Datenanalyse für Data Quality Manager – Weiterbildung

Ein Data Quality Manager arbeitet selten isoliert an Datensätzen, sondern an der Schnittstelle zwischen Datenmodellierung, technischer Umsetzung und den Anforderungen einzelner Fachabteilungen. Dieser Kurs vermittelt genau dieses Zusammenspiel: Daten werden für weiterführende Analysen modelliert, Datenqualität wird als Grundlage verlässlicher Berichte verstanden, und mit SQL sowie Power BI entstehen daraus datengetriebene Berichte, die mit den jeweiligen Fachabteilungen abgestimmt sind. Im Mittelpunkt steht damit nicht die technische Auswertung allein, sondern deren Einbettung in einen funktionierenden BI-Prozess.

Block 1 — Datenmodellierung im BI-Anwendungskontext Dieser Baustein vermittelt, wie Daten so strukturiert werden, dass sie sich für weiterführende Analysen und Berichte zuverlässig nutzen lassen.

• Grundprinzipien der Datenmodellierung für Analyse- und Berichtszwecke
• Granularität und Struktur von Datenmodellen je nach Fragestellung
• Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datenquellen abbilden
• Vorbereitung von Rohdaten für weiterführende Analysen
• Typische Modellierungsfehler und ihre Folgen für spätere Berichte
• Dokumentation von Datenmodellen für andere Beteiligte

Block 2 — Datenqualität als Grundlage verlässlicher Berichte Ein Bericht ist nur so vertrauenswürdig wie die Daten, die in ihn einfließen. Dieser Block ordnet Datenqualität konsequent aus der Perspektive der Berichtserstellung ein.

• Zusammenhang zwischen Datenqualität und Belastbarkeit von Berichten
• Qualitätsrelevante Schwachstellen in Quellsystemen erkennen
• Konsistenzprüfung zwischen mehreren zusammengeführten Datenquellen
• Auswirkungen unentdeckter Datenfehler auf Geschäftsentscheidungen
• Einfache Prüfroutinen zur Absicherung von Datenmodellen
• Verantwortlichkeiten für Datenqualität im BI-Prozess einordnen

Block 3 — SQL für Datenaufbereitung und Berichtserstellung Dieser Block vertieft SQL als Werkzeug, um Daten aus mehreren Quellen für Berichte gezielt aufzubereiten.

• SQL-Abfragen zur Extraktion relevanter Daten aus mehreren Tabellen
• Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen mit SQL
• Aggregation und Vorverdichtung von Daten für Berichte
• Wiederverwendbare SQL-Bausteine für wiederkehrende Auswertungen
• Prüfung von SQL-Ergebnissen auf Plausibilität
• Übergabe aufbereiteter Daten an die Berichtserstellung

Block 4 — Power BI: Von Daten zu Berichten Der letzte inhaltliche Block widmet sich der eigentlichen Berichtserstellung mit Power BI auf Basis der zuvor aufbereiteten Daten.

• Aufbau datengetriebener Berichte in Power BI
• Verknüpfung von Power BI mit vorbereiteten SQL-Datenquellen
• Gestaltung verständlicher, zielgruppengerechter Dashboards
• Aktualisierung und Pflege bestehender Berichte
• Abstimmung von Berichtsinhalten mit Fachabteilungen
• Rückmeldungen aus Fachabteilungen in bestehende Berichte einarbeiten

Praxisblock — Vom Datenmodell zum abgestimmten Bericht

• Anforderungen einer fiktiven Fachabteilung an einen Bericht erfassen
• Ein Datenmodell für diese Anforderungen entwerfen
• Daten aus mehreren Quellen mit SQL zusammenführen
• Die zugrundeliegenden Daten auf Qualitätsschwächen prüfen
• Einen ersten Berichtsentwurf in Power BI erstellen
• Den Entwurf mit einer simulierten Fachabteilung abstimmen
• Rückmeldungen aus dieser Abstimmung in den Bericht einarbeiten
• Eine wiederkehrende Aktualisierungsroutine für den Bericht skizzieren
• Eine Kurzdokumentation des zugrundeliegenden Datenmodells erstellen
• Eine Prüfroutine für künftige Datenlieferungen definieren
• Den fertigen Bericht für unterschiedliche Empfänger:innen anpassen
• Das gesamte Vorgehen von der Anforderung bis zur Abstimmung dokumentieren

