Data Analyst: Data Quality und Analytics – Weiterbildung

Jede Analyse ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie beruht — und schlechte Datenqualität bleibt in vielen Unternehmen lange unbemerkt, bis sie zu falschen Entscheidungen führt. Dieser Kurs vermittelt genau das Rüstzeug, um Datenqualität systematisch zu bewerten, zu verbessern und dauerhaft im Arbeitsalltag zu verankern. Von den zentralen Qualitätsdimensionen über praktische Bereinigungsmethoden bis zur Sichtbarmachung von Datenqualitätskennzahlen mit SQL und Power BI lernen Teilnehmende, analysefähige Daten zuverlässig bereitzustellen.

Block 1 — Grundlagen von Data Quality Dieser Block vermittelt das begriffliche Fundament: Was macht Datenqualität überhaupt aus, und woran erkennt man, dass sie nicht ausreicht?

• Zentrale Qualitätsdimensionen wie Vollständigkeit, Konsistenz und Genauigkeit
• Weitere Qualitätsdimensionen wie Aktualität und Eindeutigkeit von Daten
• Typische Ursachen schlechter Datenqualität in Unternehmen
• Auswirkungen mangelhafter Datenqualität auf Analysen und Entscheidungen
• Bewertungskriterien zur Einschätzung der Datenqualität eines Datensatzes
• Rollen und Verantwortlichkeiten für Datenqualität im Unternehmen

Block 2 — Praktische Methoden zur Sicherstellung von Data Quality Aufbauend auf den Grundlagen vermittelt dieser Block konkrete Methoden, mit denen sich Datenqualität im Arbeitsalltag herstellen und erhalten lässt.

• Daten mit klar definierten Regeln bereinigen und standardisieren
• Validierungsregeln für unterschiedliche Datentypen festlegen
• Dubletten in Datenbeständen systematisch erkennen und behandeln
• Ausreißer identifizieren und fachlich einordnen
• Umgang mit fehlenden Werten je nach Analysekontext
• Workflows zur kontinuierlichen Qualitätsprüfung entwickeln und dokumentieren

Block 3 — Analysefähige Daten bereitstellen Dieser Block widmet sich der Frage, wie geprüfte Daten strukturiert für Dashboards, Reports und Abfragen aufbereitet werden.

• Strukturierte Vorbereitung von Daten für Dashboards und Reports
• Abfragen zur Prüfung von Datenqualität mit SQL formulieren
• Datenqualitätskennzahlen mit SQL berechnen und aufbereiten
• Datenqualitätskennzahlen in Power BI visualisieren
• Zusammenspiel von SQL-Abfragen und Power-BI-Berichten organisieren
• Automatisierte Ansätze zur langfristigen Sicherung von Data Quality einordnen

Block 4 — Data Quality im Arbeitsalltag verankern Der letzte inhaltliche Block überträgt die Inhalte auf den praktischen Analysealltag und zeigt, wie sich Datenqualität dauerhaft in Projekten verankern lässt.

• Datenqualität als festen Bestandteil typischer Analyseprojekte einplanen
• Best Practices für den Umgang mit neuen Datenquellen anwenden
• Kommunikation von Datenqualitätsproblemen an Fachbereiche
• Priorisierung von Qualitätsproblemen nach ihrer fachlichen Relevanz
• Aufbau eines wiederkehrenden Qualitätsberichts für ein Analyseprojekt
• Eigenes Qualitätsbewusstsein im Umgang mit neuen Datensätzen schärfen

