Data Warehousing und ETL-Prozesse Kurs (BI)

Bevor Business-Intelligence-Auswertungen und Dashboards überhaupt möglich sind, müssen Daten aus unterschiedlichen Quellen gesammelt, bereinigt und in ein konsistentes Datenmodell überführt werden. Genau hier setzt der Kurs Business Intelligence: Data Warehousing und ETL-Prozesse an. Teilnehmende lernen, wie Data Warehouses aufgebaut sind, wie ETL-Prozesse — Extract, Transform, Load — Daten aus verschiedenen Quellsystemen konsolidieren, und wie SQL genutzt wird, um diese Daten für Business-Intelligence-Zwecke abzufragen und weiterzuverarbeiten. Der Kurs vermittelt damit die technische Basisarbeit, auf der jede spätere Analyse, jedes Dashboard und jede Geschäftsentscheidung datenseitig aufbaut.

Modul 1 — Grundlagen von Data Warehousing: Der erste Baustein vermittelt, wie ein Data Warehouse als zentrale Datenablage für Business Intelligence funktioniert und welche Architekturprinzipien dabei gelten. Teilnehmende verstehen den Unterschied zwischen operativen Systemen und analytischen Datenspeichern.

• Aufbau und Zweck eines Data Warehouse im Vergleich zu operativen Datenbanken
• Stern- und Schneeflockenschema als gängige Modellierungsansätze
• Faktentabellen und Dimensionstabellen unterscheiden und anlegen
• Historisierung von Daten (Slowly Changing Dimensions) in Grundzügen
• Data Marts als fachbereichsspezifische Auszüge aus dem Data Warehouse
• Architekturüberblick: Quellsysteme, Staging-Bereich, Data Warehouse, Reporting-Schicht

Modul 2 — ETL-Prozesse: Extrahieren, Transformieren, Laden: ETL-Prozesse bilden das Rückgrat jeder Data-Warehouse-Befüllung. Dieser Block behandelt, wie Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, bereinigt und in eine konsistente Struktur überführt werden.

• Datenextraktion aus unterschiedlichen Quellsystemen (Datenbanken, Dateien, Schnittstellen)
• Transformationsschritte: Bereinigung, Vereinheitlichung, Anreicherung von Daten
• Ladeverfahren: Vollladung versus inkrementelle Aktualisierung
• Umgang mit fehlerhaften oder unvollständigen Datensätzen im ETL-Prozess
• Planung und zeitliche Steuerung wiederkehrender ETL-Läufe
• Dokumentation und Nachvollziehbarkeit von Transformationsregeln

Modul 3 — SQL für Datenbankabfragen und Datenmodellierung: SQL ist das zentrale Werkzeug, um Daten aus dem Data Warehouse für Business-Intelligence-Zwecke abzufragen. Dieser Abschnitt vertieft Abfragetechniken speziell für analytische Datenmodelle.

• Abfragen über Fakten- und Dimensionstabellen mit Joins entwickeln
• Aggregationsfunktionen für Kennzahlenberechnung in BI-Kontexten
• Datenbankmodelle für Abfragegeschwindigkeit und Skalierbarkeit optimieren
• Indexierung und Performance-Grundlagen für große Datenmengen
• Komplexe Abfragen für mehrdimensionale Auswertungen formulieren
• Ergebnisse strukturierter Abfragen für Reporting-Werkzeuge vorbereiten

Modul 4 — Dashboards, Berichte und datengetriebenes Prozessmanagement: Der abschließende Block verbindet die technische Datenaufbereitung mit der sichtbaren Ergebnisseite: Dashboards, automatisierte Berichte und die strategische Nutzung der Daten im Unternehmen.

• Interaktive Visualisierungen für komplexe Datensätze konzipieren
• Automatisierte Berichte für regelmäßiges BI-Reporting entwickeln
• Muster und Trends aus aufbereiteten Daten für Entscheidungen ableiten
• Datengetriebenes Prozessmanagement im Unternehmenskontext einordnen
• Strategien zur nachhaltigen Unternehmenstransformation durch Datennutzung
• Zusammenspiel von Data Warehouse, ETL und Reporting als Gesamtprozess verstehen

