Power BI: Automatisierte Berichte & Analysen – Kurs
Automatisierte Berichte und Analysen mit Microsoft Power BI: dynamische Datenmodelle, SQL-Datenintegration und maschinelles Lernen für wiederkehrende Auswertungen.
Redaktion: Kursweg Redaktion · Inhalt aktualisiert:
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Kurzantworten zum Kurs
Einordnung: Software- & Praxistraining
- Wie lange dauert der Kurs?
- Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Format durchgeführt und deckt Datenmodellierung, Automatisierung, SQL-Integration und grundlegendes maschinelles Lernen in einem zusammenhängenden Ablauf ab. Der genaue zeitliche Umfang variiert je nach Anbieter, wobei alle vier Themenfelder ausreichend Raum für… Details
- Welcher Abschluss ist vorgesehen?
- Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zu Microsoft Power BI: Automatisierte Berichte und Analysen ab, bei einigen Anbietern ergänzt um eine Abschlussprüfung. Wer eine offizielle Microsoft-Zertifizierung wie die Power-BI-Datenanalyst-Prüfung anstrebt, muss diese separat und direkt bei… Details
- Welche Voraussetzungen gelten?
- Für die Teilnahme sind keine formalen Abschlüsse erforderlich. Hilfreich sind grundlegende PC-Kenntnisse sowie Interesse an Daten, Kennzahlen und visuellen Auswertungen. Erste Erfahrungen mit Excel oder Tabellenkalkulationen erleichtern den Einstieg, Power-BI-Vorkenntnisse sind nicht zwingend… Details
Worum geht es in diesem Kurs?
Wiederkehrende Reportings kosten in vielen Unternehmen jeden Monat aufs Neue Zeit, wenn Zahlen manuell zusammengetragen und Berichte von Hand aktualisiert werden. Dieser Kurs zeigt, wie sich mit Microsoft Power BI automatisierte Berichte und Analysen aufbauen lassen, die sich auf Basis dynamischer Datenquellen selbstständig aktualisieren. Teilnehmende entwickeln effiziente Datenmodelle, binden Datenquellen über optimierte SQL-Abfragen an und ergänzen ihre Berichte um grundlegende Verfahren des maschinellen Lernens, um Muster automatisiert zu erkennen und wiederkehrende Analysen zu standardisieren, statt sie jedes Mal neu aufzusetzen. Im Mittelpunkt steht dabei durchgehend die Frage, wie sich ein einmal aufgebauter Bericht so gestalten lässt, dass er sich beim nächsten Berichtszyklus von selbst aktualisiert, statt erneut manuell zusammengestellt werden zu müssen.
Was lernst du in diesem Kurs?
Das erste Modul vermittelt, wie sich Datenmodelle so aufbauen lassen, dass wiederkehrende Berichte darauf standardisiert aufsetzen können.
- Aufbau effizienter und skalierbarer Datenmodelle
- Standardisierung wiederkehrender Analysen über wiederverwendbare Modelle
- Beziehungen zwischen Tabellen für automatisierte Auswertungen
- Vermeidung redundanter Datenstrukturen
- Vorbereitung von Datenmodellen für regelmäßige Aktualisierungen
- Dokumentation von Datenmodellen für die spätere Wartung
Das zweite Modul zeigt, wie interaktive Dashboards entstehen, die sich auf Basis dynamischer Datenquellen selbstständig aktualisieren.
- Konzeption interaktiver, automatisch aktualisierter Dashboards
- Anbindung dynamischer Datenquellen an Power BI
- Einrichtung regelmäßiger Aktualisierungszyklen
- Reduzierung manuellen Aufwands bei wiederkehrenden Reportings
- Gestaltung von Berichten für fundierte, datengetriebene Entscheidungen
- Fehlerbehandlung bei automatisierten Aktualisierungen
Das dritte Modul vermittelt die SQL-Kenntnisse, die für eine zuverlässige automatisierte Datenanbindung notwendig sind.
- Entwicklung optimierter SQL-Abfragen für wiederkehrende Auswertungen
- Einsatz von Joins zur Verknüpfung mehrerer Datenquellen
- Anwendung von Indexierungen zur Beschleunigung von Abfragen
- Bereitstellung von Echtzeit-Daten für Dashboards
- Automatisierte Verarbeitung großer Datenmengen
- Vermeidung typischer Performance-Engpässe bei automatisierten Abfragen
Das vierte Modul zeigt, wie sich grundlegende ML-Verfahren in automatisierte Berichtsumgebungen integrieren lassen.