Der Kurs behandelt Datenanalyse bewusst nicht als isolierten technischen Schritt, sondern als Teil eines Prozesses, der erst mit der Abstimmung mit Fachabteilungen tatsächlich abgeschlossen ist. Diese Perspektive unterscheidet den Kurs von rein technisch ausgerichteten SQL- oder Power-BI-Schulungen. Am Ende steht die Fähigkeit, ein Berichtsvorhaben eigenständig von der ersten Anforderung über die Datenmodellierung und -qualitätsprüfung bis zur abgestimmten Berichtserstellung zu begleiten.

Der Kurs richtet sich an Personen, die Datenmodellierung, Datenqualität und Berichtserstellung im Zusammenspiel mit Fachabteilungen verantworten möchten.

• Angehende und praktizierende Data Quality Manager:innen
• Business-Intelligence-Analyst:innen, die ihre Modellierungs- und Abstimmungskompetenz vertiefen möchten
• Datenanalyst:innen, die stärker an der Schnittstelle zu Fachabteilungen arbeiten möchten
• Personen, die SQL und Power BI gezielt im Kontext verlässlicher Berichte einsetzen möchten

Die vier inhaltlichen Blöcke bauen aufeinander auf: von der Datenmodellierung über die Qualitätsprüfung bis zur SQL-gestützten Aufbereitung und der Berichtserstellung in Power BI. Praktische Übungen orientieren sich durchgehend an einem Berichtsvorhaben, das mit einer simulierten Fachabteilung abgestimmt wird, sodass technische Umsetzung und Abstimmungsprozess nicht getrennt, sondern als ein zusammenhängender Arbeitsablauf erlebt werden.

Der genaue zeitliche Umfang richtet sich nach dem gebuchten Termin und der gewählten Terminvariante und ist im Buchungsprozess einsehbar.

Der Kurs schließt mit einer Abschlussprüfung und einem trägerinternen Zertifikat ab, das die erworbenen Kenntnisse in Datenmodellierung, Datenqualität und Berichtserstellung bestätigt.

Datenqualität wird häufig als rein technisches Thema behandelt — dieser Kurs stellt stattdessen die Frage in den Mittelpunkt, wie Datenqualität, Modellierung und Berichtserstellung im Zusammenspiel mit Fachabteilungen tatsächlich zu verlässlichen Entscheidungsgrundlagen werden. Wer SQL, Power BI und die Abstimmung mit Fachabteilungen gemeinsam beherrscht, kann Berichtsvorhaben eigenständig von der Anforderung bis zur Abnahme begleiten, statt nur einzelne technische Teilschritte beizusteuern — eine Kombination, die in BI-nahen Rollen regelmäßig gefragt ist. Diese Kombination lässt sich gut mit vertiefenden Themen wie Data Governance, Datenarchitektur oder klassischer Business-Intelligence-Arbeit kombinieren, je nachdem, welche Richtung im weiteren Berufsweg passt. Wer sich dafür noch nicht entscheiden möchte, verliert nichts, da die im Kurs erworbene Modellierungs- und Abstimmungskompetenz in all diesen Richtungen gebraucht wird. Nicht zuletzt reduziert ein von Anfang an sauber modelliertes, qualitätsgeprüftes Datenmodell den Aufwand für spätere Anpassungen erheblich: Änderungswünsche aus Fachabteilungen lassen sich in einem gut strukturierten Modell deutlich schneller umsetzen als in gewachsenen, ungeprüften Datenständen, in denen jede Anpassung neue Folgefehler riskiert. Wer diesen Zusammenhang einmal verinnerlicht hat, plant neue Berichtsvorhaben von vornherein anders — mit einem Blick für Datenqualität und Modellstruktur, statt sich ausschließlich auf das fertige Diagramm am Ende zu konzentrieren.