Power BI Power Query und ETL-Prozesse – Kurs

Bevor ein Power-BI-Report überhaupt entstehen kann, müssen Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, bereinigt und in ein nutzbares Format überführt werden. Genau diesen Prozess behandelt dieser Kurs: Power Query und ETL-Prozesse in Microsoft Power BI. Die Teilnehmenden lernen, wie Daten mithilfe von SQL effizient aufbereitet und transformiert werden, wie zuverlässige Ladeprozesse entstehen und wie maschinelles Lernen die Automatisierung innerhalb von ETL-Prozessen zusätzlich erweitern kann.

Der Kurs gliedert sich in zwei inhaltliche Schwerpunkte, die durch einen umfangreichen Praxisblock vertieft werden. Der erste Schwerpunkt behandelt ETL-Prozesse und Power Query als Kernstück der Datenaufbereitung in Power BI. Power Query unterstützt die Umsetzung effektiver ETL-Prozesse, indem Daten aus unterschiedlichen Quellen extrahiert, gezielt transformiert und zu bereinigten Datenmodellen zusammengeführt werden.

• Daten aus unterschiedlichen Quellen systematisch extrahieren
• Transformationen gezielt auf einzelne Datenfelder und Tabellen anwenden
• Bereinigte Datenmodelle in Analyseumgebungen integrieren
• Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Transformationsschritten nachvollziehbar dokumentieren
• Datenquellen so vorbereiten, dass sie als Grundlage für aussagekräftige Reports und Dashboards dienen
• Wiederkehrende Transformationsschritte als wiederverwendbare Abfragen anlegen

Der zweite Schwerpunkt widmet sich SQL für Power Query und ETL-Prozesse sowie ergänzend dem Thema maschinelles Lernen in ETL. SQL sorgt dabei für eine zuverlässige und leistungsstarke Datenladung, während maschinelles Lernen die Automatisierungspotenziale innerhalb der ETL-Prozesse erweitert.

• SQL-Abfragen für eine zuverlässige und leistungsstarke Datenladung entwickeln
• Joins zur Verknüpfung von Daten aus mehreren Tabellen und Quellen einsetzen
• Datenbereinigungstechniken auf Abfrageebene anwenden
• Grundlagen von überwachtem und unüberwachtem Lernen im ETL-Kontext kennenlernen
• Automatisierungspotenziale von maschinellem Lernen innerhalb von ETL-Prozessen einordnen
• Zusammenspiel aus SQL-Abfragen, Transformation und ergänzenden ML-Ansätzen nachvollziehen

Ergänzt werden diese beiden Schwerpunkte durch einen breiten Praxisblock, in dem die Teilnehmenden den gesamten ETL-Workflow von der Extraktion bis zur Integration in Power BI selbst durchlaufen.

• Daten aus mehreren realitätsnahen Quellen in Power Query extrahieren
• Extraktions- und Transformationsschritte in einer nachvollziehbaren Reihenfolge aufbauen
• Optimierte Abfragen und Joins für tiefgehende Analysen konstruieren
• Datenbereinigungstechniken auf fehlerhafte oder unvollständige Datensätze anwenden
• Bereinigte und transformierte Daten in ein konsistentes Datenmodell überführen
• Ladeprozesse so gestalten, dass sie zuverlässig und wiederholbar ablaufen
• ETL-Ergebnisse auf ihre Eignung als Grundlage für Reports und Dashboards prüfen
• Automatisierungsmöglichkeiten für wiederkehrende ETL-Schritte identifizieren
• Grundprinzipien des maschinellen Lernens auf einfache ETL-Szenarien anwenden
• Unterschiede zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen an Beispielen einordnen
• Eigene ETL-Workflows anhand von Praxisdatensätzen schrittweise aufbauen
• Typische Fehlerquellen bei Extraktion, Transformation und Ladung erkennen und vermeiden
• Transformationsschritte so dokumentieren, dass sie auch von anderen Teammitgliedern nachvollzogen werden können
• Datenqualität nach Abschluss des ETL-Prozesses systematisch überprüfen

