Data Analyst & Prozessoptimierung mit Power BI – Kurs

Diese Weiterbildung vermittelt praxisnahe Kompetenzen in Datenanalyse und Prozessoptimierung mit dem Schwerpunkt Power BI und Data Preparation, angewendet auf konkrete Business-Cases. Die Teilnehmenden lernen, Datenquellen aus unterschiedlichen Systemen zu integrieren, interaktive Dashboards mit dynamischen Filter- und Drillthrough-Funktionen zu erstellen und statistische Methoden für Mustererkennung und Trendanalysen einzusetzen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf effizienter Datenmodellierung und -vorbereitung sowie auf Automatisierung mittels Stored Procedures und Performance-Tuning, damit Analysen auch bei größeren Datenmengen performant bleiben. Die Weiterbildung richtet sich an Mitarbeitende aus unterschiedlichen Bereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten.

Die Weiterbildung ist in fünf aufeinander aufbauende Themenblöcke gegliedert, die von der Dashboard-Erstellung bis zum Performance-Tuning reichen. Interaktive Dashboards in Power BI: Dieser Block legt die Grundlage für die visuelle Aufbereitung von Daten.

• Integration von Datenquellen aus unterschiedlichen Systemen
• Gestaltung ansprechender und verständlicher Visualisierungen
• Einsatz dynamischer Filterfunktionen
• Nutzung von Drillthrough-Funktionen für vertiefende Analysen
• Aufbau von Dashboards für unterschiedliche Zielgruppen

Statistische Datenanalyse für Geschäftsprozesse: Dieser Block vermittelt die analytischen Methoden, um aus Daten belastbare Aussagen abzuleiten.

• Durchführung von Mustererkennung und Trendanalysen
• Einsatz deskriptiver Statistik für Entscheidungsgrundlagen
• Nutzung explorativer Statistik zur Hypothesenbildung
• Einordnung statistischer Ergebnisse im Business-Kontext

Effiziente Datenmodellierung und -vorbereitung: Dieser Block widmet sich der technischen Basis performanter Analysen.

• Optimierung von Datenmodellen für schnelle Abfragen
• Sicherstellung von Skalierbarkeit bei wachsenden Datenmengen
• Bereinigungs- und Transformationsprozesse für konsistente Daten
• Vorbereitung heterogener Datenquellen für einheitliche Auswertungen

Automatisierung und Prozessoptimierung: Dieser Block zeigt, wie wiederkehrende Analyseaufgaben effizient organisiert werden.

• Einsatz von Stored Procedures für wiederkehrende Analysen und Berichte
• Entwicklung effektiver Workflows für Datentransformation
• Automatisierte Aktualisierung von Berichten und Kennzahlen
• Reduktion manueller Aufwände in der Datenaufbereitung

Performance-Tuning für komplexe Datenanalysen: Der abschließende Block widmet sich der Optimierung von Power-BI-Lösungen für den produktiven Einsatz.

• Implementierung von Optimierungstechniken zur Verbesserung der Abfragegeschwindigkeit
• Reduktion von Ladezeiten bei umfangreichen Datenmodellen
• Anpassung bestehender Datenmodelle und Berichtsstrukturen
• Sicherstellung von Skalierbarkeit und Effizienz im laufenden Betrieb
• Praktischer Einsatz als Junior Data Analyst in realen Business-Cases

