Data Analytics: Tools für Prozessanalyse – Weiterbildung

Data Analytics: Tools for Process and Analysis richtet den Werkzeugkasten aus SQL, Python und pandas konsequent auf ein Ziel aus: Geschäftsprozesse zu verstehen und zu verbessern. Der Kurs vermittelt, wie sich Daten aus unterschiedlichen Quellen — Datenbanken ebenso wie Web-APIs — zusammenführen, bereinigen und mit Leistungskennzahlen und explorativer Analyse auswerten lassen, um Muster, Trends und Anomalien zu erkennen, die auf Ineffizienzen oder Verbesserungspotenziale hinweisen.

Block 1 — Datensätze mit SQL und Python erschließen Bevor sich ein Prozess bewerten lässt, müssen die zugrunde liegenden Daten erst einmal verstanden werden. Dieser Block vermittelt SQL und Python-basierte Werkzeuge wie pandas als gemeinsames Fundament dafür.

• Datensätze mithilfe von SQL explorieren und ihre Struktur verstehen
• Python-basierte Werkzeuge wie pandas zur ergänzenden Datenexploration einsetzen
• Datentypen, Wertebereiche und Auffälligkeiten in einem neuen Datensatz einordnen
• erste explorative Auswertungen zur Orientierung in unbekannten Daten durchführen
• Datenqualität systematisch prüfen, bevor die eigentliche Analyse beginnt
• Auffälligkeiten im Datensatz für die weitere Untersuchung festhalten

Block 2 — Daten aus mehreren Quellen zusammenführen Prozessdaten liegen selten vollständig an einem Ort. Dieser Block vermittelt, wie sich Daten aus Datenbanken und Web-APIs sinnvoll zusammenführen lassen.

• Daten aus relationalen Datenbanken über SQL extrahieren
• Daten aus Web-APIs zur Ergänzung interner Datenbestände abrufen
• unterschiedliche Datenquellen anhand gemeinsamer Merkmale zusammenführen
• Rohdaten mithilfe von Bereinigungs- und Formatierungstechniken vereinheitlichen
• Daten für die weitere Analyse sinnvoll aggregieren
• Inkonsistenzen zwischen unterschiedlichen Datenquellen erkennen und beheben

Block 3 — Prozesse mit datengestützten Techniken analysieren Mit zusammengeführten, bereinigten Daten beginnt die eigentliche Prozessanalyse: Wo läuft ein Prozess gut, wo hakt es?

• Prozesse anhand von Leistungskennzahlen bewerten
• Prozesse mittels explorativer Datenanalyse systematisch untersuchen
• Muster, Trends und Anomalien identifizieren, die auf Ineffizienzen hinweisen
• Verbesserungspotenziale in bestehenden Prozessen datenbasiert aufdecken
• Auffälligkeiten von normalen Schwankungen unterscheiden
• Ursachenhypothesen für erkannte Ineffizienzen formulieren

Block 4 — Praktische Grundlagen für konsistente Analyse-Workflows Der letzte Baustein macht die zuvor erarbeiteten Schritte wiederholbar: ein konsistenter Workflow, der Datenqualität systematisch mit Prozessergebnissen verknüpft.

• konsistente Workflows etablieren, die Datenqualität mit Prozessergebnissen verknüpfen
• datengestützte Entscheidungsfindung durch strukturierte Analyse-Workflows unterstützen
• reale Datensätze nutzen, um die Integration von Werkzeugen in angewandten Szenarien zu üben
• den eigenen Workflow so dokumentieren, dass er auf neue Prozesse übertragbar bleibt
• Ergebnisse einer Prozessanalyse für Fachabteilungen verständlich aufbereiten
• die eigenen Kompetenzen im Bereich Data Analytics durch praktische Erfahrung festigen

Praxisblock — Von Rohdaten mehrerer Quellen zur Prozessanalyse

• einen Prozessdatensatz aus einer Datenbank per SQL extrahieren
• ergänzende Daten über eine Web-API abrufen
• beide Datenquellen zusammenführen und auf gemeinsame Merkmale abgleichen
• die zusammengeführten Daten bereinigen, formatieren und aggregieren
• Leistungskennzahlen für den betrachteten Prozess berechnen
• den Prozess mit explorativer Datenanalyse systematisch untersuchen
• Muster, Trends oder Anomalien im Prozessverlauf identifizieren
• eine Ursachenhypothese für eine erkannte Ineffizienz formulieren
• die Hypothese anhand der vorliegenden Daten prüfen
• ein Verbesserungspotenzial aus der Analyse ableiten
• den gesamten Workflow von der Datenbeschaffung bis zur Erkenntnis dokumentieren
• die Ergebnisse in einer kurzen Handlungsempfehlung zusammenfassen

Am Ende steht ein vollständiger Prozessanalyse-Workflow, der nicht nur an einem Beispiel funktioniert, sondern sich auf andere Prozesse im eigenen Arbeitsumfeld übertragen lässt. Gerade die Kombination aus mehreren Datenquellen — Datenbank und Web-API — spiegelt die Realität vieler Prozessanalysen wider, in denen interne Systeme allein selten das vollständige Bild liefern.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten. Der Kurs eignet sich auch für Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt weiterbilden wollen.

• Personen, die Geschäftsprozesse datenbasiert statt intuitiv bewerten möchten
• angehende Data Analysts und Business-Intelligence-Analyst/innen mit Interesse an Prozessoptimierung
• angehende Junior Data Engineers, die mit mehreren Datenquellen arbeiten möchten
• Fachkräfte, die Ineffizienzen in bestehenden Abläufen systematisch aufdecken möchten

Der Kurs verbindet die Werkzeugvermittlung durchgehend mit dem Prozessgedanken: SQL, Web-API-Zugriffe und pandas werden nicht isoliert geübt, sondern direkt an der Frage, wie sich damit ein realer Geschäftsprozess bewerten lässt. Jeder Themenblock baut auf denselben, im Verlauf wachsenden Beispieldaten aus mehreren Quellen auf.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; genaue Vollzeit- oder Teilzeitangaben sind im Buchungsprozess einsehbar.

Der Kurs schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zum Thema Data Analytics: Tools for Process and Analysis ab; bei einem Teil der Anbieter ist dieses Zertifikat zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden.

Prozessoptimierung wird in vielen Unternehmen noch immer auf Basis von Erfahrungswerten statt tatsächlicher Daten betrieben. Dieser Kurs zeigt, dass sich mit SQL, Python und pandas belastbare Kennzahlen und Muster gewinnen lassen, die weit über ein Bauchgefühl hinausgehen — und die sich auch dann noch anwenden lassen, wenn die benötigten Daten über mehrere Systeme verteilt sind. Besonders wertvoll ist die Fähigkeit, Datenbank- und API-Daten zusammenzuführen: In der Praxis liefert selten eine einzelne Quelle das vollständige Bild eines Prozesses. Wer gelernt hat, unterschiedliche Datenquellen sauber zu kombinieren, kann Prozessanalysen durchführen, die tatsächlich belastbar sind, statt sich auf Teilausschnitte zu verlassen. Für die berufliche Entwicklung öffnet der Kurs mehrere Richtungen zugleich: Richtung Data Analyst oder Business-Intelligence-Analyst/in mit Schwerpunkt Prozessoptimierung, aber auch Richtung Junior Data Engineer, wo der Umgang mit mehreren Datenquellen und -formaten zum Kerngeschäft gehört.