Datenbankadministrator für IT-Infrastrukturen und Reporting inklusive IT-Projektmanagement 2.0

Wer Datenbanken nicht nur betreibt, sondern als Fundament für Business-Intelligence-Lösungen aufbaut, braucht ein erweitertes Kompetenzprofil. Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte, die über grundlegende Datenbankadministration hinausgehen und sich auf analytische Umgebungen spezialisieren möchten. Im Unterschied zur ersten Kursvariante liegt der Schwerpunkt auf Data Warehouse Design, fortgeschrittener Power-BI-Modellierung mit DAX, SSRS-Reporting und der Steuerung von BI-Projekten. Ziel ist ein Profil, das die Datenbankseite und die BI-Architekturseite verbindet.

Modul 1 - Grundlagen der Datenbankadministration für analytische Umgebungen Die Administration einer analytischen Datenbankumgebung unterscheidet sich in wichtigen Punkten von einer transaktionalen OLTP-Umgebung. Dieses Modul legt die Grundlagen: Datenbankarchitektur, Installation und Konfiguration der Systeme sowie die spezifischen Anforderungen, die ein Data Warehouse an Datenbankbetrieb und -pflege stellt.

• Relationale Datenmodelle und Unterschiede zwischen OLTP und OLAP
• Installation und Grundkonfiguration von SQL Server mit analytischer Ausrichtung
• PostgreSQL in analytischen Workloads: Konfigurationsparameter und Optimierung
• Benutzer- und Rechteverwaltung für DWH-Umgebungen: Rollen, Schemas, Row-Level Security
• Monitoring und Troubleshooting in größeren Datenbankumgebungen
• Backup-Strategien für analytische Systeme: Konsistenz bei laufendem ETL-Betrieb sicherstellen

Modul 2 - IT-Infrastruktur, Hochverfügbarkeit und Datenintegration Business-Intelligence-Systeme müssen zu den Berichtszeiten verlässlich verfügbar sein. Dieses Modul zeigt, wie Hochverfügbarkeit und Datensicherheit in BI-nahen Infrastrukturen realisiert werden und wie Daten aus verschiedenen Quellsystemen sicher und vollständig in das Data Warehouse fließen.

• IT-Infrastrukturkonzepte für BI-Umgebungen: Server, Netzwerk, Speicher
• Cloud-Integration: Azure Synapse Analytics und Azure Data Factory für analytische Pipelines
• Hochverfügbarkeit für DWH-Systeme: Replikation, Failover, Read-Replicas
• Backup und Recovery unter Berücksichtigung laufender Ladeprozesse
• Netzwerksicherheit und Zugriffssteuerung für BI-Server
• Automatisierung mit PowerShell für Betriebsaufgaben in BI-Umgebungen

Modul 3 - Data Warehouse Design und ETL-Entwicklung Dieses Modul ist das analytische Herzstück des Kurses. Teilnehmende lernen, wie ein Data Warehouse strukturiert wird, welche Designmuster sich bewährt haben und wie ETL-Prozesse entwickelt werden, die Daten aus operativen Systemen verlässlich und vollständig ins DWH laden. Qualitätssicherung in ETL-Strecken und der Umgang mit historisierten Daten (Slowly Changing Dimensions) stehen im Fokus.

• Data Warehouse Architekturkonzepte: Enterprise DWH, Data Mart, Data Vault
• Sternschema und Schneeflockenschema: Fakten- und Dimensionstabellen gestalten
• Slowly Changing Dimensions (SCD Typ 1, 2, 3): Historisierung von Stammdaten
• ETL-Entwicklung mit SQL Server Integration Services (SSIS): Kontroll- und Datenfluss
• Datenqualitätsmanagement in ETL-Prozessen: Validierung, Fehlerbehandlung, Logging
• Inkrementelle Ladestrategien für große Datenvolumina

Modul 4 - Fortgeschrittenes Reporting mit Power BI und SSRS Analytische Datenbanken entfalten ihren Wert erst durch verständliche Berichte. Dieses Modul vertieft Power BI über den Grundlagenstand hinaus: DAX-Kenntnisse werden systematisch aufgebaut, komplexe Berechnungsszenarien (z. B. rollierende Durchschnitte, Year-over-Year-Vergleiche, Hierarchien) werden behandelt. Ergänzend wird SSRS für parametrisierte Berichte und automatisierte Berichtsverteilung eingesetzt.

• Power BI Desktop: Erweiterte Datenmodellierung mit mehreren Tabellen und komplex verknüpften Schemata
• DAX vertieft: CALCULATE, Filter Context, ALLEXCEPT, Zeitintelligenz-Funktionen (SAMEPERIODLASTYEAR, DATESYTD)
• Row-Level Security in Power BI: Sicherheitskonzepte für rollenbasierte Berichtsfreigabe
• Power BI Service: Gateways, automatisierte Aktualisierungen, App-Workspaces
• SSRS: Parametrisierte Berichte, Drill-through-Funktionalität, Subscriptions für automatisierten Versand
• Datenbankoptimierung für Power-BI-Abfragen: Index-Design, partitionierte Tabellen, Aggregationen

Modul 5 - BI-Projektmanagement und Abschlussprojekt BI-Projekte haben spezifische Anforderungen: Anforderungserhebung aus Fachabteilungen, iterative Entwicklung von Berichten und Dashboards sowie die fachliche Abnahme durch Endanwender. Dieses Modul vermittelt Methoden für die Steuerung solcher Projekte und schließt mit einem integrierten Abschlussprojekt ab.

