Data Analytics: Frameworks & Architektur – Weiterbildung

Wächst eine Analyseumgebung über einzelne Auswertungen hinaus, entscheidet nicht mehr nur die einzelne Abfrage über den Erfolg, sondern die dahinterliegende Architektur. Dieser Kurs stellt deshalb Frameworks und Datenmodelle in den Mittelpunkt: Wie werden Datenstrukturen so entworfen, dass sie auch bei wachsendem Datenvolumen performant bleiben? Wie lassen sich Abfragen, Dashboards und Automatisierungen so aufeinander abstimmen, dass daraus ein stabiler, wiederholbarer Analyseprozess wird? SQL und Power BI kommen als konkrete Werkzeuge zum Einsatz, immer im Dienst der übergeordneten Frage nach Struktur, Skalierbarkeit und Prozessoptimierung.

Das erste Modul befasst sich mit dem Entwurf von Datenmodellen als Grundlage jeder skalierbaren Analyseumgebung und zeigt, wie Struktur über die spätere Performance entscheidet.

• Entwurf optimaler Datenmodelle für skalierbare Analyseprozesse
• Strukturierte Speicherung großer Datenmengen im Framework-Kontext
• Entwicklung performanter Abrufstrategien für wachsende Datenvolumen
• Einsatz von Data-Analytics-Frameworks zur effizienten Datenorganisation
• Abwägung unterschiedlicher Architekturansätze je nach Anwendungsfall
• Vermeidung typischer Strukturfehler bei wachsenden Datenmodellen

Im zweiten Modul wird SQL gezielt auf Abfrageoptimierung hin ausgerichtet, mit Blick auf größere und komplexere Datenstrukturen als im Einsteigerkontext.

• Formulierung komplexer SQL-Abfragen im Framework-Kontext
• Einsatz von Joins zur Verknüpfung umfangreicher Tabellenstrukturen
• Nutzung von Aggregationen zur Verdichtung großer Datenmengen
• Einsatz von Partitionierungen zur gezielten Abfrageoptimierung
• Praxisorientierte Übungen zur Verbesserung der Abfrageperformance
• Analyse und Behebung typischer Performance-Engpässe in Abfragen

Das dritte Modul behandelt die strukturierte Datenverwaltung auf Architekturebene und stellt Konsistenz und Skalierbarkeit in den Mittelpunkt.

• Entwicklung skalierbarer Architekturen für große Datensätze
• Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen im Workflow
• Sicherstellung von Datenqualität und Konsistenz für belastbare Analysen
• Abgleich mehrerer Datenquellen auf Widersprüche und Lücken
• Aufbau nachvollziehbarer Datenflüsse innerhalb der Gesamtarchitektur
• Vorbereitung von Datenstrukturen auf zukünftiges Datenwachstum

Im vierten Modul wird die Architektur mit Power BI verknüpft, sodass die entworfenen Datenmodelle auch visuell nutzbar werden.

• Integration vielfältiger Datenquellen in interaktive Dashboards
• Anwendung von DAX-Funktionen zur Kennzahlenberechnung im Framework-Kontext
• Visuelle Aufbereitung komplexer Ergebnisse für datenbasierte Entscheidungen
• Abstimmung von Dashboard-Struktur und zugrunde liegendem Datenmodell
• Gestaltung von Dashboards für unterschiedliche Skalierungsstufen
• Anpassung von Visualisierungen an wachsende Datenmengen

Der Praxisblock bündelt Architektur, SQL-Optimierung und Automatisierung zu einem zusammenhängenden Optimierungsprojekt.

• Entwurf eines Datenmodells für ein wachsendes Beispielunternehmen
• Formulierung optimierter SQL-Abfragen für ein umfangreiches Datenszenario
• Einsatz von Partitionierung zur Beschleunigung einer Beispielabfrage
• Zusammenführung mehrerer fiktiver Datenquellen in einem Workflow
• Prüfung der Datenqualität und Behebung erkannter Inkonsistenzen
• Entwicklung einer Stored Procedure für ein wiederholbares Reporting
• Implementierung eines fehlertoleranten ETL-Prozesses
• Aufbau eines skalierbaren Power-BI-Dashboards aus mehreren Quellen
• Anwendung von DAX zur Berechnung mehrerer verknüpfter Kennzahlen
• Bewertung der entworfenen Architektur hinsichtlich künftigen Wachstums
• Optimierung eines bestehenden, bewusst ineffizient gestalteten Beispielprozesses
• Vergleich zweier alternativer Architekturentwürfe hinsichtlich Aufwand und Nutzen
• Dokumentation der Architektur- und Optimierungsentscheidungen

