Data-Warehouse-Implementierungskurs SQL Server: SSIS für ETL, Data Quality Services, Master Data Services — für Data Warehouse-Entwickler.
Geprüft von Admin Kursweg · Stand 25. Mai 2026
Was wird in diesem Kurs vermittelt
Wichtiger Hinweis: Kurs basiert auf SQL Server 2014. Die Konzepte (Data Warehouse-Design, ETL mit SSIS, DQS, MDS) sind in SQL Server 2019/2022 weitgehend identisch. Block Data Warehouse-Grundlagen: Was ist ein Data Warehouse (OLAP vs. OLTP), Sternschema-Design (Faktentabellen, Dimensionstabellen), Snowflake-Schema (wann sinnvoll), Slowly Changing Dimensions (SCD Type 1 = Overwrite, Type 2 = History via Validity Dates, Type 3 = Limited History via additional Columns), Datentyp-Wahl für DW (Surrogate Keys statt Natural Keys), Aggregations- und Pre-Calculation-Strategien. Block SQL Server Integration Services (SSIS): Architektur (Control Flow, Data Flow), Connection Managers, Project Deployment Model vs. Package Deployment Model, Parameter und Variablen. Control Flow Tasks: Execute SQL Task, File System Task, Data Flow Task, Send Mail Task, Foreach Loop Container, Sequence Container, Precedence Constraints. Data Flow Components: Sources (OLE DB, Flat File, Excel, ADO.NET, XML, Custom), Transformations (Conditional Split, Derived Column, Aggregate, Lookup, Merge Join, Sort, Pivot/Unpivot, Multicast, Data Conversion, Slowly Changing Dimension Wizard), Destinations (OLE DB, Flat File, ADO.NET). Block ETL Performance: Lookup-Caching-Modi (Full vs. Partial vs. No Cache), Buffer-Sizing, Batch-Modus vs. Row-Modus, parallele Ausführung, Bulk Insert für große Loads. Block Error Handling: Error Output Streams, Logging, Configurations für Environment-spezifische Settings (Dev/Test/Prod), Auditing. Block SQL Server Data Quality Services (DQS): Data Quality Knowledge Base (Domain Rules für Daten-Validierung, z. B. Land-Code-Liste, E-Mail-Regex), Cleansing-Projekte (Korrigieren, Standardisieren), Matching für Dubletten-Erkennung, Integration mit SSIS (DQS Cleansing-Transformation). Block SQL Server Master Data Services (MDS): Master Data Hub für „Single Source of Truth" für Stammdaten (Kunden, Produkte, Konten), MDS Add-In für Excel als Endanwender-Tool, Hierarchien und Collections, Business Rules für Validierung, Versionierung von Master Data, Integration via Subscription Views in DW. Block Inkrementelle Loads: Change Data Capture (CDC), Change Tracking, Timestamps-basierte Inkrementelle Loads, MERGE-Statement für Upserts.
Marktdaten zu Verdienst, offenen Stellen und Zukunftsaussicht im Bereich IT & Informatik
Einstieg
38.000–48.000 €
0–2 Jahre Erfahrung
Mittel
52.000–68.000 €
3–7 Jahre Erfahrung
Senior
70.000–95.000 €
8+ Jahre / Lead-Rolle
124.000+
IT-Berufe sind seit fünf Jahren der größte Fachkräfteengpass am deutschen Arbeitsmarkt. Der Bestand offener IT-Stellen ist 2024 auf einen Rekordstand gestiegen; AI- und Cloud-Skills werden in den nächsten Jahren weiter überdurchschnittlich nachgefragt.
Bei AZAV-zertifizierten Trägern ist die Kursgebühr regelmäßig zu 100 % förderbar.
SSIS für On-Premise-DW. Azure Data Factory für Cloud-DW (Azure Synapse, Snowflake). Migration SSIS → ADF ist möglich (SSIS-Pakete in Azure-Data-Factory-SSIS-Integration-Runtime), aber selten ROI-positiv für reine Lift-and-Shift.
DQS und MDS werden von Microsoft kaum weiterentwickelt. Moderne Alternativen: Azure Purview (Data Governance), Power Query mit Datenflüssen. Für Bestandsumgebungen weiterhin relevant.
Logisch: PL-300 (Power BI) für Visualisierung; DP-203 (Azure Data Engineer) für Cloud-DW. Wer in Azure-Welt geht: DP-203 priorisieren.
Ja, AZAV-Anbieter akzeptieren Bildungsgutschein, QCG.
Datenvisualisierung mit Google Looker Studio (ehemals Data Studio): Datenanbindung, Dashboards, interaktive Reports. Für Datenanalysten und Business-Intelligence-Einsteiger.
Quereinstieg in den Datenanalysten-Beruf: Excel, Power BI, SQL. Praxisorientiert mit Daten-Cleaning, Dashboards und Reporting. Für angehende Junior-Data-Analysten.
Data Science kompakt: Python + Pandas + EDA + Visualisierung + ML-Einstieg. Solider Quereinstieg.
Statistik für Data Science: deskriptive + inferentielle Statistik, Hypothesentests, lineare Regression.
Sag uns einmal Region, Format (online/präsenz), Zeit-Modell und Förderstatus — wir vergleichen für dich und melden uns mit 1–3 passenden Trägern. Kostenlos, unverbindlich.
Typischer Verlauf nach dem Kurs
Quellen: Bundesagentur für Arbeit · Engpassanalyse 2024/25 · StepStone Gehaltsreport 2025 · Bitkom Studie Fachkräftemangel 2024. Brutto-Jahresgehälter aus Erhebungen 2024/25, abweichend nach Region und Tarifgebundenheit.