Power BI: Dashboards mit SQL und ML erstellen – Kurs

Ein Dashboard ist erst dann wirklich nützlich, wenn es aktuelle Daten aus mehreren Quellen zusammenführt und konkrete Fragen eines Fachbereichs beantwortet - genau darauf zielt dieser Kurs ab. Im Mittelpunkt steht die praktische Erstellung interaktiver Power-BI-Dashboards: von der Anbindung externer Datenquellen über den Einsatz von SQL-Abfragen direkt innerhalb von Power BI bis zur Anreicherung von Analysen mit maschineller Mustererkennung. Teilnehmende lernen, Datenmodelle als Grundlage aufzubauen, ohne dass Datenmodellierung selbst zum Hauptthema wird - der Schwerpunkt liegt klar auf dem fertigen, nutzbaren Dashboard für konkrete Analysefragen.

Das erste Modul behandelt die Anbindung und Aufbereitung externer Datenquellen als Ausgangspunkt jedes Dashboards, das auf mehr als einer Datenbasis beruht.

• Anbindung unterschiedlicher externer Datenquellen wie Datenbanken, Dateien und Cloud-Dienste
• Zusammenführung mehrerer Datenquellen zu einem konsistenten Datenbestand
• Grundlegende Bereinigung und Transformation eingehender Daten
• Einrichtung von Aktualisierungsmechanismen für regelmäßig wechselnde Datenquellen
• Umgang mit unterschiedlichen Datenformaten und -strukturen
• Einordnung, welche Datenquelle für welche Analysefrage geeignet ist

Das zweite Modul vermittelt den Einsatz von SQL innerhalb von Power BI und damit eine Technik, die über die Standard-Bordmittel der Software hinausgeht.

• Einsatz von SQL-Abfragen direkt innerhalb von Power BI
• Filterung und Aggregation von Daten mittels SQL vor der Weiterverarbeitung
• