BI-Modelle für datengetriebene Entscheidungen – Kurs

Eine belastbare Entscheidung braucht mehr als eine einzelne Kennzahl im Dashboard - sie braucht ein durchdachtes Datenmodell dahinter. Dieser Kurs stellt deshalb die Modellierung von Daten in den Mittelpunkt: Teilnehmende lernen, wie sich Business-Intelligence-Systeme so strukturieren lassen, dass sie skalierbar und präzise auswertbar bleiben, wie SQL dabei zur effizienten Abfrage großer Datenmengen beiträgt und wie Power BI die Ergebnisse anschaulich macht. Als Besonderheit gegenüber vielen anderen BI-Kursen führt dieser Kurs zusätzlich in maschinelles Lernen ein - überwachtes und unüberwachtes Lernen werden genutzt, um BI-Modelle um automatisierte Vorhersagen und Mustererkennung zu erweitern und datengetriebene Entscheidungen auf eine belastbarere Grundlage zu stellen.

Der erste Themenblock behandelt Business Intelligence und analytische Modelle als konzeptionelle Grundlage: Bevor einzelne Werkzeuge eingesetzt werden, muss klar sein, wie ein Datenmodell überhaupt aufgebaut sein sollte.

• Bedeutung optimierter Datenstrukturen für Skalierbarkeit und Präzision
• Aufbau analytischer Modelle für unterschiedliche Unternehmensbereiche
• Integration relevanter Datenquellen in ein gemeinsames Modell
• Unterstützung datenbasierter Entscheidungsprozesse durch strukturierte Modelle
• Abgrenzung zwischen einfachen Auswertungen und tragfähigen Datenmodellen
• Einordnung, wann ein bestehendes Modell erweitert werden sollte

Der zweite Themenblock vertieft SQL als Werkzeug zur effizienten Abfrage und Verarbeitung der zuvor modellierten Daten.

• Effiziente Abfrage und Verarbeitung großer Datenmengen mit SQL
• Erstellung leistungsfähiger Abfragen für komplexe Datenmodelle
• Einsatz von Joins zur Verknüpfung mehrerer modellierter Datenquellen
• Anwendung von Indexierungen zur Optimierung datengetriebener Prozesse
• Abstimmung von SQL-Abfragen auf das zugrunde liegende Datenmodell
• Vorbereitung von Abfrageergebnissen für die weitere Modellierung mit ML

Der dritte Themenblock widmet sich Power BI zur anschaulichen Visualisierung der modellierten und abgefragten Daten.

• Gestaltung interaktiver Dashboards für komplexe Datensätze
• Verständliche und benutzerorientierte Darstellung von Analyseergebnissen
• Abstimmung von Visualisierungen auf das zugrunde liegende Datenmodell
• Einbindung von Kennzahlen aus mehreren integrierten Datenquellen
• Gestaltung von Dashboards für unterschiedliche Entscheidungsebenen
• Pflege und Weiterentwicklung von Dashboards bei wachsenden Datenmodellen

Der vierte Themenblock führt in maschinelles Lernen als Erweiterung klassischer BI-Modelle ein - der Punkt, an dem sich dieser Kurs deutlich von reinen Dashboard-Kursen unterscheidet.

• Einführung in überwachtes Lernen für automatisierte Vorhersagen
• Einführung in unüberwachtes Lernen für intelligente Mustererkennung
• Einordnung, welche BI-Fragestellungen sich für maschinelles Lernen eignen
• Integration einfacher ML-Modelle in ein bestehendes BI-Datenmodell
• Kritische Bewertung automatisierter Vorhersagen vor der Entscheidungsnutzung
• Optimierung von BI-Prozessen auf Basis datengetriebener Erkenntnisse

Im Praxisteil werden Datenmodellierung, SQL, Power BI und maschinelles Lernen an einem durchgehenden Entscheidungsszenario verbunden.

