Data Visualization & Storytelling mit Power BI – Kurs

Rohdaten überzeugen selten von allein — erst durch gute Visualisierung und eine klare erzählerische Linie werden sie zu einer Entscheidungsgrundlage, der Menschen tatsächlich folgen. Dieser Kurs verbindet drei Werkzeugwelten, die im Berufsalltag oft parallel genutzt werden: Power BI für interaktive Business-Dashboards, Tableau für flexible Datenexploration und Python mit Matplotlib und Plotly für individuell programmierte Visualisierungen. Im Zentrum steht dabei nicht nur das technische Handwerk, sondern die Verbindung aus Datenanalyse, gestalterischem Feingefühl und Storytelling — geübt anhand realer ESG- und Nachhaltigkeitsdatensätze, wie sie in vielen Unternehmen heute an Bedeutung gewinnen.

Modul 1 — Grundlagen der Datenvisualisierung Der Einstieg klärt, warum Visualisierung mehr ist als hübsche Grafiken. Teilnehmende lernen die kognitiven Grundlagen, nach denen Menschen visuelle Informationen verarbeiten, und verstehen, wie sich daraus Prinzipien für wirksame Diagramme ableiten lassen.

• Grundprinzipien und Zielsetzungen der Datenvisualisierung
• Bedeutung von visuellem Storytelling für Entscheidungsprozesse
• Typische Fehler bei der Diagrammwahl und deren Folgen
• Zusammenhang zwischen Datenqualität und Visualisierungsqualität
• Überblick über Anwendungsfelder in Unternehmen und Organisationen
• Einordnung von Power BI, Tableau und Python im Werkzeugvergleich

Modul 2 — Tools und Technologien im praktischen Einsatz Dieser Block führt praxisnah in die drei zentralen Werkzeuge ein. Statt sie isoliert zu behandeln, wird gezeigt, wann welches Werkzeug seine Stärken ausspielt — von der schnellen interaktiven Dashboard-Erstellung bis zur vollständig programmierten Individuallösung.

• Aufbau interaktiver Dashboards in Power BI
• Datenexploration und Visualisierung in Tableau
• Programmierte Visualisierungen mit Matplotlib in Python
• Interaktive Grafiken mit Plotly erstellen
• Datenimport und -aufbereitung für alle drei Werkzeuge
• Vergleich der Werkzeuge anhand konkreter Anwendungsfälle

Modul 3 — Design und Ästhetik von Visualisierungen Eine technisch korrekte Grafik kann trotzdem schlecht lesbar sein. Dieser Block widmet sich der gestalterischen Seite der Datenvisualisierung: Farbwahl, Diagrammtyp und visuelle Hierarchie entscheiden maßgeblich darüber, ob eine Botschaft ankommt.

• Farbgestaltung und deren Wirkung auf Wahrnehmung und Verständlichkeit
• Auswahl des passenden Diagrammtyps je nach Datenart
• Grundlagen der Datenästhetik und visuellen Hierarchie
• Vermeidung irreführender oder überladener Darstellungen
• Konsistente Gestaltung über mehrere Dashboard-Ansichten hinweg
• Anpassung von Visualisierungen an unterschiedliche Ausgabeformate

Modul 4 — Storytelling-Techniken für komplexe Informationen Der vierte Block verbindet Technik und Design mit der erzählerischen Ebene. Teilnehmende lernen, wie sich aus einer Sammlung von Diagrammen eine zusammenhängende Geschichte entwickelt, die komplexe Zusammenhänge nachvollziehbar macht.

• Aufbau einer narrativen Struktur für Datenpräsentationen
• Techniken zur Präsentation komplexer Informationen in einfachen Schritten
• Verbindung von Datenanalyse und Narration
• Umgang mit unterschiedlichen Zielgruppen und Vorwissen
• Einsatz von Annotationen und Hervorhebungen in Dashboards
• Aufbau eines roten Fadens über mehrere Visualisierungen hinweg

Modul 5 — Praxisanwendung mit ESG- und Nachhaltigkeitsdaten Der abschließende Block bringt alle bisherigen Inhalte anhand realer ESG- und Nachhaltigkeitsdatensätze zusammen. Diese Datenkategorie eignet sich besonders gut zum Üben, da sie sowohl quantitative Kennzahlen als auch komplexe, oft schwer greifbare Zusammenhänge enthält.

