Power BI: Fortgeschrittene Datenmodelle & Strategien – Kurs

Wer bereits erste Berührungspunkte mit Power BI hat, kennt die Grenzen eines einfachen Berichts: Er funktioniert für den ersten Überblick, wird aber unübersichtlich, sobald mehrere Tabellen, wachsende Datenmengen oder wiederkehrende Auswertungen hinzukommen. Dieser Kurs setzt genau an diesem Punkt an und richtet den Blick auf fortgeschrittene Strategien der Datenmodellierung: komplexe Datenstrukturen entwerfen, bestehende Modelle gezielt überarbeiten und mit SQL sowie ersten Methoden des maschinellen Lernens so erweitern, dass aus einem einfachen Bericht ein belastbares Analysewerkzeug wird. Im Mittelpunkt steht nicht der erste Kontakt mit Power BI, sondern der nächste Schritt: von der funktionierenden Tabelle zum robusten, skalierbaren Datenmodell.

Block 1 — Datenmodelle entwerfen und optimieren Ausgangspunkt ist nicht die leere Datei, sondern das bereits bestehende, aber noch unausgereifte Modell. Der Block zeigt, wie sich komplexe Datenstrukturen sauber entwerfen und vorhandene Modelle systematisch überarbeiten lassen, statt sie bei jeder neuen Anforderung neu aufzubauen.

• Komplexe Datenstrukturen entwerfen und in ein bestehendes Modell integrieren
• Beziehungen zwischen Tabellen so gestalten, dass sie auch bei mehreren Datenquellen belastbar bleiben
• Redundante oder widersprüchliche Strukturen in gewachsenen Modellen identifizieren
• Kennzahlen und Berechnungen so anlegen, dass sie über mehrere Berichte hinweg konsistent bleiben
• Ein Modell schrittweise so überarbeiten, dass Erweiterungen keine Kettenreaktion auslösen
• Interaktive Dashboards gezielt auf Basis des überarbeiteten Modells aufbauen

Block 2 — SQL für leistungsfähige Power-BI-Lösungen Ein Datenmodell ist nur so gut wie die Daten, die es speist. Dieser Block vertieft den Umgang mit SQL, um Daten schon vor dem Import nach Power BI effizient aufzubereiten und Abfragen so zu gestalten, dass sie auch bei steigendem Datenvolumen zuverlässig bleiben.

• Vertiefte SQL-Abfragen zur gezielten Datenaufbereitung formulieren
• Externe Datenquellen anbinden und in bestehende Modellstrukturen einordnen
• Abfrageleistung analysieren und gezielt verbessern
• Wiederkehrende Datenverarbeitungsschritte strukturiert und nachvollziehbar dokumentieren
• Schnittstellen zwischen SQL-Ebene und Power-BI-Modell sauber trennen
• Datenqualität bereits auf Abfrageebene sichern, bevor sie ins Modell gelangt

Block 3 — Maschinelles Lernen und Prognosen in Power BI Datenmodelle, die nur die Vergangenheit abbilden, lassen viel Potenzial ungenutzt. Der dritte Block erweitert das analytische Spektrum um Grundlagen des maschinellen Lernens und zeigt, wie sich Prognosen direkt in bestehende Berichte einbetten lassen.

• Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen anhand konkreter Beispiele einordnen
• Automatisierte Prognoseverfahren in ihrer Funktionsweise nachvollziehen
• Vorhersagemodelle für typische betriebliche Fragestellungen einordnen
• Prognoseergebnisse in bestehende Datenmodelle integrieren
• Vorhersagen direkt in Berichten und Dashboards sichtbar machen
• Grenzen automatisierter Prognosen im jeweiligen Datenkontext einschätzen

Block 4 — Vom Modell zum entscheidungsreifen Dashboard Der letzte inhaltliche Block führt Modellierung, SQL-Anbindung und Prognosen zusammen. Ziel ist ein Datenmodell, das nicht nur technisch sauber ist, sondern tatsächlich als Grundlage für Entscheidungen taugt.