Der Kurs behandelt Power Query und ETL-Prozesse damit nicht isoliert, sondern als Fundament, auf dem jeder spätere Power-BI-Report aufbaut. Wer diesen Schritt sauber beherrscht, verhindert von vornherein viele der Probleme, die sonst erst im fertigen Dashboard sichtbar werden. Am Ende steht ein Verständnis dafür, wie Daten von der Rohquelle bis zum einsatzbereiten Datenmodell aufbereitet werden – inklusive eines ersten Einblicks, wie maschinelles Lernen diesen Prozess in Zukunft ergänzen kann.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Controlling, Reporting, Business Intelligence, Datenanalyse oder kaufmännischen Fachbereichen ausbauen möchten. Vorkenntnisse in Power BI sind nicht zwingend erforderlich.

• Einsteiger:innen, die den Prozess der Datenaufbereitung von Grund auf verstehen möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Datenanalyse und Business Intelligence
• Fachkräfte aus Controlling und Reporting, die Datenquellen selbst aufbereiten möchten
• Angehende Data Engineers, die ETL-Grundlagen praxisnah erlernen wollen
• Personen mit Interesse an den Grundlagen von maschinellem Lernen im Datenkontext

Der Kurs kombiniert im Hybrid-Learning-Format Vollzeitphasen, in denen Extraktion, Transformation und Ladung Schritt für Schritt an konkreten Datensätzen durchgespielt werden. Statt einzelne Power-Query-Funktionen isoliert vorzustellen, folgt der Kurs dem tatsächlichen Ablauf eines ETL-Prozesses, sodass die Teilnehmenden den gesamten Weg von der Rohquelle bis zum fertigen Datenmodell nachvollziehen.

In der Vollzeitstruktur des Kurses lassen sich die beiden inhaltlichen Schwerpunkte – Power Query/ETL sowie SQL-gestützte Datenladung mit Ausblick auf maschinelles Lernen – zügig und ohne größere Unterbrechungen durcharbeiten. Das ermöglicht es, den vollständigen ETL-Workflow von der Extraktion bis zur Integration in Power BI in einem zusammenhängenden Zeitraum zu erarbeiten.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat zu Microsoft Power BI: Power Query und ETL-Prozesse ab. Je nach Anbieter ist dieses Zertifikat mit einer Abschlussprüfung verbunden, in der die praktische Umsetzung von ETL-Prozessen überprüft wird. Es handelt sich um eine trägerinterne Qualifizierung und nicht um eine offizielle Microsoft-Zertifizierung.

Viele Probleme in Power-BI-Reports entstehen nicht im Dashboard selbst, sondern schon bei der Datenaufbereitung: inkonsistente Formate, fehlende Werte oder unklare Verknüpfungen zwischen Quellen. Dieser Kurs setzt genau an dieser Stelle an und vermittelt, wie Power Query und ETL-Prozesse genutzt werden, um von Anfang an eine saubere Datenbasis zu schaffen. Der Mehrwert liegt in der praktischen Beherrschung des gesamten Weges von der Rohdatenquelle bis zum einsatzbereiten Datenmodell. Wer diesen Prozess versteht, muss nicht bei jedem neuen Report von vorne anfangen, sondern kann wiederkehrende Extraktions- und Transformationsschritte systematisch wiederverwenden und damit Zeit sparen. Der zusätzliche Einblick in maschinelles Lernen innerhalb von ETL-Prozessen öffnet außerdem den Blick für zukünftige Automatisierungsmöglichkeiten. Für Fachkräfte in Datenanalyse, Business Intelligence und angehende Data Engineers ist dieses Wissen eine wichtige Grundlage, um Datenaufbereitung nicht als lästige Vorstufe, sondern als eigenständige, wertschöpfende Kompetenz zu verstehen. Gerade weil ETL-Fehler oft erst spät auffallen – etwa wenn ein Dashboard plötzlich falsche Kennzahlen zeigt –, zahlt sich ein solides Verständnis von Power Query und ETL-Prozessen langfristig aus. Wer die Datenaufbereitung von Anfang an sauber strukturiert, reduziert den Aufwand für spätere Fehlersuche erheblich und schafft eine Grundlage, auf die weitere Auswertungen sicher aufbauen können.