Business Intelligence für Digital Analysts – Weiterbildung

Digitale Kanäle - Website, App, Onlinekampagnen - erzeugen fortlaufend Daten, die erst durch systematische Auswertung zu echten Entscheidungsgrundlagen werden. Dieser Kurs vermittelt die dafür notwendigen Business-Intelligence-Kompetenzen mit Fokus auf digitale Kennzahlen: von SQL-Abfragen auf Webanalyse-Daten über Power-BI-Dashboards für Kampagnen und Nutzerverhalten bis zu Python-gestützter Automatisierung wiederkehrender Auswertungen.

Modul 1: Kennzahlen digitaler Kanäle Der erste Baustein vermittelt, welche Kennzahlen digitale Kanäle wie Website, App und Onlinekampagnen typischerweise liefern und wie sie sich sinnvoll einordnen lassen - als Grundlage, bevor überhaupt eine einzige SQL-Abfrage formuliert wird.

• Grundlegende Kennzahlen wie Traffic, Absprungrate und Conversion-Rate
• Aufbau und Auswertung von Funnel-Analysen für digitale Nutzerpfade
• Vergleich von Kennzahlen über unterschiedliche digitale Kanäle hinweg
• Einordnung saisonaler und kampagnenbedingter Schwankungen
• Abgrenzung aussagekräftiger von irreführenden digitalen Kennzahlen
• Zusammenhang zwischen Kanal-, Geräte- und Nutzungsdaten für ein vollständigeres Bild

Modul 2: SQL-Abfragen auf digitale Daten Der zweite Baustein macht SQL zum Werkzeug für die gezielte Abfrage von Web- und Kampagnendaten, die häufig in großen, ereignisbasierten Datenbeständen vorliegen.

• SQL-Grundsyntax für die Abfrage ereignisbasierter Webanalyse-Daten
• Verknüpfung von Nutzungsdaten mit Kampagnen- und Kanalinformationen
• Aggregation großer Ereignisdatenmengen zu auswertbaren Kennzahlen
• Filterung und Segmentierung von Nutzergruppen für gezielte Analysen
• Optimierung von Abfragen bei sehr großen, ereignisbasierten Datentabellen
• Umgang mit doppelten oder unvollständigen Ereignisdatensätzen

Modul 3: Dashboards und Automatisierung mit Power BI und Python Der dritte Baustein überführt digitale Kennzahlen in Dashboards, die sich automatisiert aktualisieren, statt bei jeder Kampagne neu erstellt zu werden.

• Aufbau von Power-BI-Dashboards für digitale Kennzahlen und Kampagnenreports
• Visualisierung von Funnel- und Kanalvergleichen für unterschiedliche Zielgruppen
• Einsatz von Python zur Automatisierung wiederkehrender digitaler Auswertungen
• Regelmäßige Aktualisierung von Dashboards bei neuen Kampagnendaten
• Aufbereitung digitaler Kennzahlen für Marketing- und Geschäftsleitungsrunden
• Automatisierte Warnhinweise bei ungewöhnlichen Abweichungen in Kampagnendaten

Die drei Bausteine folgen bewusst dem tatsächlichen Weg digitaler Daten: von den grundlegenden Kennzahlen über die technische Abfrage in SQL bis zur automatisierten Darstellung in Dashboards. Diese Reihenfolge unterscheidet den Kurs von reinen Power-BI-Schulungen, die digitale Kennzahlen nur als Beispieldaten nutzen, ohne die zugrunde liegende SQL-Abfragelogik zu vermitteln. Wer alle drei Schritte selbst durchlaufen hat, versteht auch, warum ein Dashboard bestimmte Zahlen anders zeigt als eine einzelne Marketing-Plattform.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Digital Analyst:innen entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten. Geeignet ist er für Personen, die lernen möchten, digitale Kennzahlen, Kampagnenreports und Dashboards verständlich aufzubereiten und für Entscheidungen nutzbar zu machen; Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich. Auch Personen, die bereits mit Standard-Reporting-Tools einzelner Werbeplattformen arbeiten, profitieren vom tieferen Verständnis der zugrunde liegenden Rohdaten.

