Business Intelligence für Wirtschaftsingenieure – Kurs

Wirtschaftsingenieurinnen und Wirtschaftsingenieure bewegen sich an der Schnittstelle zwischen technischen Prozessen und betriebswirtschaftlichen Entscheidungen — und genau dort wird Business-Intelligence-Kompetenz zunehmend vorausgesetzt. Dieser Kurs vermittelt die notwendigen Fähigkeiten zur Sammlung und Analyse von Daten für fundierte Business-Entscheidungen und deckt dabei drei zusammenwirkende Werkzeuge ab: SQL für den Zugriff auf Unternehmensdaten, Power BI für Berichte und Dashboards sowie Python für die Verarbeitung und Automatisierung größerer Datenmengen. Teilnehmende lernen, wie diese drei Werkzeuge im Alltag eines Business Intelligence Analyst zusammenspielen, statt sie isoliert voneinander zu betrachten.

Modul 1 — Rolle und Aufgaben eines Business Intelligence Analyst: Der erste Block ordnet die Tätigkeit ein, bevor die drei technischen Werkzeuge im Detail behandelt werden.

• Typische Aufgaben eines Business Intelligence Analyst im Überblick
• Zusammenarbeit mit unterschiedlichen Fachabteilungen im Unternehmen
• Rolle datenbasierter Entscheidungen im Wirtschaftsingenieurwesen
• Einordnung von SQL, Power BI und Python im gemeinsamen Arbeitsablauf
• Typische Datenquellen in produzierenden und wirtschaftlich geprägten Unternehmen
• Abgrenzung operativer und strategischer Auswertungsfragen

Modul 2 — SQL für Datenabfragen: Der zweite Block vermittelt den Zugriff auf Unternehmensdaten über SQL als Grundlage jeder weiteren Auswertung.

• Grundlegende und weiterführende SQL-Abfragen formulieren
• Verknüpfung mehrerer Tabellen für zusammenhängende Auswertungen
• Filterung und Aggregation von Geschäftsdaten mit SQL
• Aufbau wiederkehrender Abfragen für regelmäßige Berichte
• Grundlegendes Verständnis von Datenbankstrukturen im Unternehmenskontext
• Vorbereitung von SQL-Ergebnissen für die Weiterverarbeitung

Modul 3 — Power BI für Berichte und Dashboards: Der dritte Block überführt die mit SQL gewonnenen Daten in verständliche Berichte und Dashboards.

• Import von Daten aus SQL-Abfragen in Power BI
• Aufbau von Dashboards zur Darstellung von Geschäftskennzahlen
• Identifikation von Geschäftstrends anhand visueller Auswertungen
• Einsatz von Diagrammen und Kennzahlenkarten für zentrale Werte
• Filterfunktionen für unterschiedliche Betrachtungsebenen einrichten
• Aufbereitung von Dashboards für unterschiedliche Fachabteilungen

Modul 4 — Python für Datenverarbeitung und Automatisierung: Der vierte Block ergänzt SQL und Power BI um Python für Aufgaben, die über einfache Abfragen und Visualisierungen hinausgehen.

• Grundlagen der Datenverarbeitung mit Python
• Automatisierung wiederkehrender Datenaufbereitungsschritte
• Einlesen und Kombination von Daten aus mehreren Quellen mit Python
• Grundlegende Datenbereinigung und -transformation in Python
• Zusammenspiel von Python-Skripten mit SQL-Abfragen und Power-BI-Berichten
• Dokumentation eigener Python-Skripte für die Weiternutzung im Team

Praxis-Block — Analyseprojekt mit SQL, Power BI und Python: Der Praxisteil verbindet alle drei Werkzeuge zu einem durchgängigen Analyseprojekt aus dem Umfeld eines Wirtschaftsingenieurwesens.