- Einführung in überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Automatisierte Mustererkennung in wiederkehrenden Datensätzen
- Integration von Vorhersagemodellen in automatisierte Dashboards
- Qualitätssicherung automatisiert erzeugter Analyseergebnisse
- Optimierung datengetriebener Prozesse durch maschinelles Lernen
- Grenzen automatisierter Analysen im Berichtsalltag
Der Praxisblock überträgt Datenmodellierung, Automatisierung, SQL und maschinelles Lernen auf ein durchgehendes Berichtsprojekt.
- Aufbau eines wiederverwendbaren Datenmodells für ein Beispielreporting
- Anbindung einer dynamischen Beispieldatenquelle an Power BI
- Einrichtung eines automatischen Aktualisierungszyklus
- Entwicklung optimierter SQL-Abfragen für ein Beispielszenario
- Verknüpfung mehrerer Datenquellen über Joins
- Beschleunigung einer Abfrage durch gezielte Indexierung
- Aufbau eines automatisch aktualisierten Dashboards
- Integration eines einfachen Vorhersagemodells in ein Dashboard
- Überwachung eines automatisierten Berichtsprozesses über mehrere Zyklen
- Fehleranalyse bei einer fehlgeschlagenen automatischen Aktualisierung
- Dokumentation eines vollständigen automatisierten Berichtsprozesses
- Präsentation eines automatisierten Beispielreportings
Die vier Module sind konsequent auf das Ziel der Automatisierung ausgerichtet: von einem tragfähigen Datenmodell über die technische Anbindung mit SQL bis zur intelligenten Auswertung mit maschinellem Lernen, damit Berichte nicht jeden Monat neu von Hand erstellt werden müssen. Am Ende des Kurses können Teilnehmende automatisierte Berichte und Analysen in Power BI eigenständig aufbauen, mit SQL zuverlässig mit Daten versorgen und um grundlegende Machine-Learning-Funktionen erweitern.
Lernziele:
- Effiziente und skalierbare Datenmodelle für automatisierte Berichte entwickeln
- Wiederkehrende Analysen durch strukturierte Datenmodelle standardisieren
- Interaktive Dashboards auf Basis dynamischer Datenquellen konzipieren
- Berichte automatisch und ohne manuellen Aufwand aktualisieren lassen
- Optimierte SQL-Abfragen für die automatisierte Datenintegration entwickeln
- Joins zur Verknüpfung mehrerer automatisiert eingebundener Datenquellen einsetzen
- Indexierungen zur Beschleunigung wiederkehrender Abfragen nutzen
- Echtzeit-Daten effizient für Dashboards und Analysen bereitstellen
- Grundprinzipien überwachten und unüberwachten Lernens einordnen
- Maschinelles Lernen zur intelligenten Automatisierung von Auswertungen einsetzen
- Vorhersagemodelle in automatisierte Berichtsumgebungen integrieren
- Automatisierte Berichte und Analysen im Zeitverlauf überwachen und pflegen
Für wen ist der Kurs geeignet?
Der Kurs richtet sich an Einsteiger/innen, Quereinsteigende und Fachkräfte, die Kompetenzen in Controlling, Reporting, Business Intelligence oder Datenanalyse ausbauen und wiederkehrende Berichte automatisieren möchten. Besonders profitieren Personen, die regelmäßig dieselben Auswertungen von Hand aktualisieren und diesen wiederkehrenden Aufwand dauerhaft reduzieren wollen.
- Controller/innen, die manuelle Reportingprozesse automatisieren möchten
- Data Analysts mit Interesse an automatisierten Dashboard-Lösungen
- Business-Intelligence-Einsteiger/innen mit Fokus auf wiederkehrende Berichte
- Fachkräfte aus kaufmännischen Bereichen mit Reporting-Verantwortung
Für die Teilnahme sind keine formalen Abschlüsse erforderlich. Hilfreich sind grundlegende PC-Kenntnisse sowie Interesse an Daten, Kennzahlen und visuellen Auswertungen. Erste Erfahrungen mit Excel oder Tabellenkalkulationen erleichtern den Einstieg, Power-BI-Vorkenntnisse sind nicht zwingend erforderlich, da der Kurs bei den Grundlagen der Datenmodellierung beginnt und darauf aufbauend die Automatisierungsfunktionen erschließt.
Wie läuft der Kurs ab und welchen Abschluss gibt es?
Der Kurs findet im Hybrid-Format statt und verbindet die gemeinsame Erarbeitung von Datenmodellen mit eigenständigen Übungen direkt in Power BI. Jedes Modul endet mit einer praktischen Aufgabe, in der das jeweilige Konzept unmittelbar an einem automatisierten Berichtsszenario angewendet wird, bevor im Praxisblock alle Bausteine zu einem vollständigen automatisierten Reportingprozess zusammengeführt werden. Der Wechsel zwischen Online- und Präsenzanteilen ermöglicht es, Konzepte gemeinsam zu besprechen und anschließend in Einzelarbeit am eigenen Beispieldatensatz zu vertiefen.
