Datenqualität sichern mit Excel für Data Analysts – Kurs

Zwischen einer fachlichen Fragestellung und einer belastbaren Entscheidung liegt meist ein Arbeitsschritt, der leicht übersehen wird: die Sicherung der Datenqualität. Dieser Kurs vermittelt, wie sich diese Schnittstelle zwischen Fachbereich, Datenarbeit und Entscheidungsunterstützung mit Excel strukturiert bearbeiten lässt - von der Klärung der Informationsgrundlage über die Bereinigung und Analyse bis zur verständlichen Kommunikation der Ergebnisse im Business-Kontext.

Das erste Modul klärt die Informationsgrundlage und bildet damit den Ausgangspunkt jeder Datenqualitätsarbeit, denn ohne saubere Fragestellung bleibt jede spätere Analyse angreifbar.

• Übersetzung der fachlichen Fragestellung in eine saubere Datenlogik
• Einordnung von Datenquellen, Strukturen und bestehender Datenqualität
• Festlegung von Auswertungszielen für die weitere Bearbeitung
• Bestimmung relevanter Kennzahlen und Merkmale
• Erkennung von Auffälligkeiten als Hinweis auf Qualitätsprobleme
• Abgrenzung, welche Fragen mit den vorhandenen Daten überhaupt beantwortbar sind

Im zweiten Modul wird die Informationsgrundlage mit Excel praktisch entwickelt, sodass aus roh vorliegenden Daten belastbare Auswertungen entstehen.

• Einsatz von Excel zur Bereinigung unvollständiger oder fehlerhafter Datensätze
• Zusammenführung von Daten aus mehreren Quellen
• Prüfung von Datenbeständen auf Konsistenz und Plausibilität
• Vorbereitung von Daten für belastbare, nachvollziehbare Aussagen
• Anwendung statistischer und analytischer Verfahren passend zum Kursthema
• Einsatz visueller Verfahren zur ersten Einordnung von Auffälligkeiten

Das dritte Modul widmet sich der verständlichen Kommunikation der gewonnenen Erkenntnisse, denn eine fachlich saubere Analyse entfaltet ihren Wert erst durch nachvollziehbare Darstellung.

• Aufbereitung von Ergebnissen als Bericht, Dashboard oder Diagramm
• Einsatz von Data Storytelling zur verständlichen Ergebnisvermittlung
• Adressatengerechte Darstellung je nach Zielgruppe im Unternehmen
• Kommunikation von Aussagen, Grenzen und Handlungsimpulsen
• Aufbau von Entscheidungshilfen auf Basis der Analyseergebnisse
• Umgang mit Rückfragen zu Datenherkunft und Datenqualität

Im vierten Modul wird die Datenqualitätsarbeit in den betrieblichen Arbeitsalltag eingebettet, inklusive eines durchdachten Blicks auf den Einsatz von KI-Werkzeugen.

• Verknüpfung von Business-Analyse-Methoden mit der eigenen Datenarbeit
• Einordnung der Stakeholder-Logik bei unternehmensinternen Auswertungen
• Aufbau von Reporting-Strukturen für wiederkehrende Auswertungen
• Nutzenbewertung von Datenqualitätsschritte im Fachbereich
• Durchdachter Einsatz von Prompting bei KI-gestützten Qualitätsprüfungen
• Einordnung von Grenzen und Risiken beim KI-Einsatz im Datenkontext

Im praktischen Teil wird die gesamte Kette von der fachlichen Fragestellung bis zur kommunizierten Handlungsempfehlung anhand durchgängiger Übungsdatensätze in Excel nachvollzogen.

