Data-Analyst-Wissen für IT-Führungskräfte – Weiterbildung

Data Analyst-Know-how aufbauen und als IT-Führungskräfte nutzen richtet sich an Personen, die Datenanalyse nicht dauerhaft selbst durchführen, sondern als Führungskraft fundiert einschätzen, steuern und nach außen vertreten möchten. Der Kurs vermittelt dasselbe Tätigkeitsfeld Data Analyst — Datensammlung, Python, MS SQL Server und Data Storytelling — konsequent aus der Perspektive angehender IT-Führungskräfte und Data-Analytics-Manager:innen, die wissen müssen, was ihre Teams leisten, ohne jede Auswertung selbst zu programmieren.

Block 1 — Das Tätigkeitsfeld Data Analyst aus Führungsperspektive Ein Data Analyst sammelt, bereinigt und interpretiert Daten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Für eine Führungskraft zählt dabei weniger die eigene Umsetzung als die Fähigkeit, diese Arbeit realistisch einzuschätzen, zu priorisieren und zu verantworten.

• Aufgaben eines Data Analyst aus der Perspektive der Team- und Ressourcenplanung einordnen
• Realistisch einschätzen, welcher Aufwand für Datensammlung und -bereinigung nötig ist
• Muster- und Trenderkennung als Grundlage für Entscheidungsvorlagen verstehen
• Die Zusammenarbeit zwischen Data Analysts und Fachabteilungen aus Führungssicht begleiten
• Effizienzpotenziale datenbasierter Arbeitsweisen im eigenen Verantwortungsbereich erkennen
• Typische Stolpersteine bei der Einführung datengetriebener Prozesse einschätzen

Block 2 — Datenzugänge verstehen: MS SQL Server aus Führungssicht Eine Führungskraft muss keine Abfragen selbst schreiben, aber verstehen, was technisch möglich und aufwändig ist. Dieser Block vermittelt MS SQL Server auf genau diesem Einschätzungsniveau.

• Grundstruktur relationaler Datenbanken auf einem Niveau nachvollziehen, das fundierte Rückfragen erlaubt
• Typische Aufwände für Datenbankabfragen und -anbindungen realistisch einschätzen
• Datenqualität als Voraussetzung belastbarer Auswertungen verstehen
• Chancen und Grenzen bestehender Datenbankstrukturen im eigenen Bereich einordnen
• Mit technischen Teams über Datenzugänge auf Augenhöhe sprechen
• Investitionsentscheidungen rund um Datenbank- und BI-Infrastruktur fachlich einordnen

Block 3 — Python-Grundlagen zur Einschätzung von Analyseprojekten Auch bei Python geht es nicht um tägliches Coding, sondern darum, Vorschläge des eigenen Teams realistisch bewerten zu können: Was lässt sich automatisieren, was nicht, und zu welchem Preis?

• Grundlegende Python-Konzepte nachvollziehen, ohne selbst tägliches Coding zu übernehmen
• Realistisch einschätzen, was sich mit Python automatisieren lässt und was nicht
• Aufwand und Nutzen automatisierter Analyseprozesse gegeneinander abwägen
• Vorschläge des eigenen Teams zu Analyseskripten fachlich bewerten
• Typische Qualitätskriterien für automatisierte Auswertungen kennen
• Die Grenzen von Automatisierung gegenüber manueller Analyse einordnen

Block 4 — Data Storytelling als Führungsinstrument Der letzte Baustein macht Data Storytelling zum Führungswerkzeug: Analyseergebnisse werden nicht nur verstanden, sondern in überzeugende Entscheidungsvorlagen für Gremien und Geschäftsführung überführt.

