Data Analyst: Datenaufbereitung für Reports – Weiterbildung

Bevor ein Report aussagekräftig ist, muss die zugrundeliegende Datenbasis stimmen. Dieser Kurs konzentriert sich genau auf diesen Schritt: die Aufbereitung von Daten für analytische Berichte. Im Zentrum stehen SQL-Abfragen zur Erzeugung relevanter Datensätze, Power Query zur Typanpassung und Transformation sowie ergänzende Prüfungen mit Python. Power BI bildet den finalen Reporting-Layer, in dem die aufbereiteten Daten zu Kennzahlen und Visualisierungen verdichtet werden. Anders als Kurse mit Schwerpunkt auf komplexer Modellbildung oder Machine Learning liegt der Fokus hier konsequent auf einer sauberen, nachvollziehbaren Datenbasis für wiederkehrende Auswertungen.

Modul 1 — Datenaufnahme und Modellierung: Der Kurs beginnt dort, wo Rohdaten in ein für Reports nutzbares Format überführt werden.

• SQL-Abfragen zur Erzeugung relevanter Datensätze aus operativen Systemen
• Power Query zur Typanpassung und ersten Transformation
• Definition klarer Datenmodelle speziell für Reporting-Zwecke
• Prüfung der Ausgangsbasis auf Vollständigkeit und Plausibilität
• Aufbau einer nachvollziehbaren Verbindung zwischen Quelle und Zielstruktur

Modul 2 — Datenaufbereitung: Prozesse: Dieser Block vertieft die eigentliche Bereinigungs- und Strukturierungsarbeit, die den Kern des Kurses bildet.

• Bereinigung fehlender oder fehlerhafter Werte in Rohdatensätzen
• Erstellung strukturierter Tabellen, die direkt als Reportgrundlage dienen
• Ableitung zusätzlicher Felder zur Berechnung von Kennzahlen
• Explorative Datenanalyse zur Identifikation von Trends oder Auffälligkeiten
• Dokumentation jedes Bereinigungsschritts für Nachvollziehbarkeit

Modul 3 — Datenaufbereitung: Qualität: Aufbauend auf der reinen Bereinigung rückt hier die Qualitätssicherung der aufbereiteten Daten in den Mittelpunkt.

• Konsistenzprüfungen bei neuen Quellen oder Datenaktualisierungen
• Vergleich alternativer Datenstände und Klärung von Abweichungen
• Validierung der Kennzahlenbasis vor der Weitergabe an das Reporting
• Vorbereitung der finalen Datenstruktur für die Übernahme in Power BI
• Einsatz von Python für zusätzliche, über SQL hinausgehende Prüfungen

Modul 4 — Reporting und Dokumentation: Der letzte fachliche Block überführt die aufbereiteten Daten in den sichtbaren Report.

• Integration der bereiteten Daten in Power BI als finalem Reporting-Layer
• Aufbau konsistenter DAX-Measures für wiederkehrende Kennzahlen
• Dokumentation aller Transformationsschritte für Dritte nachvollziehbar
• Versionierung der Datenaufbereitung zur Sicherstellung reproduzierbarer Ergebnisse

Praxis-Block — Durchgängige Datenaufbereitung an einem Beispieldatensatz

• Import und erste Sichtung eines realitätsnahen Rohdatensatzes
• Formulierung von SQL-Abfragen zur Extraktion reportrelevanter Datensätze
• Transformation und Typanpassung der Rohdaten in Power Query
• Identifikation und Behandlung fehlender Werte im Beispieldatensatz
• Aufbau eines strukturierten Datenmodells für ein konkretes Reporting-Szenario
• Ableitung berechneter Felder für zusätzliche Kennzahlen
• Durchführung einer explorativen Analyse zur Trendidentifikation
• Ergänzende Prüfung der Datenqualität mit Python
• Vergleich zweier Datenstände zur Klärung von Diskrepanzen
• Aufbau von DAX-Measures für ein Power-BI-Dashboard
• Erstellung eines vollständigen Reports auf Basis der aufbereiteten Daten
• Dokumentation des gesamten Aufbereitungsprozesses von der Quelle bis zum fertigen Report

