Data Analyst: Relationale Datenbanken analysieren – Kurs

Wer relationale Datenbanken nur über einzelne SQL-Befehle kennt, aber die dahinterliegende Struktur nicht versteht, stößt bei komplexeren Datenmodellen schnell an Grenzen. Dieser Kurs setzt deshalb bewusst bei der Datenbankstruktur selbst an: ER-Diagramme, Schlüsselbeziehungen und Normalisierung bilden das Fundament, auf dem anschließend SQL-Abfragen, Power-Query-Transformationen und die Anbindung an Power BI aufbauen. Ziel ist ein klares Verständnis relationaler Strukturen als Grundlage für belastbare Analysen und Reportingprozesse.

Block 1 — Relationale Datenmodelle verstehen Der Einstieg legt das strukturelle Fundament: Wie werden Tabellen und ihre Beziehungen so modelliert, dass eine Datenbank konsistent bleibt und sich zuverlässig auswerten lässt?

• ER-Diagramme zur Abbildung von Tabellen und Beziehungen
• Definition von Primär- und Fremdschlüsseln
• Normalisierung zur Sicherung konsistenter Datenhaltung
• Identifikation relevanter Dimensionen und Attribute
• Typische Modellierungsfehler und ihre Folgen für spätere Abfragen
• Unterschied zwischen operativen und analytischen Datenmodellen einordnen

Block 2 — Relationale Datenbanken analysieren Auf Basis des Datenmodells rückt die eigentliche Abfrage in den Mittelpunkt. Dieser Block vermittelt, wie sich Informationen aus mehreren verknüpften Tabellen gezielt extrahieren lassen.

• SQL-Abfragen zur strukturierten Datenselektion
• JOINs zur Zusammenführung verteilter Tabellen
• Aggregation über GROUP BY zur Bildung erster Kennzahlen
• FILTER-Logiken zur Eingrenzung analytischer Bereiche
• Verschachtelte Abfragen für mehrstufige Fragestellungen
• Abfrageperformance bei größeren relationalen Datenmodellen berücksichtigen

Block 3 — Analyseprozesse und Auswertung Rohdaten aus einer relationalen Datenbank sind selten sofort auswertungsreif. Dieser Block zeigt, wie sich Daten nach der Abfrage weiter aufbereiten und prüfen lassen.

• Power Query zur Transformation und Typanpassung
• Einsatz von Python zur ergänzenden Analyse oder Validierung
• Erstellung bereinigter Tabellen für Reporting-Modelle
• Prüfung auf Datenvollständigkeit und Kohärenz
• Umgang mit widersprüchlichen Werten aus unterschiedlichen Tabellen
• Zwischenergebnisse für nachvollziehbare Analyseschritte dokumentieren

Block 4 — Dokumentation und Struktur Der letzte Block schließt den Kreis zur Ausgangsstruktur: Wie lässt sich eine relationale Datenbank so dokumentieren und in Power BI einbinden, dass auch andere im Team sie nachvollziehen können?

• Abbildung der Datenbankstruktur im Analysekonzept
• Dokumentation von Schlüsseln, Abhängigkeiten und Abfragen
• Versionierung für reproduzierbare Analysewege
• Einbindung der aufbereiteten Daten in Power BI zur finalen Visualisierung
• Übergabe eines dokumentierten Datenmodells an andere Teammitglieder

Praxisblock — Von der Datenbankstruktur zur Auswertung

• Ein ER-Diagramm für ein Beispieldatenmodell mit mehreren verknüpften Tabellen erstellen
• Primär- und Fremdschlüssel für dieses Datenmodell festlegen
• Eine Normalisierung auf ein unsauber strukturiertes Beispielmodell anwenden
• Eine SQL-Abfrage mit mehreren JOINs über drei Tabellen formulieren
• Kennzahlen mit GROUP BY über mehrere Dimensionen berechnen
• Eine Filterlogik zur Eingrenzung eines Analysezeitraums einsetzen
• Abfrageergebnisse mit Power Query weiter transformieren
• Eine Python-Prüfung zur Validierung von Abfrageergebnissen durchführen
• Datenvollständigkeit für eine Beispieltabelle systematisch prüfen
• Eine Dokumentation der verwendeten Schlüssel und Abfragen erstellen
• Ein bereinigtes Datenmodell nach Power BI übergeben
• Einen vollständigen Weg vom ER-Diagramm bis zur fertigen Visualisierung durchspielen

Wer diesen Kurs abschließt, versteht relationale Datenbanken nicht nur als Ort, an dem Daten liegen, sondern als Struktur, die die Qualität jeder späteren Analyse maßgeblich mitbestimmt. Dieses strukturelle Verständnis unterscheidet den Kurs von Abfrage-zentrierten SQL-Kursen, die Tabellenmodelle oft als gegeben voraussetzen, statt ihren Aufbau und ihre Konsistenz selbst zum Thema zu machen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die lernen möchten, mit relationalen Datenbanken zu arbeiten und deren Struktur für Auswertungen zu nutzen.

• Personen, die künftig als Data Analyst mit relationalen Datenbanken arbeiten möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Datenmodellierung und SQL
• Fachkräfte, die von reinen Tabellenauswertungen zu echten Datenbankstrukturen wechseln möchten
• Mitarbeitende, die Datenbankmodelle im Team dokumentieren und weitergeben müssen

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und arbeitet an einem durchgehenden relationalen Beispieldatenmodell, das von der ersten ER-Diagramm-Skizze bis zur fertigen Power-BI-Visualisierung weiterentwickelt wird. So bleibt der Zusammenhang zwischen Struktur und Auswertung durchgehend sichtbar.

Der Kurs wird in Vollzeit angeboten. Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante.

Eine einheitliche externe Abschlussbezeichnung liegt für diesen Kurs nicht vor; üblich ist ein trägerinternes Zertifikat über die vermittelten Kompetenzen in relationaler Datenmodellierung und -analyse.

Viele SQL-Kurse beginnen direkt bei der Abfragesyntax und überspringen die Frage, wie ein Datenmodell überhaupt entstanden ist. Wer aber nicht versteht, warum eine Tabelle über einen Fremdschlüssel mit einer anderen verbunden ist, wird bei unerwarteten Abfrageergebnissen häufig ratlos — dieser Kurs setzt genau hier an. Der Mehrwert zeigt sich besonders bei gewachsenen, komplexeren Datenbanken, wie sie in vielen Unternehmen über Jahre entstehen: Wer ER-Diagramme lesen und Normalisierungsprinzipien erkennen kann, findet sich in einer unbekannten Datenbank deutlich schneller zurecht als jemand, der nur einzelne Abfragen auswendig kennt. Für den weiteren Berufsweg als Data Analyst ist dieses strukturelle Fundament besonders wertvoll, weil es sich auf nahezu jede relationale Datenbank übertragen lässt — unabhängig vom konkreten Datenbanksystem oder Unternehmen, in dem es später zum Einsatz kommt. Auch bei der Fehlersuche zahlt sich dieses Wissen aus: Liefert eine Abfrage unerwartet doppelte oder fehlende Zeilen, liegt die Ursache in den meisten Fällen nicht in der Abfrage selbst, sondern in einer unklaren Schlüsselbeziehung oder einer unsauberen Normalisierung des zugrunde liegenden Modells. Wer diesen Zusammenhang erkennt, findet solche Fehler in Minuten statt in Stunden und muss nicht jede Abfrage durch Versuch und Irrtum so lange verändern, bis das Ergebnis zufällig plausibel aussieht.