Business Intelligence für Data Stewards – Weiterbildung

Ein Data Steward sorgt dafür, dass Daten in einem Unternehmen einheitlich definiert, verlässlich dokumentiert und nachvollziehbar verwaltet werden - eine Aufgabe, die technisches BI-Wissen mit Governance-Verantwortung verbindet. Dieser Kurs vermittelt die dafür notwendigen Business-Intelligence-Kompetenzen: von SQL-Abfragen über Power-BI-Dashboards bis zu Python-gestützter Automatisierung, jeweils mit Blick auf die besonderen Anforderungen an Datenverantwortung, Metadaten und Nachvollziehbarkeit.

Modul 1: Grundlagen der Datenverantwortung Der erste Baustein vermittelt, was Data Stewardship von klassischer Datenanalyse unterscheidet: die Verantwortung für Definition, Qualität und Nutzung von Daten über den eigenen Analyseauftrag hinaus - eine Rolle, die oft informell entsteht, bevor sie überhaupt benannt wird.

• Rolle und Aufgaben eines Data Stewards im Unternehmen
• Abgrenzung von Data Stewardship gegenüber Data-Engineering- und Analyse-Aufgaben
• Festlegung einheitlicher Datendefinitionen für unterschiedliche Fachbereiche
• Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und IT bei Datenfragen
• Grundprinzipien von Data Governance im Unternehmenskontext
• Umgang mit widersprüchlichen Datendefinitionen zwischen verschiedenen Abteilungen

Modul 2: Metadaten und Nachvollziehbarkeit mit SQL Der zweite Baustein macht SQL zum Werkzeug für Dokumentation und Nachvollziehbarkeit, nicht nur für reine Auswertung.

• Einsatz von SQL zur Prüfung von Datenstrukturen und Abhängigkeiten
• Dokumentation von Datenherkunft (Data Lineage) mit einfachen Mitteln
• Pflege von Metadaten zu Bedeutung, Herkunft und Aktualität von Datenfeldern
• Erkennung nicht dokumentierter oder inkonsistent genutzter Datenfelder
• Aufbau einer nachvollziehbaren Datenstruktur als Grundlage für Governance
• Einordnung, welche Datenfelder besonders sorgfältige Dokumentation benötigen

Modul 3: Visualisierung und Automatisierung mit Power BI und Python Der dritte Baustein überführt Datenverantwortung in sichtbare, wiederkehrend nutzbare Werkzeuge.

• Aufbau von Power-BI-Dashboards zur Übersicht über Datenbestände und deren Nutzung
• Visualisierung von Verantwortlichkeiten und Datenherkunft für Fachbereiche
• Einsatz von Python zur Automatisierung wiederkehrender Prüf- und Dokumentationsschritte
• Aufbau einfacher Prüfroutinen zur Einhaltung festgelegter Datenstandards
• Kommunikation von Governance-Themen gegenüber fachfremden Zielgruppen
• Aufbau eines einfachen Übersichts-Dashboards zum Dokumentationsstand der Datenfelder

Die drei Bausteine bauen bewusst aufeinander auf: Ohne ein Grundverständnis für Data Stewardship bleiben SQL, Power BI und Python reine Werkzeugkenntnisse ohne Governance-Bezug. Erst die Verbindung aus Verantwortungsverständnis, technischer Dokumentation und sichtbarer Visualisierung macht aus einzelnen BI-Fähigkeiten eine Data-Stewardship-Kompetenz, die im Unternehmen dauerhaft Bestand hat und nicht nur für ein einzelnes Analyseprojekt gilt. Diese Ausrichtung unterscheidet den Kurs von klassischen BI-Analyst-Kursen: Im Mittelpunkt steht nicht die einmalige Auswertung, sondern die dauerhafte Verantwortung dafür, dass Daten im Unternehmen einheitlich verstanden und genutzt werden.

