Datenanalyse für Digital Analysts – Weiterbildung

Digitale Geschäftsprozesse erzeugen fortlaufend Daten – die eigentliche Herausforderung liegt darin, sie systematisch auszuwerten und daraus verlässliche Trends abzuleiten. Dieser Kurs vermittelt das Handwerkszeug für Digital und Business Intelligence Analysts: SQL zur gezielten Datenextraktion, Python zur automatisierten Weiterverarbeitung und Power BI zur verständlichen Darstellung in Berichten und Dashboards, die abteilungsübergreifend für Entscheidungen genutzt werden können.

Block 1 — Das Tätigkeitsfeld: Datenanalyse für digitale Prozesse Der Einstieg klärt, welche Rolle ein Digital bzw. Business Intelligence Analyst im Unternehmen einnimmt und welche Daten dabei typischerweise anfallen.

• Aufgaben eines Business Intelligence bzw. Digital Analyst einordnen
• Typische Datenquellen digitaler Geschäftsprozesse kennenlernen
• Sammlung und erste Aufbereitung von Daten aus digitalen Kanälen üben
• Zusammenarbeit mit verschiedenen Abteilungen zur Lieferung datenbasierter Lösungen einordnen
• Den Beitrag von Datenanalysen zur Effizienz digitaler Geschäftsprozesse verstehen
• Erste Kriterien zur Einschätzung der Datenqualität digitaler Kennzahlen anwenden

Block 2 — SQL für die Auswertung digitaler Geschäftsdaten Der zweite Block vermittelt die SQL-Kenntnisse, mit denen sich Daten aus digitalen Geschäftsprozessen gezielt extrahieren lassen.

• SQL-Abfragen zur Extraktion relevanter Geschäftsdaten formulieren
• Filterungen und Aggregationen für digitale Kennzahlen einsetzen
• Daten aus mehreren Tabellen über Joins zusammenführen
• Zeitreihen für digitale Kennzahlen strukturiert abfragen
• Datenqualität bereits auf Abfrageebene prüfen
• Wiederkehrende Abfragen für regelmäßige Auswertungen anlegen

Block 3 — Python zur Weiterverarbeitung und Automatisierung Der dritte Block zeigt, wie sich die per SQL gewonnenen Daten mit Python weiterverarbeiten und automatisiert auswerten lassen.

• Abfrageergebnisse mit Python weiterverarbeiten
• Daten bereinigen und für Auswertungen vorbereiten
• Wiederkehrende Auswertungen als automatisierte Python-Skripte anlegen
• Trends und Auffälligkeiten in digitalen Kennzahlenverläufen erkennen
• Ergebnisse für die Weiterverarbeitung in Power BI vorbereiten
• Schnittstellen zwischen Datenbank, Python und BI-Tool praxisnah einrichten

Block 4 — Berichte und Dashboards mit Power BI Der vierte Block überführt die Analyseergebnisse in verständliche, interaktive Berichte für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen.

• Interaktive Dashboards zur Darstellung von Geschäftstrends erstellen
• Kennzahlen zu digitalen Geschäftsprozessen verständlich visualisieren
• Mehrere Kennzahlen zu aussagekräftigen Gesamtübersichten kombinieren
• Berichte für unterschiedliche Empfänger im Unternehmen anpassen
• Dashboards regelmäßig mit aktuellen Daten versorgen
• Ergebnisse zur Unterstützung datenbasierter Entscheidungen aufbereiten

Praxisblock — Von digitalen Rohdaten zum aussagekräftigen Bericht

• Eine Fragestellung zu einem digitalen Geschäftsprozess formulieren
• Relevante Daten per SQL-Abfrage extrahieren
• Die Daten mit Python bereinigen und weiterverarbeiten
• Trends und Auffälligkeiten im aufbereiteten Datensatz identifizieren
• Ein Power-BI-Dashboard mit den wichtigsten Kennzahlen aufbauen
• Interaktive Filter für unterschiedliche Auswertungsperspektiven einrichten
• Geschäftstrends im Dashboard visuell hervorheben
• Das Dashboard für eine Zielgruppe aus einer anderen Abteilung anpassen
• Eine kurze schriftliche Einordnung der wichtigsten Erkenntnisse verfassen
• Eine Empfehlung zur Effizienzsteigerung aus den Ergebnissen ableiten
• Die verwendeten SQL-Abfragen und Python-Skripte dokumentieren
• Das gesamte Vorgehen als wiederholbaren Analyseprozess darstellen