Praxisblock — Vom fehlerhaften Datensatz zur belastbaren Datenbasis

• Einen fehlerbehafteten Übungsdatensatz auf zentrale Qualitätsdimensionen prüfen
• Dubletten und fehlende Werte im Datensatz identifizieren
• Bereinigungs- und Validierungsregeln für den Datensatz festlegen und anwenden
• Ausreißer im Datensatz erkennen und fachlich bewerten
• SQL-Abfragen zur Prüfung einzelner Qualitätsdimensionen schreiben
• Eine Kennzahlenübersicht zur Datenqualität des Datensatzes erstellen
• Diese Kennzahlen in einem Power-BI-Dashboard visualisieren
• Einen Workflow zur wiederkehrenden Qualitätsprüfung skizzieren
• Ein Regelwerk für künftige Datenlieferungen aus derselben Quelle definieren
• Eine Kurzdokumentation der gefundenen Qualitätsprobleme erstellen
• Handlungsempfehlungen zur Verbesserung der Datenqualität formulieren
• Ein abschließendes Dashboard mit Datenqualitäts- und Analysekennzahlen zusammenstellen

Der Kurs behandelt Data Quality bewusst nicht als einmalige Aufräumaktion, sondern als wiederkehrende Aufgabe, die in jedes Analyseprojekt eingebaut werden sollte. Genau diese Perspektive unterscheidet den Kurs von einer reinen Excel-Bereinigungsschulung: Es geht um wiederholbare Regeln, dokumentierte Workflows und sichtbare Kennzahlen statt um einmalige manuelle Korrekturen. Am Ende steht die Fähigkeit, nicht nur einzelne Datenfehler zu beheben, sondern Datenqualität systematisch zu bewerten, zu verbessern und mit SQL und Power BI sichtbar zu machen — als Grundlage für Analysen, denen sich Entscheidungen tatsächlich anvertrauen lassen.

Der Kurs richtet sich an Personen, die Datenqualität als eigenständige Kompetenz neben klassischer Datenanalyse aufbauen möchten.

• Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende mit Interesse an Datenarbeit
• Mitarbeitende, die künftig für die Qualität von Analysedaten mitverantwortlich sind
• Personen mit ersten Excel- oder Reporting-Erfahrungen, die diese vertiefen möchten
• Unternehmen, die Mitarbeitende gezielt im Bereich Datenqualität weiterbilden möchten

Die vier inhaltlichen Blöcke bauen aufeinander auf: von den begrifflichen Grundlagen über praktische Bereinigungsmethoden bis zur Sichtbarmachung mit SQL und Power BI. Theoretische Erklärungen wechseln sich mit Übungen an fehlerbehafteten Beispieldatensätzen ab, sodass jede Methode unmittelbar an echten Datenproblemen erprobt wird.

Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gebuchten Termin und der gewählten Terminvariante und ist im Buchungsprozess einsehbar.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse im Bereich Data Quality und Analytics bestätigt.

Data Quality wird in vielen Unternehmen erst dann zum Thema, wenn eine Analyse bereits auf fehlerhaften Daten beruhte — dieser Kurs setzt genau davor an und macht Datenqualität zu einer eigenständigen, erlernbaren Kompetenz statt zu einem nachträglichen Reparaturschritt. Die Kombination aus Qualitätsmethodik und den konkreten Werkzeugen SQL und Power BI sorgt dafür, dass die erworbenen Kenntnisse unmittelbar im Arbeitsalltag einsetzbar sind: Datenqualitätskennzahlen lassen sich nicht nur berechnen, sondern auch verständlich für Fachbereiche und Führungskräfte sichtbar machen. Datenqualitätskompetenz lässt sich mit vielen Richtungen der Datenarbeit verbinden — von klassischer Datenanalyse über Business Intelligence bis zu Rollen mit expliziter Verantwortung für Data Governance. Welche dieser Richtungen im Anschluss überwiegt, hängt weniger vom Kurs selbst ab als davon, welche Aufgaben im eigenen Unternehmen bereits liegen und wo Nachholbedarf besteht. Gerade weil Datenqualitätsprobleme selten an einer einzigen Stelle sichtbar werden, sondern sich unbemerkt durch mehrere Auswertungsschritte ziehen, zahlt sich ein systematischer Blick darauf mehrfach aus: Fehler werden früher erkannt, Korrekturen lassen sich gezielter vornehmen, und Kennzahlen aus Dashboards gewinnen an Vertrauenswürdigkeit gegenüber allen, die auf ihrer Basis Entscheidungen treffen.