• Formulierung einer eigenen fachlichen Fragestellung zur Datenqualität
• Sichtung und Einordnung eines unvollständigen Übungsdatensatzes
• Bereinigung fehlerhafter oder doppelter Einträge in Excel
• Zusammenführung mehrerer Datenquellen zu einer konsistenten Übersicht
• Berechnung relevanter Kennzahlen mit Excel-Funktionen und Pivot-Tabellen
• Visuelle Aufbereitung der Ergebnisse als einfaches Dashboard
• Formulierung einer nachvollziehbaren Handlungsempfehlung auf Basis der Auswertung
• Vorbereitung einer kurzen adressatengerechten Ergebnispräsentation
• Einordnung, welche Aussagen die Datenqualität zulässt und welche nicht
• Test eines KI-gestützten Prompts zur Unterstützung der Qualitätsprüfung
• Kritische Bewertung der KI-Ausgabe im Abgleich mit der eigenen Analyse
• Rückschau des gesamten Bearbeitungswegs von der Fragestellung bis zur Kommunikation

Der Kurs verbindet auf diese Weise Fachfragestellung, praktische Excel-Arbeit und verständliche Kommunikation zu einem durchgängigen Ablauf, der sich an typischen Aufgaben an der Schnittstelle zwischen Fachbereich und Datenarbeit orientiert.

Der Kurs richtet sich an Personen, die betriebliche Anforderungen, Prozesse und datenbezogene Zusammenhänge analysieren und im Kontext von Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz fachlich einordnen möchten.

• Personen, die zwischen Fachbereich, Datenkontext und technologischen Lösungen vermitteln möchten
• Angehende Data Analysts mit Schwerpunkt auf Datenqualität und Excel
• Beschäftigte im Controlling oder in fachbereichsnahen Auswertungsaufgaben
• Personen, die entsprechende Aufgaben künftig übernehmen möchten, auch ohne einschlägige Vorerfahrung

Der Kurs folgt einem klaren Vierschritt von der Klärung der Informationsgrundlage über die praktische Excel-Arbeit bis zur Kommunikation und Einbindung in den Arbeitsalltag. Fachliche Impulse zu Datenqualität und Business-Analyse wechseln sich mit konkreten Excel-Übungen an Beispieldatensätzen ab, sodass jede Analyseentscheidung direkt am eigenen Datenbestand nachvollzogen werden kann. Der Aufbau folgt bewusst dem Weg, den eine Fragestellung im Unternehmen tatsächlich nimmt: von der Klärung bis zur kommunizierten Handlungsempfehlung.

Der Kurs deckt in einem zusammenhängenden Ablauf die vier Schritte von der Klärung der Informationsgrundlage über die Excel-gestützte Bereinigung und Analyse bis zur Kommunikation und betrieblichen Einbindung ab. Der Umfang ist so bemessen, dass jeder Schritt praktisch geübt und am Ende im Zusammenspiel angewendet werden kann.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem Trägerzertifikat zu "Datenqualität sichern mit Excel für Data Analyst im Business-Kontext" ab. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der erworbenen Kenntnisse, nicht um eine staatlich anerkannte Prüfung oder Kammerzertifizierung.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt darin, dass Datenqualität nicht als isoliertes technisches Thema behandelt wird, sondern als durchgängiger Prozess von der fachlichen Fragestellung bis zur kommunizierten Handlungsempfehlung. Wer diesen Weg einmal vollständig mit Excel durchlaufen hat, kann ähnliche Fragestellungen im eigenen Arbeitsumfeld selbstständig strukturieren, statt bei jeder neuen Auswertung wieder bei null zu beginnen. Besonders wertvoll ist die Verbindung von Excel-Praxis mit Business-Analyse-Denken: Der Kurs behandelt nicht nur Funktionen und Formeln, sondern auch die Frage, welche Aussagen eine Auswertung überhaupt zulässt und wie sich Grenzen und Handlungsimpulse ehrlich kommunizieren lassen - eine Kompetenz, die in vielen rein technisch ausgerichteten Excel-Kursen zu kurz kommt. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet der Kurs Perspektiven in Richtung Data Analyst, Business Analyst oder Controlling, insbesondere für Personen, die an der Schnittstelle zwischen Fachbereich und Datenarbeit tätig werden möchten und dabei zunehmend auch mit KI-gestützten Auswertungswerkzeugen in Berührung kommen.