Wer diesen Kurs abschließt, kann digitale Geschäftsprozesse nicht nur beobachten, sondern anhand von SQL, Python und Power BI systematisch auswerten und die Ergebnisse für Entscheidungen in unterschiedlichen Abteilungen aufbereiten. Diese Verbindung aus Datenbankzugriff, Automatisierung und Visualisierung deckt die Kernaufgaben ab, die im Alltag eines Digital bzw. Business Intelligence Analyst tatsächlich anfallen. Besonders die Fähigkeit, wiederkehrende Auswertungen zu automatisieren statt sie jedes Mal neu von Hand zu erstellen, unterscheidet diesen Kurs von einer reinen Power-BI-Einführung und spart im Berufsalltag spürbar Zeit.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger/innen, Quereinsteiger/innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Digital Analyst oder Business Intelligence Analyst entwickeln oder entsprechende Aufgaben übernehmen möchten.

• Personen, die digitale Geschäftsprozesse mit SQL, Python und Power BI auswerten möchten
• Quereinsteiger/innen mit Interesse an Datenanalyse und digitalen Kennzahlen
• Mitarbeitende, die wiederkehrende Berichte künftig automatisiert erstellen möchten
• Personen, die abteilungsübergreifend datenbasierte Lösungen mitgestalten möchten

Der Kurs verbindet die drei Werkzeuge SQL, Python und Power BI entlang eines durchgehenden Analyseprozesses: von der Datenextraktion über die automatisierte Weiterverarbeitung bis zum fertigen Bericht. Das Hybrid-Learning-Format kombiniert Präsenz- oder Live-Online-Einheiten mit eigenständige Übungsphasen an praxisnahen Beispieldaten.

Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Learning-Format durchgeführt; die genaue Dauer richtet sich nach dem gewählten Termin. Da drei Werkzeuge zu einem durchgehenden Analyseprozess verbunden werden, ist ausreichend Zeit für Übungen an einem zusammenhängenden Beispieldatensatz eingeplant.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein Trägerzertifikat; je nach Anbieter ist der Abschluss zusätzlich mit einer Abschlussprüfung verbunden. Eine herstellerseitige Zertifizierung ist mit diesem Kurs nicht verbunden, im Vordergrund steht der praktische Nachweis der Analyse- und Automatisierungskompetenzen.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt in der Verbindung aus Datenbankzugriff, Automatisierung mit Python und verständlicher Visualisierung – drei Fähigkeiten, die in vielen Stellenprofilen für Digital und Business Intelligence Analysts gemeinsam gefordert werden, aber selten in einem einzigen Kurs zusammenkommen. Gerade in Unternehmen mit wachsendem digitalem Geschäft ist die Fähigkeit gefragt, wiederkehrende Auswertungen nicht manuell, sondern automatisiert und reproduzierbar zu erstellen. Wer SQL-Abfragen und Python-Skripte einmal sauber aufgebaut hat, kann sie bei neuen Daten einfach erneut ausführen, statt jede Auswertung von vorn zu beginnen. Für die eigene berufliche Entwicklung öffnet der Kurs den Weg in Rollen wie Digital Analyst, Business Intelligence Analyst und Reporting Analyst, in denen genau diese Kombination aus Datenbank-, Programmier- und Visualisierungskompetenz gefragt ist. Da digitale Geschäftsprozesse fortlaufend neue Daten erzeugen, lohnt sich die investierte Zeit in Automatisierung besonders schnell: Ein einmal sauber aufgebauter SQL-Python-Power-BI-Prozess liefert bei jeder neuen Datenaktualisierung ohne weiteren manuellen Aufwand aktuelle Ergebnisse.