BI Analyst: SQL und Power-BI Kurs

BI Analyst: Fortgeschrittene Datenanalyse mit SQL und Power-BI führt zwei Werkzeuge zusammen, die in der Praxis selten getrennt betrachtet werden: die Datenbankabfrage mit SQL und die visuelle Aufbereitung mit Power BI. Wer als BI Analyst arbeitet, muss nicht nur wissen, wie man Daten aus relationalen Datenbanken herausholt, sondern auch, wie man sie so modelliert und darstellt, dass Fachabteilungen daraus Entscheidungen ableiten können. Der Kurs verbindet daher fortgeschrittene SQL-Technik wie Window Functions und Common Table Expressions mit dem Aufbau performanter Power-BI-Datenmodelle und DAX-Berechnungen. Am Ende steht die Fähigkeit, aus einer rohen Datenbanktabelle ein interaktives Dashboard zu entwickeln, das Kennzahlen verständlich, aktuell und belastbar zeigt.

Der erste Block vertieft SQL über das Grundlagenniveau hinaus und konzentriert sich auf die Abfragetechniken, die im professionellen Datenbankalltag den Unterschied machen. Im Zentrum stehen Konstrukte, mit denen sich mehrstufige Auswertungen kompakt und nachvollziehbar formulieren lassen.

• Mehrfach verschachtelte Joins über mehrere Tabellen hinweg
• Common Table Expressions für rekursive und mehrstufige Abfragen
• Window Functions wie ROW_NUMBER, RANK und laufende Aggregationen
• Gruppierungen mit ROLLUP und CUBE für mehrdimensionale Auswertungen
• Unterabfragen in SELECT-, WHERE- und HAVING-Klauseln kombinieren

Im zweiten Block geht es um die Datenbank als System: Wie lässt sich eine Abfrage beschleunigen, wenn die Datenmenge wächst, und wie automatisiert man wiederkehrende Analyseschritte direkt in der Datenbank. Dieser Block richtet den Blick auf Performance und Wartbarkeit.

• Indexarten und ihre Auswirkung auf Lese- und Schreibgeschwindigkeit
• Partitionierung großer Tabellen nach Zeit- oder Kategorien-Kriterien
• Stored Procedures zur Kapselung komplexer Abfragelogik
• Trigger für automatisierte Reaktionen auf INSERT-, UPDATE- und DELETE-Ereignisse
• Ausführungspläne lesen und Engpässe identifizieren

Der dritte Block wechselt die Perspektive von der Datenbank zur Visualisierung. Power BI wird als Werkzeug eingeführt, mit dem sich Abfrageergebnisse in interaktive, für Fachabteilungen verständliche Berichte übersetzen lassen.

• Aufbau von Datenmodellen mit Beziehungen zwischen mehreren Tabellen
• DAX-Grundlagen: berechnete Spalten versus Measures
• Zeitintelligenz-Funktionen für Vorjahresvergleiche und gleitende Durchschnitte
• Bedingte Formatierung und dynamische Visuals
• Drillthrough- und Drilldown-Funktionen für detaillierte Analysen

Der vierte Block verbindet SQL und Power BI zu einer durchgängigen BI-Strategie und behandelt, wie Berichte regelmäßig aktualisiert und im Unternehmen verteilt werden. Ergänzend werden Grundsätze für verständliche Berichtsgestaltung vermittelt.

• Aufbau automatisierter Aktualisierungsprozesse für Berichte
• Gestaltungsprinzipien für übersichtliche, entscheidungsrelevante Dashboards
• Kennzahlendefinitionen konsistent zwischen Datenbank und Bericht halten
• Freigabe- und Verteilungskonzepte für Power-BI-Berichte im Team
• Dokumentation von Datenmodellen und Abfragelogik für Nachvollziehbarkeit

Im Praxisteil werden die SQL- und Power-BI-Kenntnisse an durchgängigen Fallbeispielen angewendet, sodass der gesamte Weg von der Rohdatentabelle bis zum fertigen Dashboard einmal komplett durchlaufen wird.

