Künstliche Intelligenz (KI/AI) + Business Intelligence

Klassische Business Intelligence (Dashboards, Reports) wird durch KI revolutioniert: Predictive Analytics, Augmented Analytics, Natural Language Queries, automatische Insight-Erkennung. Dieser Kurs verbindet beide Welten. BI-Grundlagen (1 Woche): BI-Architektur (Data Sources → ETL → Data Warehouse → Cubes → Reports), Datenmodellierung (Star Schema, Snowflake Schema, Fakten- und Dimensionstabellen, SCD — Slowly Changing Dimensions Typ 1/2/3). Power BI Desktop (3 Wochen): Daten-Import (Power Query mit M-Sprache für 100+ Connectoren), Datenmodellierung (Beziehungen, Cardinality, Cross-Filter Direction), DAX (Calculated Columns, Measures, Time Intelligence wie SAMEPERIODLASTYEAR, Iteratoren wie SUMX/AVERAGEX, Filter-Kontext, CALCULATE als wichtigste Funktion). Visualisierungen (Standard + Custom Visuals aus AppSource, R/Python-Visuals), Bookmarks, Drill-Through, Tooltips, Buttons für Navigation. Power BI Service (1 Woche): Workspaces, Datasets, Dataflows, Deployment Pipelines, Row-Level Security, Power BI Apps für Distribution. KI-Funktionen in Power BI (3 Wochen): Q&A (Natural Language Query — User fragt „Wie war Umsatz 2024 in Bayern?"), Quick Insights (automatische Auffälligkeiten in Daten), Decomposition Tree für Ursachen-Analyse, Key Influencers (Welche Variablen treiben einen Wert?), Smart Narratives (Auto-Text-Generation), AI Insights mit Azure ML (Sentiment Analysis, Image Tagging, Text Translation), Anomaly Detection auf Time-Series, Forecasting auf Line Charts. Copilot in Power BI (GA): Reports mit Prompts erstellen, DAX-Formeln generieren, Insights zusammenfassen. Python/R in Power BI (1 Woche): Eigene ML-Modelle integrieren (Scikit-learn, statsmodels) für Predictive Use Cases (Churn, Forecasting, Klassifikation). Augmented Analytics-Plattformen (1 Woche): Vergleich mit ThoughtSpot, Tableau Pulse, Sisense Fusion. Capstone: Eigenes BI-Dashboard mit ML-Integration für Praxis-Use-Case.