• Angehende Digital Analysts mit Interesse an SQL, Power BI und Python
• Marketing-Fachkräfte, die digitale Kennzahlen stärker eigenständig auswerten möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Web- und Kampagnenanalyse
• BI-Analyst:innen, die ihre Kompetenz gezielt auf digitale Kanäle ausweiten möchten
• Personen, die mehrere digitale Kanäle gleichzeitig betreuen und kanalübergreifend vergleichen möchten

Der Kurs arbeitet durchgehend an einem Beispieldatensatz aus Website- und Kampagnendaten, an dem sich Kennzahlen, SQL-Abfragen und Dashboards im Zusammenhang nachvollziehen lassen. So werden digitale Auswertungen nicht abstrakt behandelt, sondern anhand realistischer Nutzungs- und Kampagnendaten geübt. Der Beispieldatensatz wächst im Kursverlauf, sodass spätere Übungen auf den bereits bereinigten und aufbereiteten Daten der vorherigen Bausteine aufbauen.

Der Kurs gliedert sich in die drei Bausteine Kennzahlen digitaler Kanäle, SQL-Abfragen auf digitale Daten sowie Dashboards 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 Auswertung digitaler Kennzahlen mit SQL, Power BI und Python im Mittelpunkt steht. Geprüft wird dabei der vollständige Weg von der Rohdatenabfrage bis zum automatisiert aktualisierten Kampagnen-Dashboard.

Viele BI-Kurse behandeln generische Geschäftsdaten und lassen offen, wie sich die besonderen, oft sehr umfangreichen Ereignisdaten digitaler Kanäle konkret auswerten lassen. Dieser Kurs setzt genau hier an, indem er SQL, Power BI und Python durchgehend auf digitale Kennzahlen wie Traffic, Conversion und Kampagnenperformance anwendet. Für angehende Digital Analysts bedeutet das einen klaren Vorteil: Sie können digitale Kennzahlen nicht nur aus vorgefertigten Marketing-Tools ablesen, sondern selbst SQL-Abfragen auf die zugrunde liegenden Rohdaten formulieren und daraus automatisiert aktualisierte Dashboards aufbauen - eine Kompetenz, die deutlich über die reine Bedienung von Standard-Reporting-Tools hinausgeht. Da digitale Kanäle branchenübergreifend an Bedeutung gewinnen und die dabei anfallenden Datenmengen stetig wachsen, lässt sich das erworbene Wissen unmittelbar auf unterschiedliche Unternehmens- und Kampagnenkontexte übertragen - von kleinen Onlineshops bis zu größeren, mehrkanaligen Marketingorganisationen. Nicht zuletzt verschafft dieses Werkzeugverständnis mehr Unabhängigkeit von externen Marketing-Plattformen: Wer Rohdaten selbst per SQL abfragen kann, ist nicht darauf angewiesen, dass jede gewünschte Auswertung bereits als fertiger Standardbericht in einem Werbe-Tool existiert. Diese Unabhängigkeit wird umso wichtiger, je mehr digitale Kanäle ein Unternehmen gleichzeitig betreibt: Wer Daten aus Website, App und mehreren Kampagnenquellen selbstständig zusammenführen und auswerten kann, liefert Vergleiche, die einzelne Plattform-Reports naturgemäß nicht abbilden können, da sie jeweils nur den eigenen Kanal im Blick haben und kanalübergreifende Zusammenhänge systematisch ausblenden. Für die eigene Karriereentwicklung zählt zudem, dass diese Kompetenz nicht an eine bestimmte Marketing-Plattform gebunden ist: Die zugrunde liegende SQL- und BI-Logik lässt sich unabhängig davon anwenden, welche konkreten Werbeplattformen oder Analysewerkzeuge ein künftiger Arbeitgeber tatsächlich einsetzt.