Data Analytics: Techniken & Automatisierung – Weiterbildung

Einmalige Auswertungen lösen selten das eigentliche Problem - erst wenn Analyseprozesse wiederholbar und automatisiert ablaufen, entfalten sie ihren vollen Nutzen für datengetriebene Entscheidungen. Dieser Kurs konzentriert sich deshalb auf die Techniken hinter dieser Automatisierung: ETL-Prozesse, Stored Procedures und automatisierte Pipelines, die dafür sorgen, dass Daten regelmäßig, verlässlich und fehlertolerant aufbereitet werden. SQL und Power BI liefern dabei die konkrete Abfrage- und Visualisierungsebene, eingebettet in automatisierte Abläufe, die wiederkehrende Entscheidungsvorlagen erst wirklich praxistauglich machen.

Das erste Modul führt in die Automatisierung wiederkehrender Analyseprozesse durch Stored Procedures ein und legt damit die technische Basis für den gesamten Kurs.

• Entwicklung von Stored Procedures für wiederkehrende Analyseprozesse
• Implementierung fehlertoleranter Transaktionssteuerung für stabile Verarbeitung
• Aufbau wiederverwendbarer Prozedurbausteine für unterschiedliche Auswertungen
• Fehlerbehandlung und Protokollierung innerhalb automatisierter Abläufe
• Sicherstellung der Datenintegrität bei automatisierten Schreibvorgängen
• Testverfahren für die Zuverlässigkeit automatisierter Prozeduren

Im zweiten Modul steht SQL als Grundlage jeder Automatisierung im Fokus, mit besonderem Blick auf Abfragen, die in automatisierten Abläufen wiederholt zum Einsatz kommen.

• Formulierung komplexer SQL-Abfragen für automatisierte Auswertungen
• Einsatz von Joins zur Verknüpfung mehrerer Datenquellen in Pipelines
• Nutzung von Aggregationen für wiederkehrende Kennzahlenberechnungen
• Einsatz von Unterabfragen innerhalb automatisierter Abfrageketten
• Parametrisierung von Abfragen für flexible Automatisierungsszenarien
• Überprüfung automatisierter Abfrageergebnisse auf Plausibilität

Das dritte Modul behandelt das strukturierte Datenmanagement als Voraussetzung für stabile Automatisierung großer Datenmengen.

• Entwicklung von Speicherstrategien für effiziente Datenverarbeitung
• Zusammenführung mehrerer Datenquellen im automatisierten Prozess
• Bereinigung von Daten als fester Bestandteil automatisierter Abläufe
• Aufbau konsistenter Datenstrukturen für wiederkehrende Prozesse
• Vermeidung von Redundanzen bei automatisierter Datenzusammenführung
• Überwachung der Datenqualität innerhalb laufender Automatisierungen

Im vierten Modul wird die Automatisierung mit Power BI verbunden, sodass automatisierte Auswertungen auch visuell nutzbar werden.

• Visualisierung von Daten und Erstellung von Berichten für automatisierte Entscheidungen
• Nutzung von DAX-Funktionen zur Kennzahlenberechnung in automatisierten Workflows
• Einrichtung automatisch aktualisierter Dashboards
• Verknüpfung von Stored Procedures mit Power-BI-Datenquellen
• Gestaltung von Dashboards für regelmäßig wiederkehrende Berichtszyklen
• Kontrolle automatisierter Visualisierungen auf Datenaktualität

Der Praxisblock führt die einzelnen Automatisierungsbausteine zu einer vollständigen, wiederholbaren Data-Analytics-Pipeline zusammen.

• Entwicklung einer ETL-Pipeline von der Rohdatenquelle bis zum Dashboard
• Implementierung einer Stored Procedure für eine wiederkehrende Kennzahl
• Aufbau einer fehlertoleranten Transaktionssteuerung für die Beispielpipeline
• Formulierung parametrisierter SQL-Abfragen für die automatisierte Auswertung
• Zusammenführung mehrerer Beispieldatenquellen innerhalb der Pipeline
• Einrichtung eines automatisch aktualisierten Power-BI-Dashboards
• Berechnung von Kennzahlen mittels DAX innerhalb des automatisierten Workflows
• Überwachung der Pipeline auf Fehler und Datenqualitätsprobleme
• Optimierung eines bewusst ineffizient gestalteten Automatisierungsschritts
• Einbau einer Benachrichtigung bei fehlgeschlagenen Pipeline-Durchläufen
• Dokumentation der Pipeline-Architektur für Dritte nachvollziehbar
• Simulation eines wiederkehrenden Berichtszyklus über mehrere Durchläufe
• Bewertung der Pipeline hinsichtlich Stabilität und Wiederholbarkeit

