Business Analyst: Datenqualität als Workflow – Weiterbildung

Datenbasierte Entscheidungen sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie beruhen. Dieser Kurs vermittelt, wie Business Analysts Datenquellen systematisch auf typische Qualitätsmängel prüfen und diese mit strukturierten Workflows, nachvollziehbaren Validierungsregeln und SQL beheben. Statt Datenqualität als einmalige Aufräumaktion zu behandeln, steht hier der Aufbau eines dauerhaften, im Team etablierten Workflows im Mittelpunkt — inklusive Power-BI-Dashboards, die Datenqualität für alle Projektbeteiligten sichtbar und nachvollziehbar machen.

Block 1 — Datenqualitätsmängel erkennen und einordnen Bevor sich Datenqualität verbessern lässt, muss klar sein, wonach überhaupt gesucht wird. Dieser Block vermittelt, welche Mängel typischerweise auftreten und wie sie sich systematisch aufspüren lassen.

• Dubletten in Datenquellen identifizieren
• Fehlende Werte erkennen und in ihrer Relevanz einordnen
• Fehlerhafte oder inkonsistente Datenstrukturen aufspüren
• Datenquellen systematisch auf Vollständigkeit prüfen
• Zusammenhang zwischen Datenqualität und Verlässlichkeit von Analysen verstehen
• Priorisierung von Qualitätsproblemen nach ihrer Auswirkung auf Auswertungen

Block 2 — Strukturierte Bereinigungs-Workflows Einmalige Bereinigung reicht selten aus, wenn Daten laufend neu hinzukommen. Dieser Block zeigt, wie sich Datenbereinigung als wiederkehrender, strukturierter Workflow statt als Einzelaktion organisieren lässt.

• Aufbau eines strukturierten Workflows zur laufenden Datenbereinigung
• Nachvollziehbare Validierungsregeln entwickeln und dokumentieren
• SQL zur Identifikation und Korrektur von Datenqualitätsproblemen nutzen
• Automatisierbare Prüfschritte von manuellen Einzelfallprüfungen abgrenzen
• Wiederkehrende Bereinigungsschritte in reproduzierbare Abläufe überführen
• Eskalationswege für Datenqualitätsprobleme im Team festlegen

Block 3 — Datenqualität transparent machen mit Power BI Datenqualität, die nur intern bei der Datenverarbeitung sichtbar ist, bleibt für andere Projektbeteiligte oft unsichtbar. Dieser Block zeigt, wie sich der Zustand der Daten selbst zu einem nachvollziehbaren Bericht machen lässt.

• Datenqualitätskennzahlen definieren und regelmäßig erheben
• Dashboards zur Darstellung von Datenqualität in Power BI erstellen
• Optimierungspotenziale visuell sichtbar machen
• Berichte für nicht-technische Stakeholder verständlich aufbereiten
• Entwicklungen der Datenqualität über mehrere Zeiträume vergleichen

Block 4 — Datenqualität als Teamworkflow verankern Der letzte Block verbindet die vorangegangenen Themen zu einer dauerhaften Praxis: Wie wird Datenqualität nicht zur Aufgabe einer einzelnen Person, sondern zu einem gemeinsamen Standard im Team?

• Verantwortlichkeiten für Datenqualität im Team klar zuordnen
• Datenqualitätsprüfungen in bestehende Analyseprozesse integrieren
• Regelmäßige Reviews der Validierungsregeln etablieren
• Eine qualitätsbewusste Arbeitsweise im Umgang mit Daten stärken
• Datenqualität als festen Bestandteil der Projektdokumentation verankern

Praxisblock — Von der fehlerhaften Tabelle zum überwachten Datenbestand

• Eine Beispieltabelle systematisch auf Dubletten und fehlende Werte prüfen
• Eine Validierungsregel für ein wiederkehrendes Datenqualitätsproblem formulieren
• Eine SQL-Abfrage zur Bereinigung fehlerhafter Datensätze schreiben
• Einen strukturierten Workflow für die laufende Datenprüfung skizzieren
• Eine Datenqualitätskennzahl für einen Beispieldatensatz berechnen
• Ein Power-BI-Dashboard zur Darstellung von Qualitätskennzahlen aufbauen
• Einen Bericht zur Datenqualität für nicht-technische Stakeholder aufbereiten
• Ursachen eines wiederkehrenden Datenqualitätsproblems analysieren
• Verantwortlichkeiten für unterschiedliche Datenquellen im Team zuordnen
• Eine Eskalationsregel für schwerwiegende Datenqualitätsprobleme festlegen
• Eine Review-Routine für bestehende Validierungsregeln entwerfen
• Einen vollständigen Datenqualitäts-Workflow von der Prüfung bis zum Dashboard dokumentieren

