination aus sechs inhaltlichen Bereichen — PRINCE2, Scrum, SQL, Python, DP-900 und DP-500 — erfordert diesen zeitlichen Rahmen, um die Inhalte nachhaltig zu vermitteln. Individuelle Starttermine und Teilzeitvarianten können beim Anbieter erfragt werden.

Das Programm bereitet auf mehrere anerkannte Prüfungen vor: PRINCE2 Foundation und Practitioner (Axelos/PeopleCert), Agile Scrum Foundation und Master (EXIN), Microsoft Azure DP-900 (Azure Data Fundamentals) und DP-500 (Designing and Implementing Enterprise-Scale Analytics Solutions). Ergänzend erhalten die Teilnehmenden ein Lehrgangszertifikat für das Gesamtprogramm. Die Einzelprüfungen werden bei den jeweiligen Zertifizierungsanbietern abgelegt.

Big-Data-Projekte gehören zu den komplexesten und gleichzeitig am stärksten wachsenden Vorhaben in deutschen Unternehmen. Der Markt für Fachkräfte, die sowohl Datentechnologien verstehen als auch Projekte strukturiert steuern können, ist deutlich unterversorgt. Wer nach diesem Programm PRINCE2 Practitioner, Agile Scrum Master und DP-500 vorlegen kann, positioniert sich in einem Bereich, in dem die Nachfrage das Angebot seit Jahren übersteigt. Der Aufbau des Programms — vom Methodenrahmen (PRINCE2, Scrum) über das Datentechnologie-Handwerk (SQL, Python) bis zur Cloud-Zertifizierung (Azure DP-900, DP-500) — ist bewusst so gewählt, dass keine dieser Kompetenzen isoliert steht. Ein PRINCE2-Practitioner, der SQL versteht und Power BI-Berichte lesen kann, kommuniziert mit Datenteams auf Augenhöhe. Ein Python-erfahrener Analyst, der PRINCE2-Strukturen kennt, schlägt Brücken zur Projektleitung. Diese Querschnittskompetenz wird in Stellenausschreibungen für Senior-IT-PM-Rollen und Data-Engineering-Leads explizit gesucht. Die Azure-Zertifizierungen DP-900 und DP-500 sind dabei besonders zukunftssicher: Microsoft Azure dominiert in deutschen Unternehmenslandschaften die Cloud-Infrastruktur, und DP-500 ist eine der Zertifizierungen, die für Enterprise-Analytics-Rollen zunehmend vorausgesetzt wird. Wer das Programm abschließt, hält ein Zertifizierungsportfolio in der Hand, das sowohl methodische Tiefe als auch technologische Aktualität belegt.