Der Kurs wird in Vollzeit im Hybrid-Format durchgeführt und deckt Datenmodellierung, Automatisierung, SQL-Integration und grundlegendes maschinelles Lernen in einem zusammenhängenden Ablauf ab. Der genaue zeitliche Umfang variiert je nach Anbieter, wobei alle vier Themenfelder ausreichend Raum für praktische Übungen erhalten.
Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zu Microsoft Power BI: Automatisierte Berichte und Analysen ab, bei einigen Anbietern ergänzt um eine Abschlussprüfung. Wer eine offizielle Microsoft-Zertifizierung wie die Power-BI-Datenanalyst-Prüfung anstrebt, muss diese separat und direkt bei Microsoft ablegen.
Welche beruflichen Perspektiven bietet der Kurs?
Dieser Kurs zeichnet sich durch seine klare Ausrichtung auf Automatisierung aus: Statt Power BI nur als weiteres Visualisierungswerkzeug zu vermitteln, zeigt der Kurs gezielt, wie sich wiederkehrender manueller Aufwand bei Berichten dauerhaft reduzieren lässt. Die Kombination aus Datenmodellierung, SQL-Integration und grundlegendem maschinellem Lernen deckt den gesamten Weg von der Datenquelle bis zum automatisiert aktualisierten Dashboard ab. Wer diese drei Ebenen zusammen beherrscht, ist nicht auf spezialisierte IT-Abteilungen angewiesen, um wiederkehrende Reportingprozesse aufzusetzen. Das schafft Unabhängigkeit gerade dort, wo IT-Ressourcen knapp sind und Fachabteilungen ihre Berichte zunehmend selbst verantworten. Für den weiteren beruflichen Weg eröffnet der Kurs Perspektiven in Controlling, Reporting und Business Intelligence, insbesondere in Positionen, in denen wiederkehrende Berichte einen großen Teil der Arbeitszeit beanspruchen. Automatisierungskompetenz in Power BI wird in diesen Bereichen zunehmend als eigenständige Qualifikation wahrgenommen, die sich klar von der reinen Bedienung fertiger Dashboards abhebt.
Welche Förderung passt zu dir?
Erhalte eine erste Orientierung, welche Förderwege zu deiner Situation passen. Über eine Bewilligung entscheidet die zuständige Stelle. Kostenlos & ohne Anmeldung.
Berufswege prüfen
Zugeordnete Zielberufe
Diese Tätigkeitsbezeichnungen sind dem Kursprofil zugeordnet. Prüfe, ob Inhalt, Abschluss und Zugangsvoraussetzungen zu deinem Berufsziel passen; die Zuordnung bestätigt keine vollständige Berufsqualifikation.
- Data Analyst
- Business Intelligence Entwickler/in
- Controller/in
- BI-Experte/in
Vor der Kurswahl klären
- Welche Kenntnisse und Nachweise verlangen Stellenanzeigen für dein Berufsziel?
- Welche praktischen Aufgaben und Prüfungen sind im Lehrgang vorgesehen?
- Wer stellt den Abschluss aus und welche formalen Voraussetzungen gelten?
Im BERUFENET der Bundesagentur für Arbeit kannst du Aufgaben und Bildungswege recherchieren.
Für Gehälter nutze den Entgeltatlas und prüfe Beruf, Region, Anforderungsniveau und Datenstand. Ein Kursabschluss allein belegt kein bestimmtes Einkommen.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was bedeutet Automatisierung konkret in diesem Kurs?
Berichte aktualisieren sich auf Basis dynamischer Datenquellen selbstständig, sodass wiederkehrende Reportings nicht jedes Mal manuell neu zusammengestellt werden müssen.
Brauche ich SQL-Vorkenntnisse?
Nein, optimierte SQL-Abfragen für die automatisierte Datenintegration werden im dritten Modul von Grund auf vermittelt.
Welche Rolle spielt maschinelles Lernen in diesem Kurs?
Grundlegende ML-Verfahren wie überwachtes und unüberwachtes Lernen werden genutzt, um Muster in wiederkehrenden Datensätzen automatisiert zu erkennen und Vorhersagemodelle in Dashboards zu integrieren.
Für wen eignet sich dieser Kurs besonders?
Er eignet sich besonders für Personen mit Reporting-Verantwortung, etwa in Controlling oder Business Intelligence, die wiederkehrende Berichte automatisieren möchten.
Welchen Abschluss erhalte ich?
Sie erhalten ein Trägerzertifikat, bei einigen Anbietern ergänzt um eine Abschlussprüfung.