• Analyse eines mehrtabelligen Beispieldatensatzes mit komplexen Joins
• Entwicklung einer mehrstufigen Abfrage mit CTEs für eine Umsatzanalyse
• Einsatz von Window Functions zur Berechnung von Rangfolgen und Trends
• Anlegen von Indizes und Vergleich der Abfragezeiten vorher und nachher
• Schreiben einer Stored Procedure zur automatisierten Monatsauswertung
• Konfiguration eines Triggers für eine einfache Protokollierungsfunktion
• Aufbau eines Power-BI-Datenmodells aus mehreren SQL-Abfrageergebnissen
• Formulierung eigener DAX-Measures für Kennzahlen wie Marge oder Wachstum
• Gestaltung eines interaktiven Dashboards mit Filtern und Drilldown
• Optimierung eines bestehenden Datenmodells auf Ladezeit und Größe
• Präsentation eines fertigen Dashboards mit Fokus auf Verständlichkeit
• Fehlersuche in einer fehlerhaften Abfrage und schrittweise Korrektur

Durch den direkten Wechsel zwischen Datenbankabfrage und visueller Aufbereitung entsteht ein Verständnis dafür, wie beide Ebenen zusammenhängen. Wer eine Kennzahl in Power BI falsch berechnet sieht, kann so auf die zugrunde liegende SQL-Logik zurückgehen und den Fehler dort beheben, statt nur an der Oberfläche zu korrigieren. Diese Verzahnung von Datenbank- und Visualisierungsebene ist in der Praxis selten explizit Teil einer Ausbildung, obwohl sie im Berufsalltag eines BI Analysten den größten Teil der Arbeitszeit ausmacht. Der Kurs schließt diese Lücke gezielt.

Der Kurs richtet sich an Personen aus unterschiedlichen fachlichen Hintergründen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten arbeiten möchten und Interesse an IT sowie strukturierter Datenverarbeitung mitbringen. Er eignet sich sowohl für Personen mit ersten SQL-Grundkenntnissen, die diese vertiefen wollen, als auch für Umsteigende aus datennahen kaufmännischen oder technischen Bereichen.

• Mitarbeitende, die künftig Berichte und Dashboards selbst erstellen statt nur zu konsumieren möchten
• Fachkräfte mit Interesse an einer Spezialisierung auf Business Intelligence
• Quereinsteigende mit Affinität zu Zahlen, Logik und strukturiertem Arbeiten
• Personen, die bestehende SQL-Kenntnisse um fortgeschrittene Techniken erweitern wollen
• Angehende Datenanalystinnen und -analysten, die eine durchgängige Werkzeugkette suchen

Der Kurs findet im Hybrid-Format statt und kombiniert Präsenzeinheiten mit Online-Lernphasen, sodass Theorieblöcke und praktische Datenbankübungen abwechselnd bearbeitet werden können. Überwiegend wird der Kurs in Vollzeit angeboten, eine Teilzeitvariante steht für Personen mit eingeschränkter zeitlicher Verfügbarkeit zur Wahl. Die praktischen Übungen erfolgen direkt an SQL-Datenbanken und in Power BI, sodass Abfragen und Datenmodelle unmittelbar getestet und angepasst werden können.

Die konkrete Dauer richtet sich nach dem gewählten Lernformat und der Zeitform. In der überwiegend angebotenen Vollzeitvariante lässt sich der Kurs zügiger absolvieren, während die Teilzeitvariante mehr Raum für die Verarbeitung des Stoffs neben anderen Verpflichtungen lässt. Durch die hybride Struktur wechseln sich angeleitete Einheiten und Phasen des eigenständigen Übens an konkreten Datenbanken ab.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat ab, das die erworbenen Kompetenzen in fortgeschrittener SQL-Analyse und Power-BI-Berichtserstellung bestätigt. Je nach Anbieterausführung ist dieses Zertifikat mit einer Abschlussprüfung verbunden, in der die Teilnehmenden ihre Fähigkeiten an einem praktischen Datenbank- und Dashboard-Szenario nachweisen.

BI Analysten gehören zu den gefragtesten Profilen in datengetriebenen Unternehmen, weil sie die Brücke zwischen technischer Datenhaltung und fachlicher Entscheidungsfindung schlagen. Wer SQL auf fortgeschrittenem Niveau beherrscht und gleichzeitig Power-BI-Dashboards eigenständig entwickeln kann, deckt damit einen Großteil der Anforderungen ab, die in Stellenausschreibungen für Datenanalyse-Rollen typischerweise genannt werden. Der praktische Mehrwert zeigt sich vor allem darin, dass Teilnehmende nach dem Kurs nicht mehr auf vorgefertigte Berichte angewiesen sind, sondern eigene Analysen von der Datenbankabfrage bis zum fertigen Dashboard selbst umsetzen können. Das verkürzt Entscheidungswege in Unternehmen erheblich, weil Fachfragen direkt in aussagekräftige Kennzahlen übersetzt werden können, ohne auf externe IT-Ressourcen warten zu müssen. Langfristig eröffnet die Kombination aus Datenbank- und Visualisierungskompetenz Entwicklungsperspektiven in Richtung Datenbankentwicklung, Business-Intelligence-Architektur oder spezialisierter Analytik, da beide Bereiche auf denselben Grundfertigkeiten aufbauen, die dieser Kurs vermittelt.