Data Quality für Business Analyst Kurs: Profiling & Metriken

Bevor sich Daten überhaupt bereinigen lassen, muss klar sein, woran „gute" Datenqualität eigentlich gemessen wird. Dieser Kurs setzt genau dort an: bei den Qualitätsdimensionen Konsistenz, Vollständigkeit und Genauigkeit, mit denen sich Datenprobleme systematisch diagnostizieren lassen, bevor Data Profiling und regelbasierte Validierung zur eigentlichen Korrektur führen. Ein eigener Schwerpunkt liegt darauf, Datenqualität so aufzubereiten, dass auch nicht-technische Stakeholder ihre Relevanz für Geschäftsanalysen nachvollziehen können.

Block 1 — Qualitätsdimensionen als Messgrößen verstehen Der Einstieg klärt eine grundlegende Frage, die in der Praxis oft übersprungen wird: Woran lässt sich Datenqualität überhaupt festmachen? Dieser Block führt die zentralen Qualitätsdimensionen ein, mit denen sich Datenprobleme benennbar machen lassen.

• Bedeutung von Data Quality für fundierte Geschäftsanalysen
• Qualitätsdimensionen wie Konsistenz, Vollständigkeit und Genauigkeit
• Typische Datenprobleme systematisch erkennen und bewerten
• Qualitätsdimensionen im Analyseprozess konsequent berücksichtigen
• Zusammenhang zwischen einzelnen Dimensionen und konkreten Fehlerbildern
• Priorisierung von Qualitätsdimensionen je nach Analysezweck

Block 2 — Data Profiling zur Diagnose Bevor Daten bereinigt werden, müssen sie systematisch untersucht werden. Dieser Block vermittelt Data Profiling als strukturierte Methode, um den tatsächlichen Zustand eines Datenbestands zu erfassen.

• Systematisches Profiling von Datenbeständen vor der Bereinigung
• Verteilungen, Ausreißer und Auffälligkeiten in Datenspalten erkennen
• Fehlende, doppelte und inkonsistente Werte gezielt aufspüren
• Ergebnisse eines Profilings für die weitere Bereinigung priorisieren
• Data Profiling als wiederkehrenden Diagnoseschritt etablieren

Block 3 — Regelbasierte Bereinigung und Validierung Auf Basis der Diagnose folgt die eigentliche Korrektur. Dieser Block zeigt, wie sich Bereinigung nicht als Einzelfalllösung, sondern als nachvollziehbares Regelwerk gestalten lässt.

• Fehlerhafte, doppelte oder unvollständige Datensätze strukturiert bereinigen
• Regelbasierte Prüfungen für wiederkehrende Datenqualitätsprobleme entwickeln
• Validierungsorientierte Workflows in bestehende Prozesse einbinden
• SQL zur Analyse und Korrektur von Datenqualitätsproblemen einsetzen
• Grenzen automatisierter Bereinigung gegenüber manueller Prüfung einschätzen

Block 4 — Data Quality gegenüber Stakeholdern kommunizieren Der letzte Block widmet sich einer Aufgabe, die technisch versierte Personen häufig unterschätzen: Wie lässt sich Datenqualität für Personen verständlich machen, die selbst keine Datenprofis sind?

• Datenqualitätsmetriken entwickeln und visuell aufbereiten
• Dashboards zur Darstellung von Datenzustand und Optimierungspotenzialen mit Power BI
• Berichte für nicht-technische Stakeholder verständlich gestalten
• Best Practices zur Qualitätssicherung im Arbeitsalltag vermitteln
• Data Quality als Grundlage für verlässliche Geschäftsentscheidungen argumentieren

