Data Analyst: Datenqualität sichern – Weiterbildung

Verlässliche Analysen stehen und fallen mit der Qualität der zugrunde liegenden Daten. Diese Weiterbildung vermittelt, wie Data Analysts Datenqualität systematisch sichern – von der Bewertung zentraler Qualitätskriterien über Datenbereinigung und -validierung bis zur strukturierten Qualitätsanalyse mit SQL und der Visualisierung von Qualitätskennzahlen in Power BI. Teilnehmende lernen, Rohdaten so aufzubereiten, dass sie eine belastbare Grundlage für Berichte und Entscheidungen bilden.

Das erste Modul führt in die zentralen Grundlagen der Datenqualität ein und schafft ein gemeinsames Verständnis dafür, was gute von schlechter Datenqualität unterscheidet.

• Zentrale Qualitätskriterien: Vollständigkeit, Konsistenz und Genauigkeit
• Typische Fehlerquellen in Datenbeständen
• Bewertung von Rohdaten hinsichtlich ihrer analytischen Nutzbarkeit
• Vorbereitung von Rohdaten für nachgelagerte Analysen
• Einordnung von Datenqualität als Grundlage belastbarer Berichte
• Zusammenhang zwischen Datenqualität und Entscheidungsqualität

Das zweite Modul vermittelt die praktischen Techniken, mit denen Datenqualität im Arbeitsalltag hergestellt und dauerhaft gesichert wird.

• Techniken zur Fehlererkennung in Datensätzen
• Beseitigung von Duplikaten und Dubletten
• Standardisierung von Datenformaten und -werten
• Entwicklung von Validierungsregeln für reproduzierbare Prüfungen
• Aufbau wiederkehrender Workflows zur Qualitätssicherung
• Dokumentation von Bereinigungs- und Validierungsschritten

Das dritte Modul zeigt, wie sich Datenqualität mit SQL-Abfragen systematisch und nachvollziehbar prüfen lässt.

• Formulierung von SQL-Abfragen zur Erkennung von Dubletten
• Identifikation fehlender Werte und Ausreißer per Abfrage
• Einsatz von Joins zur Prüfung der Konsistenz mehrerer Datenquellen
• Einsatz von Filtern zur gezielten Eingrenzung von Datenqualitätsproblemen
• Nutzung von Datenbankstrukturen zur Bereitstellung qualitätsgesicherter Ausgangsdaten
• Wiederkehrende SQL-Prüfroutinen für die laufende Qualitätskontrolle

Das vierte Modul überführt die Ergebnisse der Qualitätsprüfung in nachvollziehbare Berichte und Dashboards.

• Erstellung von Berichten zur Datenqualität
• Visualisierung von Qualitätskennzahlen in Power BI
• Gestaltung von Dashboards zur Aufdeckung von Schwachstellen
• Darstellung von Optimierungspotenzialen für Fachabteilungen
• Einsatz von DAX-Funktionen zur automatisierten Auswertung von Qualitätsmetriken
• Aufbereitung von Qualitätsberichten für unterschiedliche Empfängerkreise

Der Praxisblock durchläuft den vollständigen Weg von der Diagnose bis zur berichtsreifen Darstellung von Datenqualität.

• Bewertung eines Beispieldatensatzes anhand zentraler Qualitätskriterien
• Identifikation und Beseitigung von Duplikaten in einem Übungsdatensatz
• Entwicklung eigener Validierungsregeln für einen Beispielprozess
• Formulierung von SQL-Abfragen zur Erkennung fehlender Werte
• Prüfung der Konsistenz mehrerer verknüpfter Datenquellen per SQL-Join
• Aufbau eines Workflows zur wiederkehrenden Qualitätssicherung
• Erstellung eines Power-BI-Berichts zu Datenqualitätskennzahlen
• Gestaltung eines Dashboards zur Sichtbarmachung von Datenqualitätsschwächen
• Einsatz von DAX-Funktionen zur automatisierten Kennzahlenberechnung
• Dokumentation eines vollständigen Datenbereinigungsprozesses
• Präsentation eines Qualitätsberichts vor einer fiktiven Fachabteilung
• Rückschau typischer Datenqualitätsprobleme aus dem eigenen Arbeitsumfeld
• Erarbeitung einer Checkliste zur Datenqualitätsprüfung für wiederkehrende Meldungen
• Abgleich zweier unterschiedlich gepflegter Datenquellen auf widersprüchliche Werte