Die fünf Blöcke sind so angeordnet, dass sie den vollständigen Weg von der ersten Dashboard-Erstellung bis zur performanten, automatisierten Analyselösung abbilden: Erst werden Daten integriert und visualisiert, dann statistisch ausgewertet, anschließend technisch sauber modelliert, automatisiert und schließlich für den produktiven Einsatz optimiert. Dieser Aufbau spiegelt den typischen Lebenszyklus eines Business-Case-Projekts in der Praxis wider. Durchgehend wird an einem realistischen Business-Case gearbeitet, der die Teilnehmenden vom ersten Rohdatensatz bis zum fertigen, performanten Dashboard begleitet: Zunächst werden heterogene Datenquellen zusammengeführt und erste Visualisierungen erstellt, anschließend folgen statistische Auswertungen zur Mustererkennung, danach die technische Optimierung des zugrundeliegenden Datenmodells und schließlich die Automatisierung wiederkehrender Berichte samt Performance-Tuning. So erleben die Teilnehmenden am eigenen Beispiel, wie stark sich ein anfangs einfaches Dashboard verändert, sobald Datenmenge, Nutzerzahl und Aktualisierungsfrequenz im realen Unternehmenseinsatz steigen. Ergänzend wird im Kurs auf typische Stolperfallen bei wachsenden Power-BI-Lösungen eingegangen: unübersichtliche Datenmodelle, langsame Abfragen bei großen Tabellen und manuell gepflegte Berichte, die im Tagesgeschäft schnell veralten. Die Teilnehmenden lernen, solche Probleme frühzeitig zu erkennen und durch geeignete Modellierungs-, Automatisierungs- und Optimierungstechniken zu vermeiden, statt sie erst im laufenden Betrieb mühsam zu beheben.

Die Weiterbildung richtet sich an Mitarbeitende aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Angehende Junior Data Analysts mit Fokus auf Power BI
• Business Analysts, die ihre technische Analysekompetenz vertiefen möchten
• Mitarbeitende, die Prozessoptimierung datenbasiert vorantreiben wollen
• Personen mit Interesse an strukturierter Datenaufbereitung für Geschäftsentscheidungen

Die Weiterbildung wird überwiegend im Hybrid-Learning-Format angeboten, teils auch im virtuellen Klassenzimmer, und findet meist in Vollzeit, teils in Teilzeit statt. Die Inhalte werden anhand konkreter Business-Cases erarbeitet, sodass Power-BI-Praxis, statistische Methoden und technische Optimierung direkt am realistischen Anwendungsfall geübt werden.

Die Weiterbildung deckt fünf Themenblöcke von Dashboard-Erstellung über statistische Analyse und Datenmodellierung bis zu Automatisierung und Performance-Tuning ab und wird überwiegend in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt.

Der Abschluss erfolgt über ein Trägerzertifikat für „Data Analyst und Prozessoptimierung: Power BI Preparation für den Business-Case" nach einer entsprechenden Abschlussprüfung.

Viele Power-BI-Schulungen enden bei der reinen Dashboard-Gestaltung, ohne zu zeigen, wie Analysen auch bei wachsenden Datenmengen performant und wartbar bleiben. Diese Weiterbildung geht bewusst darüber hinaus, indem sie Dashboard-Erstellung, statistische Auswertung, Datenmodellierung, Automatisierung und Performance-Tuning als zusammenhängenden Prozess vermittelt, der sich am realen Lebenszyklus eines Business-Case-Projekts orientiert. Besonders wertvoll ist die Verbindung aus Stored Procedures und Performance-Tuning: Wer wiederkehrende Analysen automatisieren und gleichzeitig die Abfragegeschwindigkeit optimieren kann, liefert Lösungen, die im produktiven Unternehmenseinsatz auch bei steigendem Datenvolumen stabil bleiben – ein Aspekt, der in vielen Einsteigerkursen zu Power BI kaum behandelt wird. Die statistischen Module sorgen zusätzlich dafür, dass die erstellten Dashboards nicht nur optisch überzeugen, sondern auch inhaltlich fundierte Aussagen liefern. Für Mitarbeitende mit Interesse an Datenanalyse bedeutet das einen unmittelbaren Praxisgewinn: Teilnehmende erwerben ein Kompetenzprofil, das von der ersten Datenintegration bis zur performanten, automatisierten Reporting-Lösung reicht, und können dieses Profil durch das Trägerzertifikat sowie die Abschlussprüfung auch formal nachweisen. Gerade für den Übergang von einer klassischen Fachabteilung in eine analytische Rolle als Junior Data Analyst ist dieser vollständige Blick auf den Business-Case entscheidend: Wer nicht nur Dashboards gestalten, sondern auch die dahinterliegenden Datenmodelle, Automatisierungen und Performance-Aspekte versteht, wird im Unternehmen schneller als eigenständige Analysekraft wahrgenommen und kann Verantwortung für größere, produktiv genutzte Reporting-Lösungen übernehmen.