• Anforderungserhebung für BI-Projekte: Interviews mit Fachabteilungen, KPI-Definition
• Agile BI-Entwicklung: iterative Dashboard-Entwicklung mit regelmäßigen Anwender-Feedbackrunden
• Grundlagen klassischer Projektrahmenwerke (PMI, PRINCE2 Foundation) für BI-Kontexte
• Risikomanagement in BI-Projekten: Datenqualitätsrisiken, Änderungen an Quellsystemen
• Übergabe und Dokumentation von BI-Lösungen an Fachabteilungen
• Abschlussprojekt: Vollständige DWH-Lösung mit ETL, Datenmodell und Power-BI-Dashboard

Praxisblock - Laboraufgaben und integrierte Übungen Praktische Laborarbeiten begleiten alle fünf Module und vertiefen die theoretischen Konzepte in einer bereitgestellten Testumgebung.

• Aufbau eines einfachen Star-Schema-Data-Warehouses von Grund auf
• SSIS-Paket entwickeln: Daten aus einer CSV-Quelle in eine SQL-Server-DWH-Tabelle laden
• SCD-Typ-2-Logik in einem SSIS-Paket implementieren und testen
• DAX-Berechnungen entwickeln: Year-over-Year-Vergleich, rollierende 3-Monats-Summe
• Row-Level Security in Power BI konfigurieren und mit verschiedenen Testbenutzern prüfen
• SSRS-Bericht mit Parametern und automatisiertem Tagesversand konfigurieren
• Performanceoptimierung: Indexe auf einer DWH-Tabelle analysieren und anpassen
• Hochverfügbarkeitskonfiguration für eine BI-Datenbankumgebung aufsetzen
• Anforderungsworkshop mit einer Fachabteilung simulieren und KPI-Liste ableiten
• Abschlussprojekt: DWH-Lösung präsentieren und Peer-Feedback einarbeiten

Die Laborumgebungen sind so gestaltet, dass typische Praxisprobleme auftreten: fehlerhafte Quelldaten, Performance-Engpässe bei großen Datenmengen und Änderungsanforderungen von Fachabteilungen. Der Umgang mit solchen Situationen wird explizit geübt und reflektiert.

Der Kurs richtet sich an Fachkräfte, die analytische Datenbankumgebungen und Business-Intelligence-Lösungen aufbauen und betreuen möchten.

• Datenbankadministratoren, die sich auf BI und Data Warehousing spezialisieren möchten
• BI-Entwickler mit Datenbankadministrationsaufgaben
• IT-Fachkräfte aus dem Controlling oder Data-Engineering-Umfeld
• Reporting-Spezialisten, die ihre technische Datenbankbasis vertiefen möchten
• Personen, die bereits einen DBA-Grundlagenkurs abgeschlossen haben und sich spezialisieren wollen

Der Kurs verbindet strukturierte Unterrichtssequenzen mit Laborübungen in bereitgestellten BI-Testumgebungen. Fallbeispiele aus dem Unternehmenskontext illustrieren, wie Data-Warehouse-Designs und ETL-Prozesse in der Praxis entstehen. BI-Projekte werden iterativ entwickelt, sodass Teilnehmende Feedbackprozesse wie in echten Projekten erleben. Der Kurs findet im Combined-Learning-Format statt; Teilzeit-Varianten werden ergänzend angeboten.

Der Kurs umfasst alle fünf Module einschließlich Praxisblock. Er wird überwiegend in Teilzeit angeboten, sodass er mit beruflicher Tätigkeit kombiniert werden kann. Vollzeitvarianten sind ebenfalls verfügbar. Aktuelle Termine und Laufzeiten sind beim Anbieter erhältlich.

Nach Kursabschluss erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat bzw. eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung. Der Kurs bereitet inhaltlich auf externe Prüfungen vor, darunter Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) und PRINCE2 Foundation. Diese Prüfungen finden separat statt.

Data Warehouse Entwicklung und BI-Architektur sind Spezialisierungen, für die es auf dem deutschen Arbeitsmarkt eine stabile Nachfrage gibt. Wer sowohl die Datenbankseite (ETL, DWH-Design, Performance) als auch die Analysewerkzeuge (Power BI mit DAX, SSRS) beherrscht, kann den gesamten Weg von der Quelldatenbank bis zum Managementbericht verantworten. Das ist ein Profil, das in kleinen und mittleren Unternehmen besonders gefragt ist, weil dort ein Spezialist häufig beide Aufgaben abdecken muss. DAX ist die Kompetenz, die Power-BI-Kenntnisse von „ich kann Berichte bauen" zu „ich kann komplexe analytische Anforderungen technisch umsetzen" verschiebt. Zeitintelligenz-Funktionen, dynamische Filter und Row-Level Security sind keine Randthemen, sondern tägliche Anforderungen in professionellen BI-Umgebungen. Dieser Kurs behandelt sie systematisch und in Bezug auf reale DWH-Datenbankstrukturen. Data Vault, Slowly Changing Dimensions und inkrementelle ETL-Strategien sind Konzepte, die in der Praxis häufig als selbstverständlich vorausgesetzt werden, aber selten systematisch gelehrt werden. Die Tatsache, dass dieser Kurs diese Themen explizit und mit Laborübungen verankert, macht ihn zu einer soliden Basis für eine Karriere im Bereich analytische Datenbankarchitektur und BI-Engineering.