AI-based Business Analyst: Statistik, SQL, KI – Kurs

Business Analysts arbeiten heute selten nur mit Tabellen und Kennzahlen – zunehmend gehört auch der gezielte Einsatz von KI-Werkzeugen zum Handwerkszeug. Dieser Kurs verbindet die klassischen Grundlagen der Businessanalyse – Statistik, SQL-Abfragen und Power-BI-Berichte – mit Prompt Engineering, also der Fähigkeit, KI-Sprachmodelle gezielt für Analyseaufgaben einzusetzen. Im Ergebnis entsteht ein Rollenprofil, das statistisch fundiert arbeitet und gleichzeitig moderne KI-Werkzeuge sinnvoll in die tägliche Analysearbeit integriert.

Block 1 — Statistische Grundlagen der Businessanalyse Jede fundierte Geschäftsanalyse beginnt mit einem sicheren Umgang mit statistischen Grundbegriffen, ohne die weder Kennzahlen noch spätere KI-Auswertungen richtig eingeordnet werden können.

• Lagemaße und Streuungsmaße zur Beschreibung von Geschäftsdaten anwenden
• Verteilungen von Kennzahlen visuell und rechnerisch einordnen
• Korrelationen zwischen Geschäftsgrößen erkennen und interpretieren
• Zeitreihen auf Trends und saisonale Muster hin untersuchen
• Stichproben und Grundgesamtheiten im Geschäftskontext unterscheiden
• Statistische Aussagen von reinen Vermutungen sauber abgrenzen

Block 2 — SQL für die Businessanalyse Bevor Daten analysiert werden können, müssen sie aus den Systemen des Unternehmens extrahiert werden. Dieser Block vermittelt die dafür notwendigen SQL-Kenntnisse.

• SQL-Abfragen zur Extraktion geschäftsrelevanter Daten formulieren
• Filterungen und Aggregationen für konkrete Fragestellungen einsetzen
• Daten aus mehreren Tabellen über Joins sinnvoll verknüpfen
• Kennzahlen direkt über SQL-Funktionen berechnen
• Datenqualität bereits auf Abfrageebene prüfen
• Wiederkehrende Abfragen für regelmäßige Auswertungen strukturieren

Block 3 — Reporting und Visualisierung mit Power BI Der dritte Block zeigt, wie sich Analyseergebnisse in nachvollziehbare, interaktive Berichte überführen lassen.

• Datenquellen in Power BI anbinden und aufbereiten
• Interaktive Dashboards mit Filtern und Detailansichten erstellen
• Kennzahlen und Trends verständlich visualisieren
• Mehrere Kennzahlen zu aussagekräftigen Gesamtübersichten kombinieren
• Berichte für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen anpassen
• Dashboards regelmäßig mit aktuellen Daten versorgen

Block 4 — Prompt Engineering für die KI-gestützte Analyse Der vierte Block ergänzt die klassischen Werkzeuge um den gezielten Einsatz generativer KI-Sprachmodelle in der Analysearbeit.

• Grundprinzipien effektiver Prompts für Analyseaufgaben anwenden
• KI-Sprachmodelle zur Strukturierung offener Fragestellungen einsetzen
• Datenbeschreibungen und erste Interpretationsansätze mit KI-Unterstützung erstellen
• Textbausteine für Berichte und Präsentationen KI-gestützt vorbereiten
• Von KI erzeugte Inhalte auf fachliche Richtigkeit und Plausibilität prüfen
• Grenzen und Risiken KI-gestützter Analyseunterstützung einordnen

