Datenqualitätsmanager/in – Datenanalyse aus SQL – Kurs

Dieser Kurs vermittelt, wie Daten aus SQL-Datenbanken systematisch geprüft, aufbereitet und im Sinne des Datenqualitätsmanagements ausgewertet werden. Im Mittelpunkt stehen strukturierte Abfragen, die Erkennung fehlender Werte, Dubletten und inkonsistenter Einträge sowie die nachvollziehbare Dokumentation von Prüfschritten – Kompetenzen, die in nahezu jedem datengetriebenen Arbeitsumfeld gebraucht werden.

Der erste Modulblock legt die Grundlagen der Datenanalyse aus SQL-Datenbanken. Teilnehmende lernen, wie relationale Strukturen die Basis für belastbare Auswertungen bilden.

• Einordnung relationaler Datenbanken als Grundlage strukturierter Datenhaltung
• Bedeutung von Tabellen, Beziehungen und Datenmodellen für die Analyse
• Zusammenhang zwischen Datenstruktur, Abfragelogik und Analyseergebnissen
• Grundlagen qualitätsrelevanter Merkmale in Datenbanksystemen
• Unterscheidung zwischen strukturellen und inhaltlichen Datenproblemen
• Erste Einordnung typischer Fehlerquellen in Datenbeständen

Der zweite Modulblock vertieft die Methoden der Abfrage und Auswertung. Im Zentrum steht der praktische Umgang mit SQL zur gezielten Prüfung von Datenbeständen.

• Anwendung von SQL zur Selektion, Filterung und Sortierung von Daten
• Nutzung von Verknüpfungen, Gruppierungen und Aggregationen
• Prüfung von Datenbeständen auf fehlende Werte und Dubletten
• Erkennung inkonsistenter Einträge mittels gezielter Abfragen
• Aufbereitung von Abfrageergebnissen für weiterführende Auswertungen
• Vorbereitung geprüfter Datensätze für Berichte und Reports

Der dritte Modulblock widmet sich der Analyse und Anwendung im Arbeitskontext. Teilnehmende übertragen die Abfragetechnik auf konkrete Fragestellungen der Qualitätssicherung und lernen, Ergebnisse so aufzubereiten, dass sie im Team nachvollziehbar bleiben.

• Auswertung von Daten zur Erkennung von Qualitätsproblemen und Mustern
• Vergleich und Interpretation von Analyseergebnissen
• Einordnung datenbezogener Fragestellungen in den Arbeitsalltag
• Dokumentation von Abfragen, Prüfschritten und Ergebnissen
• Nachvollziehbare Aufbereitung von Prüfberichten für Dritte
• Ableitung erster Handlungsempfehlungen aus Analyseergebnissen
• Priorisierung gefundener Auffälligkeiten nach ihrer fachlichen Relevanz

Der vierte Modulblock stellt die berufliche Relevanz der erlernten Fähigkeiten in den Mittelpunkt. Teilnehmende lernen, wie sich die Abfragekompetenz in strukturierte Qualitätssicherungsprozesse einfügt. Der Kurs legt dabei durchgehend Wert auf Nachvollziehbarkeit: Jede Abfrage und jeder Prüfschritt soll so dokumentiert werden, dass Dritte die Ergebnisse nachvollziehen können, auch wenn sie selbst nicht an der ursprünglichen Auswertung beteiligt waren. Durch diese Verbindung aus SQL-Handwerk und Qualitätsmanagement-Denken entsteht ein Kompetenzprofil, das in Unternehmen mit umfangreichen Datenbeständen unmittelbar einsetzbar ist, ohne dass eine Spezialisierung auf Datenbankadministration erforderlich wäre.

Dieser Kurs richtet sich an Personen, die sich mit der Prüfung, Aufbereitung, Analyse und Darstellung von Daten im beruflichen Kontext befassen möchten. Angesprochen sind insbesondere Personen, die datenbezogene Arbeitsprozesse nachvollziehbar gestalten und qualitätsrelevante Anforderungen systematisch bearbeiten möchten, ohne dass dafür eine tiefgehende Datenbankadministration erforderlich wäre.

• Personen mit Interesse an strukturierter Datenprüfung und Qualitätssicherung
• Mitarbeitende, die SQL-Abfragen im Arbeitsalltag einsetzen möchten
• Quereinsteiger:innen, die einen Einstieg in datenbezogene Tätigkeiten suchen
• Fachkräfte, die Prüfprozesse für Datenbestände nachvollziehbar dokumentieren möchten
• Personen, die von reiner Datenerfassung zur systematischen Datenanalyse wechseln möchten

Der Kurs verbindet theoretische Einheiten zu Datenstruktur und Qualitätsmerkmalen mit praktischen Übungen direkt an SQL-Abfragen, sodass Prüfschritte unmittelbar an Beispieldatenbanken nachvollzogen werden. Im Combined-Learning-Format wechseln sich angeleitete Einheiten mit eigenständigem Üben ab, überwiegend in Vollzeit mit teilweiser Teilzeitoption. Die Dokumentation der eigenen Abfragen und Prüfschritte begleitet den gesamten Kurs als durchgängige Übung. So entsteht mit der Zeit eine wachsende Sammlung eigener Prüfabfragen, die als Vorlage für spätere, ähnlich gelagerte Aufgabenstellungen dienen kann.

Der Kurs findet im Combined-Learning-Format statt, überwiegend in Vollzeit, mit teilweiser Möglichkeit zur Teilzeitteilnahme. Der Umfang ist so gestaltet, dass sowohl die strukturellen Grundlagen als auch die praktische Abfrage- und Prüftechnik ausreichend vertieft werden können, bevor die trägerinterne Abschlussprüfung ansteht. So bleibt genügend Zeit, um einzelne Prüfschritte an mehreren Beispieldatensätzen zu üben, statt sie nur einmal vorgeführt zu bekommen.

Nach erfolgreicher Teilnahme findet eine trägerinterne Abschlussprüfung mit anschließendem Trägerzertifikat statt. Bescheinigt wird damit die Fähigkeit, Daten aus SQL-Datenbanken strukturiert zu analysieren und im Kontext des Datenqualitätsmanagements auszuwerten, keine staatlich reglementierte Prüfung. Im Mittelpunkt der Prüfung steht, ob Abfragen und Prüfschritte selbstständig und nachvollziehbar dokumentiert durchgeführt werden können.

Datenqualität entscheidet in vielen Unternehmen darüber, ob Auswertungen und Berichte überhaupt belastbar sind – wer fehlende Werte, Dubletten und inkonsistente Einträge systematisch erkennen kann, übernimmt eine Aufgabe, die in nahezu jeder datenintensiven Abteilung gebraucht wird. Die durchgängige Dokumentation von Abfragen und Prüfschritten macht die eigene Arbeit nachvollziehbar und überprüfbar – eine Eigenschaft, die in Qualitätssicherungsprozessen häufig genauso wichtig ist wie das Ergebnis selbst. Da der Kurs keine tiefen Vorkenntnisse voraussetzt, eignet er sich auch als greifbarer Einstieg in datenbezogene Tätigkeiten, von dem aus sich später weiterführende Themen der Datenanalyse oder des Datenmanagements erschließen lassen. Für Unternehmen, die zunehmend datengetriebene Entscheidungen treffen wollen, ist saubere Datenqualität eine Voraussetzung, keine Nebensache – wer diese Prüfarbeit strukturiert leisten kann, unterstützt damit direkt die Verlässlichkeit nachgelagerter Analysen und Berichte.