Der Kurs ist konsequent auf die Frage ausgerichtet, wie Analyseumgebungen so gebaut werden, dass sie nicht nur einmalig funktionieren, sondern mit wachsendem Datenvolumen und steigender Komplexität stabil bleiben. Datenmodellierung und Architekturentscheidungen stehen dabei bewusst vor der einzelnen Abfrage, denn eine unpassend entworfene Tabellenstruktur lässt sich später nur mit erheblichem Aufwand korrigieren, während eine durchdachte Architektur auch unter steigender Last performant bleibt. Im Praxisprojekt erleben die Teilnehmenden, wie sich eine zunächst einfache Datenstruktur schrittweise zu einer belastbaren, skalierbaren Architektur weiterentwickeln lässt - und welche Entscheidungen dabei besonders wirkungsvoll sind. Dabei wird auch deutlich, dass nicht jede Optimierung gleich viel bringt: Manche Anpassungen an der Tabellenstruktur wirken sich stärker auf die Abfragegeschwindigkeit aus als aufwendige Änderungen an einzelnen Abfragen.

Der Kurs ist besonders geeignet für Quereinsteiger:innen, die sich beruflich neu orientieren und Data Analytics als zukunftsrelevante Kompetenz erwerben möchten, sowie für Führungskräfte, die Analyseprozesse in ihrem Verantwortungsbereich besser einordnen wollen.

• Quereinsteigende mit Interesse an Architektur- und Frameworkfragen
• Führungskräfte und Projektleitende, die Analyseprozesse strukturell einordnen möchten
• Fachkräfte aus Marketing oder Wirtschaft mit Bedarf an strukturierterer Datenanalyse
• Personen mit Interesse an Automatisierung und Prozessoptimierung
• Beschäftigte, die wachsende Datenmengen in ihrem Bereich strukturieren müssen

Der Kurs arbeitet mit steigender Komplexität: Ausgehend von einfachen Datenmodellen werden die Teilnehmenden schrittweise an Architekturfragen und Optimierungsentscheidungen herangeführt. Theoretische Einordnungen zu Frameworks und Architekturprinzipien wechseln sich mit Übungen ab, in denen bewusst ineffiziente Strukturen analysiert und verbessert werden.

Der Kurs führt von Datenmodellierung über SQL-Optimierung und strukturierte Datenverwaltung bis zur Visualisierung und ist so angelegt, dass die Teilnehmenden genügend Zeit haben, Architekturentscheidungen zu durchdenken, bevor sie im Praxisprojekt umgesetzt werden.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Datenmodellierung, SQL-Optimierung und Prozessarchitektur bestätigt. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bescheinigung der Teilnahme, keine staatliche oder akademische Prüfung.

Wer diesen Kurs abschließt, versteht Data Analytics nicht mehr nur als Abfolge einzelner Abfragen, sondern als System, das durch durchdachte Architektur erst wirklich belastbar wird. Diese Perspektive unterscheidet den Kurs von reinen Einsteigerformaten, die sich auf isolierte Abfragen und Dashboards konzentrieren, ohne die dahinterliegende Datenstruktur zu hinterfragen. Besonders wertvoll ist der Fokus auf Skalierbarkeit: Statt Analyseprozesse für einen einmaligen Anwendungsfall zu bauen, lernen die Teilnehmenden, Datenmodelle und Workflows so zu gestalten, dass sie auch bei wachsendem Datenvolumen und zusätzlichen Anforderungen stabil funktionieren. Diese vorausschauende Denkweise verhindert, dass ein anfangs gut funktionierendes System nach wenigen Monaten an seine Grenzen stößt und komplett neu aufgesetzt werden muss. Ergänzend dazu vermittelt der Kurs ein Gespür dafür, welche Architekturentscheidungen sich in der Praxis tatsächlich auszahlen und welche eher zusätzlichen Wartungsaufwand erzeugen, ohne einen spürbaren Performancegewinn zu bringen. Dieses Abwägungsvermögen unterscheidet erfahrene Analyseverantwortliche von Teams, die jede neue Anforderung mit zusätzlicher technischer Komplexität beantworten. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet dieser Kurs Perspektiven in Richtung Data Engineering, Business-Intelligence-Architektur oder Positionen, die gezielt für die Optimierung bestehender Analyseprozesse verantwortlich sind. Die Fähigkeit, Datenarchitekturen strategisch zu denken statt nur einzelne Abfragen zu schreiben, wird in wachsenden Organisationen zunehmend gesucht.