Analysen & Reports mit Data Warehouse & Power BI – Kurs

Dieser Kurs zeigt, wie aus umfangreichen Unternehmensdaten in einem Data Warehouse verlässliche Analysen und aussagekräftige Reports entstehen. Vermittelt wird, mit SQL gezielt auf große Datenbestände zuzugreifen, Datenmodelle nach Stern- und Schneeflockenschema zu strukturieren und mit Partitionierung sowie Indexierung auf Geschwindigkeit zu trimmen. Im zweiten Schwerpunkt entstehen interaktive Dashboards in Power BI, die mit DAX um aussagekräftige Kennzahlen und dynamische Metriken ergänzt werden. Der Kurs verbindet damit die datenbanknahe und die visuelle Seite der Business-Intelligence-Arbeit zu einem durchgängigen Prozess von der Rohdatenbank bis zum fertigen Report.

Der Kurs gliedert sich in vier Module, die von der Datenbankseite über die Modellierung bis zur visuellen Berichterstellung führen. Das erste Modul vermittelt den souveränen Umgang mit SQL im Data-Warehouse-Kontext.

• Grundlagen und Architektur eines Data Warehouse
• SQL-Abfragen zur gezielten Datenauswahl aus großen Tabellen
• Aggregationen und Gruppierungen für zusammenfassende Auswertungen
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über Joins
• Einsatz von Window Functions für fortgeschrittene Auswertungen
• Umgang mit umfangreichen, historisierten Datenbeständen

Das zweite Modul widmet sich der Strukturierung und Optimierung des Data Warehouse.

• Sternschema als Grundmodell der Data-Warehouse-Modellierung
• Schneeflockenschema für stärker normalisierte Strukturen
• Fakten- und Dimensionstabellen sauber voneinander abgrenzen
• Partitionierung großer Datenmengen zur Performance-Steigerung
• Indexierung zur Beschleunigung häufiger Abfragen
• Abwägung zwischen Modellkomplexität und Abfragegeschwindigkeit

Das dritte Modul überträgt die Daten in interaktive Dashboards mit Power BI.

• Aufbau eines Power-BI-Datenmodells aus mehreren Quellen
• Beziehungen zwischen Tabellen im Power-BI-Modell definieren
• Gestaltung interaktiver Dashboards und Berichtsseiten
• Einsatz von DAX-Funktionen für berechnete Spalten und Kennzahlen
• Entwicklung von KPIs und dynamischen Metriken
• Automatisierte Aktualisierung von Berichten und Cloud-Integration

Das vierte Modul ist der Praxisteil, in dem die gesamte Analysekette durchlaufen wird.

• Analyse eines fachlichen Berichtsbedarfs
• Formulierung der benötigten SQL-Abfragen für das Data Warehouse
• Aufbau eines geeigneten Stern- oder Schneeflockenschemas
• Optimierung der Abfragen durch Partitionierung und Indexierung
• Import und Modellierung der Daten in Power BI
• Berechnung von Kennzahlen mit DAX
• Gestaltung eines interaktiven Dashboards für Entscheidungsträger
• Einrichtung einer automatisierten Berichtsaktualisierung
• Identifikation von Mustern und Trends im fertigen Report
• Ableitung strategischer Handlungsempfehlungen aus den Ergebnissen
• Überprüfung der Dashboard-Performance bei wachsendem Datenvolumen
• Dokumentation des gesamten Analyseprozesses