• Entwurf eines analytischen Datenmodells für ein Beispielunternehmen
• Integration mehrerer Datenquellen in das gemeinsame Modell
• Formulierung effizienter SQL-Abfragen auf dem modellierten Datenbestand
• Optimierung einer Abfrage durch gezielte Indexierung
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards auf Basis des Datenmodells
• Visualisierung erster Kennzahlen für eine anstehende Unternehmensentscheidung
• Aufbau eines einfachen Modells für überwachtes Lernen auf Beispieldaten
• Anwendung eines Verfahrens des unüberwachten Lernens zur Mustererkennung
• Einbindung der ML-Ergebnisse in das bestehende Dashboard
• Kritische Einordnung der Vorhersagegüte des trainierten Modells
• Ableitung einer datengetriebenen Handlungsempfehlung aus Modell und Dashboard
• Rückschau, wie das Datenmodell für künftige Entscheidungen erweitert werden könnte

Die vier Themenblöcke sind so angeordnet, dass sie den Weg vom Datenmodell über die Abfrage und Visualisierung bis zur modellgestützten Vorhersage nachzeichnen. Maschinelles Lernen steht dabei nicht isoliert am Ende, sondern baut erkennbar auf dem zuvor entwickelten Datenmodell auf. Dieser Aufbau unterscheidet den Kurs von klassischen BI-Einführungen: Er bleibt nicht bei Dashboards stehen, sondern zeigt, wie sich aus einem durchdachten Datenmodell mit SQL, Power BI und ergänzendem maschinellem Lernen belastbarere, datengetriebene Entscheidungen ableiten lassen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die Business Intelligence nicht nur anwenden, sondern die zugrunde liegenden Datenmodelle verstehen und um Elemente des maschinellen Lernens erweitern möchten. Er eignet sich besonders für alle, die in Controlling, Reporting oder Datenanalyse tätig sind und ihre Kennzahlen auf eine modellgestützte Grundlage stellen wollen.

• Fachkräfte aus Controlling und Reporting, die BI-Modelle vertiefen möchten
• angehende BI-Analyst:innen mit Interesse an Datenmodellierung
• Data-Scientist-Einsteiger:innen, die BI und maschinelles Lernen verbinden wollen
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an datengetriebener Entscheidungsunterstützung
• Mitarbeitende, die bestehende BI-Dashboards um Vorhersagemodelle erweitern möchten

Der Kurs beginnt bei der konzeptionellen Ebene des Datenmodells und arbeitet sich von dort über SQL und Power BI bis zu ersten Modellen des maschinellen Lernens vor. Jeder Themenblock baut unmittelbar auf dem zuvor entwickelten Datenmodell auf, sodass die Teilnehmenden nachvollziehen können, warum eine solide Modellierung die Grundlage für belastbare Vorhersagen ist. Der Praxisteil führt diesen Aufbau an einem durchgehenden Entscheidungsszenario konsequent fort.

Der Kurs gliedert sich in die vier beschriebenen Themenblöcke Datenmodellierung, SQL, Power BI und maschinelles Lernen, ergänzt um einen Praxisteil, der alle Bausteine an einem Entscheidungsszenario verbindet. Er wird in Vollzeit im Hybrid-Format durchgeführt. Konkrete Termin- und Taktungsangaben sind beim jeweiligen Anbieter zu erfragen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung ab, die mit einem Trägerzertifikat bestätigt wird. Im Vordergrund steht der Nachweis, dass Datenmodellierung, SQL-Abfragen, Power-BI-Dashboards und grundlegende Modelle des maschinellen Lernens praktisch beherrscht werden.

Klassische BI-Dashboards zeigen, was in der Vergangenheit passiert ist - sie sagen aber wenig darüber aus, was als Nächstes wahrscheinlich passiert. Dieser Kurs schließt diese Lücke, indem er Datenmodellierung, SQL und Power BI um Grundlagen des maschinellen Lernens erweitert und damit den Schritt von der reinen Beschreibung zur Vorhersage ermöglicht. Für Fachkräfte in Controlling und Reporting ist das ein spürbarer Mehrwert: Wer versteht, wie ein Datenmodell aufgebaut sein muss, damit sowohl klassische BI-Kennzahlen als auch Vorhersagemodelle darauf funktionieren, kann bestehende Dashboards gezielt um zusätzliche Aussagekraft erweitern, statt sie durch komplett neue Systeme zu ersetzen. Da Datenmodellierung, SQL und Power BI branchenübergreifend eingesetzt werden und die vermittelten ML-Grundlagen bewusst werkzeugunabhängig gehalten sind, lässt sich das erworbene Wissen auf unterschiedliche Unternehmenskontexte und Entscheidungsfelder übertragen.