Wer diesen Kurs abschließt, betrachtet Datenqualität nicht als einmaliges Aufräumprojekt, sondern als dauerhaften Workflow, der in bestehende Analyseprozesse eingebettet ist und im Team gemeinsam getragen wird. Diese Workflow-Perspektive unterscheidet den Kurs von punktuellen Datenbereinigungsübungen, die einzelne Probleme lösen, ohne eine nachhaltige Struktur für künftige Datenqualitätsfragen zu hinterlassen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die Datenquellen im Unternehmen aktiv auf Qualität prüfen und einen dauerhaften Bereinigungs- und Überwachungsworkflow aufbauen möchten.

• Angehende Business Analysts mit Interesse an verlässlicher Datenbasis
• Quereinsteiger:innen mit SQL-Grundkenntnissen und Interesse an Datenqualität
• Mitarbeitende, die wiederkehrende Datenprobleme in bestehenden Reports lösen möchten
• Personen, die sich in Richtung Datenqualitätsmanagement weiterentwickeln möchten

Der Kurs arbeitet durchgehend an einem Beispieldatenbestand, der über die vier Blöcke hinweg von der ersten Qualitätsprüfung bis zum überwachten Dashboard weiterentwickelt wird. So bleibt der Workflow-Charakter der Inhalte durchgehend nachvollziehbar, statt Einzelübungen isoliert zu behandeln.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format angeboten. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante.

Teilnehmende erhalten ein Trägerzertifikat über die vermittelten Datenqualitätskompetenzen; je nach Anbieter ergänzt um eine Abschlussprüfung. Eine externe Herstellerzertifizierung ist für diesen Kurs nicht vorgesehen.

Datenqualität wird in vielen Unternehmen erst dann zum Thema, wenn ein Report bereits sichtbar falsche Ergebnisse liefert. Wer stattdessen einen laufenden Workflow zur Qualitätsprüfung etabliert, verhindert solche Situationen von vornherein, statt sie nachträglich zu reparieren. Besonders wertvoll ist dabei die Verbindung aus technischer Bereinigung und Sichtbarkeit: Eine SQL-Abfrage, die Dubletten entfernt, nützt wenig, wenn niemand im Team erkennt, dass dieses Problem überhaupt bestanden hat. Die im Kurs vermittelten Power-BI-Dashboards machen Datenqualität für alle Projektbeteiligten nachvollziehbar, nicht nur für die Person, die die Bereinigung durchführt. Für die eigene berufliche Entwicklung ist diese Workflow-Kompetenz deshalb besonders gefragt, weil sie über die reine Fehlerkorrektur hinausgeht: Wer Datenqualität als etablierten, dokumentierten Prozess im Team verankern kann, übernimmt eine Rolle, die weit über einzelne Auswertungen hinaus Verantwortung für die gesamte Datenbasis eines Unternehmens trägt. Langfristig verändert sich durch diese Arbeitsweise auch das Verhältnis zwischen Business Analysts und den Fachabteilungen, die auf ihre Auswertungen vertrauen: Wer Datenqualität nachvollziehbar dokumentiert und über Dashboards sichtbar macht, muss im Zweifelsfall nicht mühsam erklären, warum eine Kennzahl vertrauenswürdig ist — der Qualitätsnachweis liegt bereits vor. Diese Transparenz reduziert Rückfragen im Tagesgeschäft spürbar und stärkt zugleich die Glaubenswürdigkeit datenbasierter Entscheidungen im gesamten Unternehmen, insbesondere dann, wenn mehrere Abteilungen auf dieselbe Datenbasis zugreifen und sich auf einen gemeinsamen, klar dokumentierten Qualitätsstandard verlassen können müssen.