Grundlagen Datenqualitätsmanagement – Weiterbildung

Der Kurs Datenqualitätsmanager/in - Grundlagen für Datenqualitätsmanagement vermittelt das grundlegende Handwerkszeug, um Datenbestände systematisch auf ihre Qualität hin zu prüfen, bevor sie für Analysen, Berichte oder Entscheidungen genutzt werden. Ausgangspunkt ist die Frage, woran sich gute von schlechter Datenqualität überhaupt unterscheiden lässt: Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit stehen dabei im Zentrum. Von dort aus arbeitet sich der Kurs zu den technischen Werkzeugen vor, mit denen sich diese Qualitätsmerkmale in der Praxis nachweisen und verbessern lassen - von SQL-Abfragen über Python und pandas bis zur aufbereiteten Darstellung in Power Query und Power BI.

Das erste Modul legt die begrifflichen und fachlichen Grundlagen des Datenqualitätsmanagements. Bevor mit einem einzigen Werkzeug gearbeitet wird, muss klar sein, was Datenqualität überhaupt bedeutet und warum sie für nachgelagerte Arbeitsschritte entscheidend ist.

• Einordnung von Datenqualitätsmanagement in datenbezogene Arbeits- und Entscheidungsprozesse
• Bedeutung von Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit für verlässliche Datennutzung
• Grundlagen statistischer Kennwerte zur ersten Einschätzung von Datenbeständen
• Zusammenhang zwischen Datenqualität, Analysefähigkeit und betrieblicher Nutzung
• Typische Ursachen für Qualitätsmängel in gewachsenen Datenbeständen
• Abgrenzung zwischen einmaliger Datenbereinigung und dauerhaftem Qualitätsmanagement

Das zweite Modul widmet sich den technischen Methoden der Datenaufbereitung und Prüfung. Hier wird das theoretische Verständnis aus dem ersten Modul in konkrete Abfrage- und Bereinigungsschritte übersetzt.

• Grundlagen von SQL zur Abfrage, Filterung und Strukturierung von Daten
• Erkennen fehlender, fehlerhafter und uneinheitlicher Werte in Datensätzen
• Anwendung von Python und pandas zur Bereinigung und Zusammenführung von Daten
• Nutzung von Power Query und Power BI zur aufbereiteten Darstellung relevanter Informationen
• Aufbau einfacher Prüfroutinen zur wiederkehrenden Kontrolle von Datenbeständen
• Umgang mit Datensätzen aus mehreren, uneinheitlich strukturierten Quellen

Im dritten Modul geht es um Analyse und Anwendung im konkreten Arbeitskontext. Die zuvor erlernten Techniken werden auf realistische Fragestellungen übertragen und in einen nachvollziehbaren Arbeitsablauf eingebettet.

• Visualisierung von Datenmustern, Auffälligkeiten und Qualitätsproblemen mit geeigneten Diagrammformen
• Auswertung von Datenbeständen zur Identifikation von Abweichungen und Optimierungspotenzialen
• Strukturierte Bearbeitung datenbezogener Fragestellungen in projektorientierten Arbeitsabläufen
• Dokumentation von Prüfschritten und Ergebnissen im Rahmen eines nachvollziehbaren Datenworkflows
• Priorisierung von Qualitätsproblemen nach ihrer Relevanz für nachgelagerte Auswertungen
• Kommunikation von Qualitätsbefunden an Kolleginnen und Kollegen aus Fachabteilungen

Der vierte Themenblock überträgt die Grundlagen auf die berufliche Praxis und zeigt, wo Datenqualitätsmanagement im Arbeitsalltag konkret ansetzt.