Praxisblock — Von der Diagnose zur verständlichen Qualitätsaussage

• Ein Data Profiling für einen Beispieldatenbestand durchführen
• Datenprobleme anhand der Dimensionen Konsistenz, Vollständigkeit und Genauigkeit einordnen
• Eine Regel zur automatisierten Erkennung doppelter Datensätze formulieren
• Eine SQL-Abfrage zur Korrektur eines konkreten Qualitätsproblems schreiben
• Eine Datenqualitätsmetrik für einen Beispieldatensatz berechnen
• Ein Power-BI-Dashboard zur Darstellung des Datenzustands aufbauen
• Einen Bericht zur Datenqualität für eine nicht-technische Zielgruppe formulieren
• Optimierungspotenziale aus einem Profiling-Ergebnis ableiten
• Eine Priorisierung mehrerer Qualitätsprobleme nach Relevanz vornehmen
• Eine Validierungsregel in einen bestehenden Analyseprozess einbinden
• Eine Argumentation für eine Geschäftsentscheidung auf Basis geprüfter Datenqualität aufbauen
• Einen vollständigen Weg von der Diagnose bis zur verständlichen Qualitätsaussage dokumentieren

Wer diesen Kurs abschließt, kann Datenqualität nicht nur verbessern, sondern auch messbar benennen und gegenüber Personen ohne technischen Hintergrund nachvollziehbar begründen. Dieser diagnostische, kommunikationsorientierte Zugang unterscheidet den Kurs von rein technischen Bereinigungsschulungen, die selten erklären, warum eine bestimmte Datenqualitätsschritt aus Geschäftssicht überhaupt notwendig war.

Der Kurs richtet sich an Personen, die Datenqualität nicht nur technisch verbessern, sondern auch gegenüber Fachabteilungen und Entscheidungsträgern verständlich begründen möchten.

• Angehende Business Analysts mit Interesse an Data Profiling und Diagnose
• Quereinsteiger:innen, die Datenqualität als eigenständiges Fachgebiet erlernen möchten
• Mitarbeitende, die Datenqualitätsergebnisse an nicht-technische Stakeholder kommunizieren
• Personen, die sich in Richtung Data Quality Analyst oder Datenmanagement weiterentwickeln möchten

Der Kurs folgt konsequent der Abfolge Diagnose vor Korrektur: Zunächst wird ein Datenbestand systematisch profiliert und anhand der Qualitätsdimensionen bewertet, bevor Bereinigung und Kommunikation der Ergebnisse folgen. Diese Reihenfolge spiegelt sich in allen Übungen wider und verhindert vorschnelle Korrekturen ohne klare Diagnosebasis.

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

Teilnehmende erhalten ein Trägerzertifikat über die vermittelten Kompetenzen in Data Quality und Data Profiling; je nach Anbieter ergänzt um eine Abschlussprüfung.

Datenqualitätsprobleme werden in vielen Unternehmen erst dann ernst genommen, wenn sie sich in Berichtsfehlern zeigen — obwohl sich viele davon durch systematisches Data Profiling frühzeitig erkennen ließen. Wer Diagnose und Korrektur sauber trennt, statt Probleme unsystematisch zu beheben, sobald sie auffallen, verbessert Datenqualität nachhaltiger. Besonders wertvoll ist der Fokus auf Kommunikation: Eine technisch korrekt bereinigte Datenbasis nützt wenig, wenn Entscheidungsträger nicht nachvollziehen können, warum diese Arbeit überhaupt notwendig war. Wer Qualitätsdimensionen und Metriken verständlich vermitteln kann, verschafft Datenqualitätsarbeit die Aufmerksamkeit, die sie für nachhaltige Wirkung braucht. Für die eigene berufliche Entwicklung ist diese doppelte Kompetenz — Diagnose und verständliche Kommunikation — besonders gefragt, weil Unternehmen zunehmend Personen suchen, die Datenqualität nicht nur technisch, sondern auch strategisch als Grundlage verlässlicher Geschäftsentscheidungen positionieren können. Der Kurs bereitet außerdem auf eine Rolle vor, die zwischen IT und Fachbereich vermittelt: Wer sowohl die technische Sprache der Datenprofis als auch die geschäftliche Sprache der Entscheidungsträger beherrscht, wird in Projekten häufig zur zentralen Ansprechperson, wenn es um die Frage geht, ob eine Datenbasis für eine wichtige Entscheidung tatsächlich verlässlich genug ist — eine Vermittlerrolle, die sich mit rein technischem oder rein betriebswirtschaftlichem Hintergrund allein nur schwer ausfüllen lässt.