Der Kurs richtet sich an Personen, die Verantwortung für die Definition, Qualität und Dokumentation von Unternehmensdaten übernehmen oder eine solche Rolle anstreben. Angesprochen sind sowohl Einsteiger:innen mit Interesse an Daten als auch Fachkräfte mit erster BI-Erfahrung, die ihre Kompetenz um Governance-Aspekte erweitern möchten. Ebenso profitieren Personen, die in ihrem Unternehmen bereits informell als Ansprechpartner:in für Datenfragen gelten, diese Rolle aber noch nicht systematisch ausfüllen.

• Angehende Data Stewards mit Interesse an BI-Werkzeugen
• BI-Analyst:innen, die zusätzlich Verantwortung für Datenstandards übernehmen möchten
• Fachkräfte an der Schnittstelle zwischen Fachbereich und IT
• Personen, die SQL, Power BI und Python im Kontext von Data Governance einsetzen möchten
• Personen, die künftig als zentrale Ansprechpartner:innen für Datenfragen in ihrem Bereich fungieren sollen

Der Kurs verbindet theoretische Einführungen zu Data Stewardship und Governance mit praktischen Übungen an einem durchgehenden Beispieldatenbestand, an dem Datendefinitionen, Metadaten-Dokumentation und Dashboards gemeinsam entstehen. So bleibt Governance nicht abstrakt, sondern wird direkt an konkreten Datenfeldern nachvollzogen. Diskussionsrunden zu strittigen Datendefinitionen simulieren dabei bewusst die Abstimmungsprozesse, die im späteren Berufsalltag zwischen Fachbereichen typisch sind.

Der Kurs gliedert sich in die drei Bausteine Grundlagen der Datenverantwortung, Metadaten und Nachvollziehbarkeit mit SQL sowie Visualisierung und Automatisierung mit Power BI und Python. Konkrete Angaben zu Wochenstunden und Gesamtdauer sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat nach einer Abschlussprüfung ab, in der die praktische Verbindung von Datenverantwortung, Dokumentation und BI-Werkzeugen im Mittelpunkt steht. Bewertet werden dabei sowohl die technische Umsetzung als auch die Fähigkeit, Datendefinitionen nachvollziehbar zu begründen und zu dokumentieren.

Viele BI-Kurse enden bei der Auswertung einzelner Datensätze und lassen offen, wer eigentlich dafür verantwortlich ist, dass diese Daten im gesamten Unternehmen konsistent definiert und dokumentiert sind. Dieser Kurs setzt genau hier an, indem er BI-Werkzeuge von Anfang an mit der Perspektive der Datenverantwortung verbindet. Für angehende Data Stewards bedeutet das einen klaren Vorteil: Sie können nicht nur einzelne Auswertungen erstellen, sondern auch begründen, woher Daten stammen, wie sie definiert sind und wer für ihre Qualität verantwortlich ist - eine Kombination, die in Unternehmen mit wachsenden, oft über mehrere Systeme verteilten Datenbeständen zunehmend gefragt ist. Da Data Governance branchenübergreifend an Bedeutung gewinnt, je mehr Systeme und Abteilungen an gemeinsamen Daten arbeiten, lässt sich das erworbene Wissen unmittelbar auf unterschiedliche Unternehmenskontexte übertragen - von einzelnen Fachbereichen bis zu unternehmensweiten Governance-Initiativen. Wer diese Verantwortung frühzeitig übernimmt, verschafft dem eigenen Unternehmen zudem einen praktischen Vorteil bei regulatorischen Anforderungen: Nachvollziehbare Datenherkunft und klar dokumentierte Definitionen erleichtern spätere Prüfungen und Audits erheblich, statt sie im Nachhinein aufwendig rekonstruieren zu müssen. Auch im Tagesgeschäft zahlt sich diese Rolle spürbar aus: Wenn zwei Abteilungen bei derselben Kennzahl zu unterschiedlichen Zahlen kommen, ist es der Data Steward, der die Ursache anhand von Metadaten und Datendefinitionen nachvollziehbar klären kann, statt dass der Widerspruch unaufgelöst im Raum stehen bleibt und Vertrauen in die BI-Zahlen insgesamt untergräbt.