Praxisblock — Von den Rohdaten zur KI-unterstützten Analyse

• Einen Beispieldatensatz mit Geschäftskennzahlen statistisch beschreiben
• Eine SQL-Abfrage zur Extraktion der relevanten Rohdaten erstellen
• Kennzahlen über SQL-Funktionen direkt in der Abfrage berechnen
• Ein Power-BI-Dashboard mit den extrahierten Kennzahlen aufbauen
• Interaktive Filter für unterschiedliche Auswertungsperspektiven einrichten
• Auffälligkeiten und Trends im Dashboard statistisch einordnen
• Einen Prompt zur Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse formulieren
• Die KI-generierte Zusammenfassung fachlich prüfen und überarbeiten
• Einen kurzen Analysebericht für Entscheidungsträger zusammenstellen
• Statistische Kennzahlen, SQL-Auswertung und KI-Textvorschlag zu einem Gesamtergebnis verbinden
• Die Aussagekraft der KI-Unterstützung im Vergleich zur rein manuellen Auswertung einschätzen
• Das gesamte Vorgehen nachvollziehbar dokumentieren

Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über ein Rollenprofil, das in vielen Unternehmen zunehmend gefragt ist: statistisch fundierte Businessanalyse, technisches SQL-Handwerkszeug, verständliche Power-BI-Berichte und der durchdachte Einsatz von KI-Sprachmodellen als zusätzliches Werkzeug, nicht als Ersatz für fachliche Einschätzung. Diese Verbindung unterscheidet sich bewusst von einem reinen Prompt-Engineering-Kurs: Wer KI-Werkzeuge sinnvoll in die Geschäftsanalyse einbinden will, braucht zuerst ein solides Verständnis der zugrunde liegenden Daten, Kennzahlen und statistischen Zusammenhänge – erst dann lässt sich beurteilen, ob eine KI-generierte Interpretation tatsächlich trägt.

Der Kurs richtet sich an Personen, die eine Tätigkeit als Business Analyst anstreben und dabei sowohl klassisches Analyse-Handwerkszeug als auch den Umgang mit KI-Werkzeugen erlernen möchten.

• Angehende Business Analysts und Data Analysts
• Kaufmännische Fachkräfte mit Interesse an datengetriebener Entscheidungsunterstützung
• Quereinsteiger/innen mit kaufmännischen Grundkenntnissen
• Personen, die KI-Werkzeuge strukturiert und fachlich fundiert in ihre Analysearbeit einbinden möchten

Die vier Themenfelder – Statistik, SQL, Power BI und Prompt Engineering – werden so aufeinander aufgebaut, dass jeder neue Baustein auf den vorherigen zurückgreift: Statistische Kennzahlen werden per SQL berechnet, in Power BI visualisiert und abschließend mit KI-gestützten Textbausteinen zusammengefasst. Praxisübungen an einem durchgehenden Beispieldatensatz verbinden die vier Bereiche zu einem Gesamtablauf.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; Details zu Vollzeit- oder Teilzeitformaten sind im Buchungsprozess einsehbar.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung als AI-based Business Analyst. Eine herstellerseitige Zertifizierungsprüfung ist mit diesem Kurs nicht verbunden.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt in der bewussten Reihenfolge, in der die vier Bausteine vermittelt werden: Erst Statistik und SQL als analytisches Fundament, dann Power BI zur verständlichen Aufbereitung, und erst zuletzt der Einsatz von KI-Sprachmodellen als ergänzendes Werkzeug. Diese Reihenfolge verhindert, dass KI-generierte Interpretationen ungeprüft übernommen werden, ohne die zugrunde liegenden Daten wirklich zu verstehen. Gerade in Unternehmen, die generative KI zunehmend in Analyseprozesse integrieren, ist diese Kombination aus solidem Grundlagenwissen und durchdachtem KI-Einsatz gefragt. Wer sowohl eine statistisch fundierte Aussage treffen als auch beurteilen kann, ob eine KI-generierte Zusammenfassung diese Aussage korrekt wiedergibt, übernimmt in Analyseteams häufig eine besondere Vertrauensrolle. Für die eigene berufliche Entwicklung öffnet der Kurs den Weg in klassische wie KI-nahe Business-Analyst-Rollen gleichermaßen. Wer sich noch nicht endgültig festlegen möchte, erhält mit diesem Kurs eine breite, statistisch fundierte Grundlage, auf der sich beide Richtungen weiterentwickeln lassen.