• Formulierung von SQL-Abfragen für ein Beispielunternehmen
• Automatisierte Datenaufbereitung eines Beispieldatensatzes mit Python
• Zusammenführung mehrerer Datenquellen zu einer konsistenten Datenbasis
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards auf Basis der aufbereiteten Daten
• Identifikation eines simulierten Geschäftstrends im Dashboard
• Einordnung eines Effizienzproblems anhand der Kennzahlen
• Automatisierung eines wiederkehrenden Auswertungsschritts mit Python
• Aufbau eines Berichts für eine operative Fachabteilung
• Aufbau eines Berichts für eine strategische Entscheidungsebene
• Dokumentation des gesamten Arbeitsablaufs von SQL bis Power BI
• Präsentation der Analyseergebnisse vor der Lerngruppe
• Abschließende Qualitätsprüfung des gesamten Analyseprojekts

Der Kurs behandelt SQL, Power BI und Python bewusst nicht als drei getrennte Werkzeugkurse, sondern als aufeinander abgestimmten Arbeitsablauf: Daten werden mit SQL abgerufen, mit Python bei Bedarf aufbereitet und automatisiert und mit Power BI für Entscheidungen sichtbar gemacht. Am Ende des Kurses können Teilnehmende ein vollständiges Analyseprojekt von der Datenabfrage über die automatisierte Aufbereitung bis zum fertigen Dashboard eigenständig umsetzen.

Der Kurs richtet sich an Einsteigerinnen und Einsteiger, Quereinsteigende und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Wirtschaftsingenieurwesen entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten.

• Personen mit Interesse an der Schnittstelle von Technik und Wirtschaft
• Quereinsteigende, die Kennzahlen, Berichte und Dashboards verständlich aufbereiten möchten
• Fachkräfte aus technischen oder kaufmännischen Bereichen mit Entwicklungsperspektive
• Personen ohne zwingende Vorkenntnisse in SQL, Power BI oder Python

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt und verbindet Präsenz- mit Online-Lernanteilen. Jedes der drei Werkzeuge SQL, Power BI und Python wird zunächst einzeln eingeführt und anschließend im gemeinsamen Analyseprojekt zusammengeführt, sodass das Zusammenspiel der Werkzeuge durchgehend geübt wird. Praxisorientierte Übungsaufgaben begleiten jeden Themenblock.

Der Kurs ist als Vollzeitkurs im Hybrid-Learning-Format konzipiert und deckt mit SQL, Power BI und Python drei aufeinander abgestimmte Werkzeuge ab. Der Umfang ist so bemessen, dass jedes Werkzeug in ausreichender Tiefe vermittelt und im abschließenden Analyseprojekt praktisch angewendet wird. Den genauen zeitlichen Umfang der jeweiligen Durchführung zeigt die Kursseite.

Am Ende steht eine Abschlussprüfung, nach deren Bestehen ein Trägerzertifikat ausgestellt wird. Es handelt sich um einen internen Qualifikationsnachweis, der die erworbenen Kompetenzen in SQL, Power BI und Python im Kontext der Business Intelligence dokumentiert.

Business-Intelligence-Aufgaben werden in vielen Unternehmen nicht von reinen Datenspezialistinnen und -spezialisten, sondern von Personen mit fachlichem Bezug zu Technik und Wirtschaft übernommen — ein Profil, das dem klassischen Wirtschaftsingenieurwesen sehr nahekommt. Wer SQL, Power BI und Python gemeinsam beherrscht, kann diese Rolle deutlich eigenständiger ausfüllen als mit Kenntnissen in nur einem der drei Werkzeuge. Die Kombination der drei Werkzeuge in einem gemeinsamen Analyseprojekt zeigt, wie Datenabfrage, Automatisierung und Visualisierung im Arbeitsalltag tatsächlich ineinandergreifen: SQL liefert die Daten, Python automatisiert wiederkehrende Aufbereitungsschritte, und Power BI macht die Ergebnisse für Entscheidungstragende sichtbar. Für den weiteren beruflichen Weg als Business Intelligence Analyst im Umfeld des Wirtschaftsingenieurwesens ist genau diese Werkzeugbreite ein Wettbewerbsvorteil: Statt bei jeder neuen Fragestellung auf unterschiedliche Spezialistinnen und Spezialisten angewiesen zu sein, lässt sich ein Großteil datenbasierter Auswertungen eigenständig von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Bericht umsetzen.