Die vier Module folgen dem Weg, den Daten im Unternehmen tatsächlich durchlaufen: von der ersten Bewertung über Bereinigung und strukturierte SQL-Prüfung bis zur verständlichen Darstellung in Power-BI-Berichten. Dadurch entsteht ein durchgängiges Verständnis für Datenqualität als kontinuierlichen Prozess statt als einmalige Aufräumaktion. Wiederkehrende Prüfroutinen und Checklisten sorgen dafür, dass die einmal hergestellte Datenqualität nicht nach dem ersten Bericht wieder verfällt, sondern dauerhaft im Arbeitsalltag verankert wird. Am Ende der Weiterbildung können Teilnehmende Datenqualitätsprobleme eigenständig erkennen, systematisch beheben und die Ergebnisse so aufbereiten, dass sie für Fachabteilungen und Entscheidungsträger nachvollziehbar sindTeilnehmende sind zudem in der Lage, wiederkehrende Prüfroutinen so zu gestalten, dass Qualitätsprobleme künftig frühzeitig auffallen, statt erst bei einer fehlerhaften Auswertung sichtbar zu werden.

Die Weiterbildung richtet sich an Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich in Richtung Datenanalyse weiterqualifizieren möchten, ebenso wie an Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt im Umgang mit Datenqualität schulen wollen. Formale Abschlüsse sind nicht erforderlich, wichtiger ist das Interesse an einem systematischen, methodischen Umgang mit Daten.

• Arbeitssuchende, die sich im Bereich Datenanalyse neu orientieren möchten
• Quereinsteigende und Wiedereinsteigende mit Interesse an Auswertungen und Daten
• Mitarbeitende, die in ihrem Unternehmen für Datenqualität mitverantwortlich werden möchten
• Unternehmen, die ihre Belegschaft im Umgang mit Datenqualität weiterqualifizieren wollen
• Personen mit ersten Excel- oder Reporting-Erfahrungen, die diese vertiefen möchten

Die Weiterbildung findet im Hybrid-Format statt und kombiniert Präsenz- oder Online-Phasen mit eigenständigen Übungen an Beispieldatensätzen. Jedes Modul verbindet eine kurze fachliche Einführung mit unmittelbarer praktischer Anwendung in SQL oder Power BI, sodass Datenqualitätskonzepte nicht nur theoretisch behandelt, sondern direkt an echten Datenproblemen erprobt werden.

Die Weiterbildung wird in Vollzeit durchgeführt und deckt in einem zusammenhängenden Curriculum die vier Themenfelder Grundlagen der Datenqualität, Datenbereinigung, SQL-basierte Qualitätsanalyse und Power-BI-Reporting ab.

Je nach Anbieter schließt die Weiterbildung mit einem trägerinternen Zertifikat ab, teils ergänzt um eine Abschlussprüfung. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse in Datenqualitätssicherung, nicht um eine staatliche oder herstellerseitige Zertifizierung.

Datenqualität wird in vielen Unternehmen erst dann zum Thema, wenn Berichte offensichtlich fehlerhafte Ergebnisse liefern – dabei entscheidet sie von Anfang an darüber, ob Analysen überhaupt belastbar sind. Diese Weiterbildung setzt genau hier an und macht Datenqualität zu einer eigenständigen, erlernbaren Kompetenz statt zu einem lästigen Nebenaspekt der Datenanalyse. Durch die Kombination aus konzeptionellem Grundverständnis, praktischer Datenbereinigung, SQL-basierter Prüfung und Power-BI-Reporting lernen Teilnehmende, Datenqualitätsprobleme nicht nur zu erkennen, sondern strukturiert zu beheben und die Ergebnisse für andere nachvollziehbar zu dokumentieren. Das unterscheidet die Weiterbildung von allgemeinen Data-Analyst-Kursen, die Datenqualität häufig nur am Rande behandeln. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet diese Spezialisierung Perspektiven als Data Analyst mit Schwerpunkt Datenqualität, als Datenqualitätsmanager oder als BI-Analyst in Unternehmen, die zunehmend Wert auf verlässliche Datengrundlagen legen. Gerade weil viele Unternehmen wachsende Datenmengen verarbeiten, ohne über etablierte Qualitätsprozesse zu verfügen, ist diese Spezialisierung auf dem Arbeitsmarkt zunehmend gefragt.