Die vier Module folgen bewusst dem tatsächlichen Weg der Daten: von der Rohdatenbank über ein optimiertes Data-Warehouse-Schema bis zum interaktiven Bericht. Wer nur Power BI beherrscht, aber keine sauberen SQL-Abfragen und Datenmodelle liefert, produziert langsame oder fehleranfällige Dashboards – der Kurs schließt genau diese Lücke zwischen Datenbank- und Reporting-Ebene. Am Ende steht die Fähigkeit, eine fachliche Fragestellung eigenständig von der Datenbankabfrage bis zum fertigen, aktuell gehaltenen Dashboard zu bearbeiten.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeitende aus allen Unternehmensbereichen, die künftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Mitarbeitende, die neu in die Datenanalyse und Berichterstellung einsteigen möchten
• Fachbereichsmitarbeitende, die eigenständig Reports statt Rohdaten liefern wollen
• IT-interessierte Quereinsteiger:innen mit Fokus auf Business Intelligence
• Personen, die von Excel-basierter Auswertung zu strukturierten Data-Warehouse-Analysen wechseln möchten
• Mitarbeitende, die Verantwortung für unternehmensweite Dashboards übernehmen sollen

Der Kurs verbindet die datenbanknahe Arbeit mit SQL und Modellierung eng mit der visuellen Arbeit in Power BI: Auf jede neue SQL- oder Modellierungstechnik folgt eine Übung, deren Ergebnis anschließend in ein Dashboard überführt wird. Dadurch bleibt sichtbar, wie sich Entscheidungen auf der Datenbankebene – etwa die Wahl des Schemas oder der Indizierung – konkret auf Geschwindigkeit und Aussagekraft des fertigen Reports auswirken. Der abschließende Praxisteil führt die gesamte Kette von der Datenbankabfrage bis zum interaktiven Dashboard an einem zusammenhängenden Beispiel zusammen.

Der Kurs deckt sowohl die Datenbank- als auch die Reporting-Seite der Business-Intelligence-Arbeit ab und ist überwiegend als Hybrid-Format organisiert, häufig in Vollzeit mit vereinzelten Teilzeit-Terminen. Der mehrwöchige Aufbau bietet ausreichend Zeit, um SQL-, Modellierungs- und Power-BI-Kenntnisse in einem zusammenhängenden Projekt zu vertiefen.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, die die erworbenen Kenntnisse in Data-Warehouse-Abfragen, Datenmodellierung und Power-BI-Reporting dokumentiert. Eine herstellerseitige Microsoft-Zertifizierung ist nicht automatisch Bestandteil des Kurses.

Unternehmen sitzen oft auf großen Datenmengen, aus denen nur wenige Mitarbeitende belastbare Berichte ableiten können. Wer SQL-Abfragen, Data-Warehouse-Modellierung und Power-BI-Reporting gemeinsam beherrscht, kann diese Lücke schließen und wird dadurch für Fachbereiche wie für die IT gleichermaßen wertvoll. Besonders die Verbindung beider Ebenen zahlt sich aus: Ein technisch sauberes, partitioniertes und indiziertes Data-Warehouse-Schema nützt wenig, wenn die daraus erstellten Dashboards fachlich nicht überzeugen – und umgekehrt scheitert ein gut gestaltetes Dashboard an langsamen oder fehlerhaften Abfragen, wenn das zugrunde liegende Modell nicht stimmt. Der Kurs vermittelt beide Seiten im Zusammenhang, statt sie getrennt zu behandeln. Für Mitarbeitende, die bislang mit Tabellenkalkulationen gearbeitet haben, eröffnet der Kurs den Weg zu professionellen, automatisiert aktualisierten Dashboards, die auch bei wachsendem Datenvolumen verlässlich funktionieren. Das erworbene Wissen lässt sich unmittelbar auf reale Berichtsanforderungen im eigenen Unternehmen übertragen und bildet eine solide Grundlage für eine Vertiefung in Richtung Data Analytics oder Data Engineering. Nicht zuletzt verändert der Kurs die Art, wie über Daten kommuniziert wird: Wer versteht, warum eine Abfrage bei wachsendem Datenvolumen langsamer wird oder warum ein bestimmtes Schema für eine Fragestellung besser geeignet ist als ein anderes, kann technische Einschränkungen gegenüber Fachbereichen nachvollziehbar erklären, statt nur Ergebnisse zu liefern. Diese Fähigkeit, zwischen IT-naher Datenbankarbeit und fachlicher Berichtsanforderung zu vermitteln, ist in Unternehmen mit wachsenden Datenmengen zunehmend gefragt.