• Analyse realer ESG- und Nachhaltigkeitsdatensätze
• Praktische Übungen zur Aufbereitung und Präsentation dieser Daten
• Entwicklung eines eigenen Dashboards zu einem Nachhaltigkeitsthema
• Storytelling-Ansätze speziell für Nachhaltigkeitskommunikation
• Diskussion typischer Herausforderungen bei ESG-Datenqualität
• Präsentation der eigenen Analyseergebnisse mit Feedback

Der Kurs ist bewusst werkzeugübergreifend angelegt: Statt sich auf ein einzelnes Tool zu beschränken, lernen Teilnehmende, situativ zu entscheiden, wann Power BI, Tableau oder eine individuell programmierte Python-Lösung die passende Wahl ist. Diese Flexibilität spiegelt die Realität in vielen Unternehmen wider, in denen unterschiedliche Abteilungen unterschiedliche Werkzeuge einsetzen. Der durchgängige Einsatz realer ESG- und Nachhaltigkeitsdaten sorgt dafür, dass die Übungen nicht an künstlichen Beispieldatensätzen stattfinden, sondern an Inhalten, die für viele Unternehmen aktuell hohe Relevanz haben — von Klimakennzahlen bis zu sozialen und governance-bezogenen Indikatoren.

Der Kurs richtet sich an Arbeitssuchende, Berufsrückkehrer:innen und Berufstätige in beruflicher Neuorientierung, die eine Leidenschaft für analytische Tätigkeiten und das Lösen datenbezogener Herausforderungen mitbringen. Angesprochen sind insbesondere Personen mit dem Wunsch, Entscheidungsprozesse in Unternehmen stärker datenbasiert zu gestalten.

• Berufliche Quereinsteiger:innen mit Interesse an Datenanalyse
• Arbeitssuchende, die sich in Richtung Data Analytics umorientieren möchten
• Fachkräfte, die Dashboards und Reportings professionalisieren wollen
• Personen mit Interesse an Nachhaltigkeitsdaten und ESG-Reporting
• Mitarbeitende, die datenbasierte Entscheidungen im Unternehmen stärken möchten

Der Kurs kombiniert angeleitete Einheiten zu den drei Werkzeugen mit praktischen Übungen an realen Datensätzen. Die Organisation erfolgt überwiegend in Teilzeit, in Teilen auch in Vollzeit, im Combined-Learning-Format aus Präsenz- und eigenständigen Lernanteilen.

Der Kurs gliedert sich in fünf aufeinander aufbauende Themenblöcke von den Grundlagen der Visualisierung über die drei Werkzeuge und Gestaltungsprinzipien bis zum praktischen Abschlussprojekt mit ESG-Daten. Der zeitliche Umfang richtet sich nach individuellem Vorwissen und der Tiefe der Projektbearbeitung.

Zum Abschluss liegt keine einheitliche Angabe zur Abschlussbezeichnung vor; Teilnehmende erhalten eine Bestätigung über die absolvierten Inhalte des Bildungsangebots durch den Träger.

Daten allein überzeugen selten — erst wenn sie verständlich aufbereitet und in eine nachvollziehbare Geschichte eingebettet sind, werden sie zur Grundlage für Entscheidungen. Dieser Kurs vermittelt genau diese Verbindung aus technischem Werkzeugwissen, gestalterischem Verständnis und erzählerischer Kompetenz, statt sich auf reine Tool-Bedienung zu beschränken. Der hohe Praxisanteil mit realen ESG- und Nachhaltigkeitsdaten sorgt dafür, dass die erlernten Fähigkeiten nicht abstrakt bleiben, sondern an einem Themenfeld geübt werden, das in vielen Unternehmen aktuell an Bedeutung gewinnt — sei es im Reporting, in der Unternehmenskommunikation oder in der strategischen Planung. Wer den Kurs abschließt, kann Daten aus unterschiedlichen Quellen mit dem jeweils passenden Werkzeug aufbereiten und so präsentieren, dass komplexe Zusammenhänge auch für Personen ohne tiefes Fachwissen nachvollziehbar werden — eine Fähigkeit, die in datengetriebenen Unternehmen zunehmend gefragt ist und sich branchenübergreifend einsetzen lässt.