• Ein mehrstufiges Datenmodell aus verschiedenen Quellen konsolidieren
• Dashboards so gestalten, dass zentrale Kennzahlen auf einen Blick erkennbar sind
• Performance-Engpässe im fertigen Modell identifizieren und beheben
• Wartbarkeit des Modells für künftige Erweiterungen sicherstellen
• Dokumentation des Modells für andere Teammitglieder nachvollziehbar gestalten
• Ein bestehendes, einfaches Modell in ein fortgeschrittenes Zielmodell überführen

Praxisblock — Ein bestehendes Modell weiterentwickeln

• Ein vorhandenes, einfaches Datenmodell auf Optimierungspotenzial prüfen
• Tabellenbeziehungen im Modell neu strukturieren und Redundanzen entfernen
• Eine externe Datenquelle per SQL-Abfrage anbinden und ins Modell integrieren
• Eine bestehende Abfrage auf Performance hin überarbeiten
• Ein einfaches Prognoseverfahren auf einen vorhandenen Datensatz anwenden
• Die Prognoseergebnisse in ein bestehendes Dashboard einbetten
• Kennzahlen definieren, die das überarbeitete Modell verlässlich abbildet
• Ein Dashboard für eine konkrete Entscheidungssituation im Unternehmen aufbauen
• Die Wartbarkeit des überarbeiteten Modells anhand einer Testerweiterung prüfen
• Eine kurze Dokumentation des überarbeiteten Modells erstellen
• Das eigene Vorgehen von der Modellanalyse bis zum fertigen Dashboard nachvollziehbar darstellen
• Optimierungsschritte priorisieren, wenn nicht alle Schwachstellen gleichzeitig behoben werden können

Wer diesen Kurs abschließt, verlässt ihn nicht mit einem weiteren einfachen Bericht, sondern mit einem Modell, das mehrere Datenquellen, optimierte Abfragen und erste Prognoseelemente sauber verbindet. Genau diese Fähigkeit, ein bestehendes Modell weiterzuentwickeln statt immer wieder neu zu beginnen, unterscheidet fortgeschrittene Power-BI-Arbeit von der reinen Berichtserstellung. Damit schließt der Kurs die Lücke zwischen ersten Power-BI-Erfahrungen und einer Rolle, in der Datenmodelle tatsächlich tragfähig für wiederkehrende, geschäftskritische Entscheidungen sind — ohne dass dafür ein Informatikstudium vorausgesetzt wird.

Der Kurs richtet sich an Personen mit ersten Berührungspunkten zu Power BI oder Excel, die ihre Kenntnisse gezielt in Richtung fortgeschrittener Datenmodellierung ausbauen möchten — etwa aus Controlling, Reporting oder kaufmännischen Fachbereichen.

• Mitarbeitende in Controlling, Reporting oder Business Intelligence mit ersten Power-BI-Erfahrungen
• Quereinsteiger/innen, die von der einfachen Auswertung zur strukturierten Datenmodellierung wechseln möchten
• Fachkräfte, die bestehende, gewachsene Power-BI-Berichte technisch sauber weiterentwickeln sollen
• Personen, die perspektivisch als BI-Entwickler/in oder Data Analyst arbeiten möchten

Der Kurs arbeitet konsequent an einem durchgehenden Beispielmodell, das von Block zu Block erweitert und optimiert wird, statt einzelne Funktionen isoliert vorzuführen. So lässt sich der eigene Fortschritt direkt an einem wachsenden, realistischen Datenmodell ablesen, bevor die erlernten Schritte auf ein eigenes Praxisbeispiel übertragen werden.

Der zeitliche Umfang richtet sich nach dem gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante; genaue Angaben zu Vollzeit- oder Teilzeitformaten sind im Buchungsprozess einsehbar. Da der Kurs auf bestehendem Vorwissen aufbaut und mehrere Themenfelder verzahnt, sollte ausreichend Zeit für die praktische Umsetzung am eigenen Modell eingeplant werden.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat für die Weiterbildung „Power BI-Datenmodelle für fortgeschrittene Strategien". Es handelt sich um eine trägerinterne Qualifizierung, nicht um eine offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass er nicht bei null beginnt, sondern gezielt dort ansetzt, wo viele Power-BI-Anwender/innen tatsächlich feststecken: bei einem Modell, das für den ersten Bericht ausreichte, aber mit jeder neuen Anforderung unübersichtlicher wird. Statt Funktionen isoliert zu erklären, zeigt der Kurs, wie sich ein gewachsenes Modell systematisch überarbeiten lässt. Die Verbindung aus vertiefter Datenmodellierung, leistungsfähigem SQL-Einsatz und ersten Prognoseelementen ist in dieser Kombination selten und macht Teilnehmende zu Ansprechpartner/innen für Kolleginnen und Kollegen, deren Berichte an ihre Grenzen stoßen. Wer ein bestehendes Modell nicht nur reparieren, sondern strukturell verbessern kann, übernimmt in vielen Teams schnell eine gestaltende Rolle in der Datenarbeit. Langfristig eröffnet der Kurs den Weg von der reinen Berichtsnutzung hin zu einer Position, in der Datenmodelle aktiv mitgestaltet werden — ein Schritt, der in praktisch jedem Unternehmen gefragt ist, das mit wachsenden Datenmengen und steigenden Anforderungen an Reporting und Analyse arbeitet.