• Rolle des Datenqualitätsmanagements bei der Zusammenarbeit mit Analyse, Reporting und Datenmanagement
• Aufbau eines sicheren Umgangs mit SQL, Python und Visualisierung im datenbezogenen Arbeitsalltag
• Erkennen qualitätsrelevanter Probleme, bevor sie sich in fehlerhaften Auswertungen niederschlagen
• Einordnung, welche Prüfschritte für welchen Datentyp sinnvoll sind
• Aufbau eines Grundverständnisses für wiederkehrende Qualitätskontrollen im Tagesgeschäft
• Übertragung der Methodik auf unterschiedliche Datenquellen und Fachbereiche

Die vier Module bauen bewusst aufeinander auf: von der begrifflichen Klärung über die technischen Werkzeuge bis zur praktischen Anwendung im Arbeitskontext. Durchgehend wird an Beispieldatensätzen gearbeitet, an denen typische Qualitätsprobleme wie fehlende Werte, Dubletten oder uneinheitliche Formate auftreten, sodass die Teilnehmenden die Prüf- und Bereinigungsschritte nicht nur theoretisch nachvollziehen, sondern selbst anwenden. Am Ende steht ein grundlegendes, aber tragfähiges Verständnis dafür, wie sich Datenqualität systematisch erfassen, bewerten und im beruflichen Kontext nachvollziehbar sichern lässt - als Basis für weiterführende Aufgaben im Datenqualitätsmanagement.

Der Kurs richtet sich an Personen, die sich mit der Prüfung, Aufbereitung, Analyse und Darstellung von Daten im beruflichen Kontext befassen möchten und dabei bei den Grundlagen beginnen. Angesprochen sind insbesondere Personen, die datenbezogene Arbeitsprozesse nachvollziehbar gestalten und qualitätsrelevante Anforderungen systematisch bearbeiten wollen.

• Einsteigende in datenbezogene Tätigkeitsfelder ohne tiefe Vorkenntnisse in SQL oder Python
• Quereinsteigende, die sich Grundlagen des Datenqualitätsmanagements aneignen möchten
• Mitarbeitende, die künftig Datenbestände in ihrem Arbeitsbereich selbst prüfen sollen
• Personen, die ein systematisches Verständnis vor der vertiefenden Praxisarbeit aufbauen wollen

Der Kurs wird im Combined-Learning-Format organisiert und verbindet fachliche Grundlagenvermittlung mit angeleiteten Übungen an Beispieldatensätzen. Theorieeinheiten zu Qualitätsmerkmalen und Datenlogik wechseln sich mit praktischen Aufgaben in SQL, Python und Power BI ab, sodass die Teilnehmenden das Gelernte direkt anwenden und Rückfragen unmittelbar klären können. Die zeitliche Organisation erfolgt überwiegend in Vollzeit, teilweise sind auch Teilzeitmodelle vorgesehen.

Der Kurs gliedert sich in vier aufeinander aufbauende Module, die von den fachlichen Grundlagen über die technischen Prüf- und Bereinigungsmethoden bis zur praktischen Anwendung im Arbeitskontext reichen. Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Vollzeit- oder Teilzeitmodell und wird vom Anbieter im jeweiligen Kurstermin ausgewiesen.

Der Kurs schließt mit einer trägerinternen Abschlussprüfung und einem entsprechenden Trägerzertifikat ab. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Anbieters, kein staatlich anerkanntes Examen.

Wer mit Daten arbeitet, stößt früher oder später auf Datensätze, die auf den ersten Blick brauchbar wirken, bei genauerem Hinsehen aber Lücken, Widersprüche oder veraltete Werte enthalten. Dieser Kurs setzt genau an diesem Punkt an und vermittelt das Rüstzeug, um solche Probleme systematisch statt zufällig zu erkennen - mit einem klaren Blick dafür, was Vollständigkeit, Konsistenz und Korrektheit im konkreten Datenbestand eigentlich bedeuten. Der Mehrwert liegt darin, dass die Teilnehmenden nicht nur einzelne Werkzeuge isoliert kennenlernen, sondern verstehen, wie SQL, Python und Power BI im Zusammenspiel eine durchgängige Prüf- und Aufbereitungskette bilden. Dieses Grundlagenwissen bildet die Basis, um Datenqualität nicht erst am Ende einer Auswertung zu bemerken, sondern von Anfang an mitzudenken. Am Ende steht ein solides Fundament für alle, die Datenqualitätsmanagement als eigenständige Aufgabe im beruflichen Alltag verstehen wollen: von der ersten Einschätzung eines Datenbestands über die technische Prüfung bis zur nachvollziehbaren Dokumentation der Ergebnisse - als Ausgangspunkt für vertiefende Tätigkeiten in Datenanalyse, Reporting oder Datenmanagement.