Praxis-Block — Anwendungsübungen zu Data Warehousing und ETL

• Sternschema für ein fiktives Vertriebs-Data-Warehouse entwerfen
• ETL-Prozess für die Konsolidierung zweier unterschiedlicher Datenquellen planen
• Datenbereinigungsschritte für einen fehlerhaften Beispieldatensatz definieren
• SQL-Abfrage über Fakten- und Dimensionstabellen für eine Umsatzauswertung entwickeln
• Inkrementelles Ladeverfahren für tägliche Datenaktualisierung konzipieren
• Historisierungslogik für sich ändernde Kundendaten (Slowly Changing Dimension) skizzieren
• Performance-Optimierung einer langsamen Abfrage durch Indexierung üben
• Dashboard zur Darstellung von Lagerbestand oder Umsatz aus Data-Warehouse-Daten erstellen
• Automatisierten Bericht für ein wöchentliches Management-Reporting aufsetzen
• Fehleranalyse in einem bestehenden ETL-Ablauf durchführen und Lösungsvorschlag entwickeln
• Datenqualitätsprüfung nach einem ETL-Lauf strukturiert dokumentieren
• Abschlussprojekt: vollständiger Weg von der Quelldatenextraktion bis zum fertigen BI-Dashboard

Der Kurs legt großen Wert darauf, dass Teilnehmende den gesamten Datenweg nachvollziehen — von der unstrukturierten Rohquelle über das konsolidierte Data Warehouse bis zum fertigen Bericht. Dieses Prozessverständnis unterscheidet fundierte BI-Arbeit von reiner Werkzeugbedienung.

Angesprochen sind Arbeitsuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich im Bereich Business Intelligence beruflich weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich auch für Unternehmen, die Mitarbeitende gezielt in Richtung Datenmanagement und BI weiterbilden möchten.

• Personen mit Interesse an Datenbanken, Datenmodellierung und Datenintegration
• Quereinsteiger:innen, die eine technische Grundlage für BI-Tätigkeiten aufbauen möchten
• Fachkräfte, die von reiner Tabellenkalkulation zu strukturierten Datenprozessen wechseln wollen
• Mitarbeitende, die im Auftrag ihres Unternehmens BI-Kompetenzen aufbauen
• Angehende Data Warehouse Developer oder BI-Entwickler ohne einschlägige Vorbildung

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit durchgeführt. Jedes Konzept — vom Data-Warehouse-Schema über ETL-Logik bis zur SQL-Abfrage — wird zunächst anhand eines konkreten Beispiels erklärt und anschließend direkt in praktischen Übungen umgesetzt. Der rote Faden folgt dabei immer dem tatsächlichen Datenweg: von der Quelle über die Transformation bis zum fertigen Bericht, sodass Teilnehmende den Gesamtzusammenhang nicht aus den Augen verlieren.

Der Kurs wird in Vollzeit angeboten und umfasst vier inhaltliche Module sowie eine anschließende Praxisphase. Die konkrete Gesamtdauer richtet sich nach dem jeweiligen Kursangebot. Durch die Vollzeitform lässt sich der gesamte Data-Warehousing- und ETL-Prozess innerhalb eines kompakten Zeitraums durchlaufen.

Nach erfolgreichem Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat mit dem Titel Business Intelligence: Data Warehousing und ETL-Prozesse. Es dokumentiert die erworbenen praktischen Fertigkeiten in Data-Warehouse-Modellierung, ETL-Prozessgestaltung und SQL-basierter Datenabfrage. Ein staatlich anerkannter Abschluss ist damit nicht verbunden.

Ohne sauber aufgebaute Data Warehouses und funktionierende ETL-Prozesse bleiben selbst die besten Analyse- und Reporting-Werkzeuge wirkungslos, weil ihnen verlässliche, konsistente Daten fehlen. Fachkräfte, die diesen datenseitigen Unterbau verstehen und selbst gestalten können, sind daher in nahezu jedem Unternehmen mit gewachsener IT-Landschaft gefragt — unabhängig davon, welches konkrete BI-Werkzeug am Ende zum Einsatz kommt. Der Kurs vermittelt dieses Fundament nicht isoliert, sondern als zusammenhängenden Prozess: von der Quelldatenextraktion über die Transformation im Data Warehouse bis zum fertigen Bericht. Wer diesen Gesamtprozess einmal selbst durchlaufen hat, versteht auch, warum Berichte manchmal fehlerhaft oder veraltet wirken, und kann gezielt an der richtigen Stelle in der Datenkette ansetzen. Diese Fähigkeit unterscheidet Fachkräfte mit echtem Prozessverständnis von reinen Dashboard-Anwendern.