• Grundprinzipien von Data Storytelling für die Kommunikation nach oben und außen nutzen
• Komplexe Analyseergebnisse in klare Entscheidungsvorlagen überführen
• Dashboards und Berichte kritisch auf ihre Entscheidungsrelevanz prüfen
• Kennzahlen im Führungskontext richtig einordnen und relativieren
• Datenbasierte Argumente überzeugend vor Entscheidungsgremien vertreten
• Die eigene Data-Analytics-Strategie verständlich kommunizieren

Praxisblock — Von der Kennzahl zur Entscheidungsvorlage

• Ein betriebliches Beispielszenario mit mehreren möglichen Kennzahlen auswählen
• Die realistisch verfügbaren Datenquellen für dieses Szenario einschätzen
• Eine SQL-Abfrage zur Kennzahlenermittlung nachvollziehen und fachlich bewerten
• Einschätzen, welche Schritte sich mit Python sinnvoll automatisieren ließen
• Muster oder Auffälligkeiten in den Beispieldaten identifizieren
• Die Ergebnisse in eine klare Data-Storytelling-Struktur überführen
• Eine Entscheidungsvorlage für eine fiktive Geschäftsführung erstellen
• Mögliche Rückfragen aus einem Entscheidungsgremium antizipieren
• Chancen und Risiken der vorgeschlagenen Datenauswertung benennen
• Den Ressourcenbedarf für die Umsetzung realistisch einschätzen
• Die Entscheidungsvorlage in einer kurzen Präsentation vortragen
• Feedback zur Verständlichkeit und Überzeugungskraft der Präsentation einholen

Am Ende steht keine eigene Auswertung im Sinne eines Data Analyst, sondern die Fähigkeit, eine Auswertung fachlich zu beurteilen, ihren Wert einzuschätzen und sie überzeugend zu vertreten. Genau diese Fähigkeit unterscheidet eine Führungskraft, die datengetriebene Teams tatsächlich führen kann, von einer, die auf die Zusammenfassungen anderer angewiesen bleibt.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung IT-Führungskräfte entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten. Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich.

• Fachkräfte, die perspektivisch Führungsverantwortung für Data-Analytics-Teams übernehmen möchten
• IT-Führungskräfte, die Analyseprojekte fachlich fundiert einschätzen möchten
• Angehende Data-Analytics-Manager:innen ohne tiefes technisches Vorwissen
• Personen, die Data Storytelling gezielt als Führungsinstrument einsetzen möchten

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format in Vollzeit statt und verbindet Präsenz- oder Live-Online-Einheiten mit eigenständige Übungsphasen. Technische Inhalte zu SQL Server und Python werden bewusst auf Einschätzungs- statt auf Umsetzungsniveau vermittelt, sodass der Fokus auf der fachlichen Bewertung und Steuerung von Analyseprojekten liegt und nicht auf eigenem Coding im Tagesgeschäft.

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

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zum Thema Data Analyst-Know-how aufbauen und als IT-Führungskräfte nutzen ab; bei einem Teil der Anbieter ist dieses Zertifikat zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden.

Viele IT-Führungskräfte übernehmen Verantwortung für Data-Analytics-Teams, ohne selbst je eine Auswertung durchgeführt zu haben — eine Lücke, die schnell zu unrealistischen Zeitplänen oder blindem Vertrauen in vorgelegte Zahlen führt. Dieser Kurs schließt genau diese Lücke, ohne Führungskräfte zu Vollzeit-Analyst:innen zu machen. Der praktische Nutzen liegt darin, die richtigen Fragen stellen zu können: Wie aufwändig ist eine bestimmte Auswertung wirklich? Was lässt sich mit Python realistisch automatisieren? Wer das einschätzen kann, lässt sich weder von übertriebenen Heilsversprechen noch von unbegründeter Zurückhaltung des eigenen Teams beeindrucken. Für die berufliche Entwicklung stärkt dieser Kurs die Position in Richtung IT-Führungskraft oder Data-Analytics-Manager:in — mit einer Kombination aus technischem Grundverständnis und der Fähigkeit, Ergebnisse über Data Storytelling überzeugend nach oben und außen zu vertreten.