Der Kurs versteht Data Analytics als Prozess, der über die einzelne Auswertung hinausgeht: Erst wenn Datenaufbereitung, Abfragen und Visualisierung zuverlässig automatisiert ablaufen, lassen sich datengetriebene Entscheidungen regelmäßig und ohne wiederholten manuellen Aufwand treffen. Eine Auswertung, die nur einmal von Hand erstellt wird, veraltet bereits mit dem nächsten Datenzugang - eine automatisierte Pipeline dagegen liefert fortlaufend aktuelle Ergebnisse. Im Praxisprojekt erleben die Teilnehmenden, wie aus einzelnen Automatisierungsbausteinen - Stored Procedures, ETL-Schritten, parametrisierten Abfragen und automatisch aktualisierten Dashboards - eine zusammenhängende, wiederholbare Pipeline entsteht. Dabei wird auch sichtbar, an welchen Stellen eine Pipeline besonders anfällig für Fehler ist und wie sich diese Schwachstellen durch geeignete Kontrollmechanismen entschärfen lassen.

Der Kurs ist besonders geeignet für Quereinsteiger:innen, die sich beruflich neu orientieren und Data Analytics als zukunftsrelevante Kompetenz erwerben möchten, sowie für Personen mit ausgeprägtem Interesse an Automatisierung und Prozessoptimierung.

• Quereinsteigende mit Interesse an automatisierten Analyseprozessen
• Führungskräfte und Projektleitende, die wiederkehrende Auswertungen einordnen möchten
• Fachkräfte aus Marketing oder Wirtschaft mit Bedarf an automatisierten Reportings
• Personen mit ausgeprägtem Interesse an Automatisierung und Pipelines
• Beschäftigte, die manuelle Auswertungsroutinen in ihrem Bereich ablösen möchten

Der Kurs baut Automatisierungstechniken schrittweise auf: Zunächst werden einzelne Bausteine wie Stored Procedures oder parametrisierte Abfragen isoliert geübt, bevor sie im Praxisblock zu einer vollständigen Pipeline zusammengeführt werden. Bewusst fehlerhaft gestaltete Beispielprozesse dienen dazu, typische Automatisierungsfehler zu erkennen und zu beheben.

Der Kurs deckt in einem zusammenhängenden Curriculum die Automatisierungsbausteine Stored Procedures, SQL, Datenmanagement und Visualisierung ab und mündet in eine vollständige Pipeline-Umsetzung. Der Umfang ist so bemessen, dass jeder Automatisierungsschritt einzeln vertieft werden kann, bevor er in die Gesamtpipeline einfließt.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Automatisierungstechniken, ETL-Prozessen und Pipeline-Aufbau bestätigt. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bescheinigung der Teilnahme, keine staatliche oder akademische Prüfung.

Wer diesen Kurs abschließt, kann Data-Analytics-Prozesse nicht nur einmalig durchführen, sondern so automatisieren, dass sie regelmäßig und verlässlich Entscheidungsgrundlagen liefern. Diese Fähigkeit zur Prozessautomatisierung unterscheidet den Kurs von Formaten, die sich auf einzelne, manuell durchgeführte Auswertungen beschränken und bei jeder Wiederholung erneuten Aufwand erzeugen. Besonders wertvoll ist die konsequente Ausrichtung auf Wiederholbarkeit und Stabilität: Die Teilnehmenden lernen nicht nur, wie eine Pipeline einmal funktioniert, sondern wie sie fehlertolerant gestaltet wird, sodass auch bei unvollständigen oder fehlerhaften Eingangsdaten ein verlässliches Ergebnis entsteht, statt die gesamte Auswertung abzubrechen oder falsche Kennzahlen auszugeben. Darüber hinaus vermittelt der Kurs ein praktisches Gespür dafür, wie sich Automatisierungsfehler frühzeitig erkennen lassen, bevor sie sich auf nachgelagerte Entscheidungen auswirken. Dieses Verständnis für Fehlerquellen und Kontrollmechanismen ist in produktiven Analyseumgebungen mindestens so wichtig wie die eigentliche Automatisierungstechnik. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet dieser Kurs Perspektiven in Richtung Data-Analytics-Consulting, Business-Intelligence-Entwicklung oder Positionen, die gezielt für die Automatisierung bestehender Reporting-Prozesse verantwortlich sind. Die Fähigkeit, automatisierte, fehlertolerante Datenpipelines aufzubauen, wird in datengetriebenen Organisationen zunehmend zur gesuchten Kernkompetenz.