Der rote Faden des Kurses ist die durchgängige Kette von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Report: Jedes Modul baut auf dem vorherigen auf, sodass am Ende nicht isolierte Werkzeugkenntnisse stehen, sondern ein zusammenhängender Aufbereitungsprozess, der sich auf unterschiedliche Datenquellen und Reporting-Anforderungen übertragen lässt. Wer den Kurs abschließt, kann eine unsaubere, unvollständige Datengrundlage in eine strukturierte, geprüfte und dokumentierte Basis überführen, auf der sich verlässliche und wiederkehrende Auswertungen aufbauen lassen — unabhängig davon, aus welchem Fachbereich die Ausgangsdaten stammen.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Data Analyst entwickeln oder entsprechende Aufgaben in ihrem aktuellen Umfeld übernehmen möchten.

• Personen ohne Vorerfahrung, die einen praxisnahen Einstieg in Datenaufbereitung suchen
• Fachkräfte aus kaufmännischen oder administrativen Bereichen mit Berührung zu Reports
• Mitarbeitende, die bislang mit Excel arbeiten und in Richtung strukturierter Datenaufbereitung wechseln möchten
• Quereinsteigende mit Interesse an Daten, Auswertungen und geschäftlichen Fragestellungen
• Personen, die Daten aufbereiten, auswerten und in verständliche Ergebnisse überführen möchten

Der Kurs wird im Hybrid-Learning-Format durchgeführt und verbindet angeleitete Lerneinheiten mit praktischer Arbeit an einem durchgängigen Beispieldatensatz. Statt einzelne Werkzeuge isoliert vorzustellen, wird der gesamte Aufbereitungsprozess von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Power-BI-Report an einem Fallbeispiel durchlaufen, sodass die Werkzeuge SQL, Power Query, Python und Power BI im Zusammenspiel geübt werden.

Der Kurs wird in Vollzeit angeboten, sodass sich die Inhalte in einem kompakten, zusammenhängenden Zeitraum durchlaufen lassen. Der modulare Aufbau ermöglicht dennoch eine klare Orientierung an den vier Themenblöcken Datenaufnahme, Aufbereitung, Qualität und Reporting.

Für diesen Kurs liegt keine Angabe zu einer spezifischen Abschlussbezeichnung vor. Teilnehmende erhalten eine Bestätigung der Kursteilnahme; ein formaler externer Prüfungsabschluss ist nicht Bestandteil des Angebots.

In vielen Unternehmen scheitert gutes Reporting nicht an der Visualisierung, sondern an der Datengrundlage davor: unvollständige Werte, inkonsistente Formate, widersprüchliche Datenstände. Wer genau diesen Schritt beherrscht, wird zur gefragten Ansprechperson, wenn Reports plötzlich falsche Zahlen zeigen oder neue Datenquellen integriert werden müssen. Der Kurs vermittelt bewusst keine oberflächliche Tool-Bedienung, sondern eine durchgängige Denkweise: von der Quelle über die Bereinigung bis zur dokumentierten, versionierten Kennzahlenbasis. Diese Systematik lässt sich auf nahezu jede Datenquelle und jedes Reporting-Werkzeug übertragen, nicht nur auf die im Kurs verwendete Kombination aus SQL, Power Query und Power BI. Für den Einstieg als Data Analyst ist genau diese Fähigkeit oft entscheidender als komplexe statistische Modelle: Wer zuverlässig aufbereitete, geprüfte Daten liefern kann, schafft die Grundlage, auf der andere im Unternehmen erst sinnvoll analysieren und entscheiden können. Gerade weil der Kurs die vier Schritte Datenaufnahme, Bereinigung, Qualitätsprüfung und Reporting konsequent trennt, lässt sich am Ende jeder Schritt einzeln nachvollziehen und bei Bedarf korrigieren — ein Vorteil gegenüber Vorgehensweisen, bei denen Bereinigung und Visualisierung unstrukturiert ineinanderfließen und Fehler erst im fertigen Dashboard auffallen. Diese sauber getrennte Vorgehensweise erleichtert es zudem, die Aufbereitung später an andere Personen im Team zu übergeben, ohne dass Wissen über einzelne Transformationsschritte verloren geht.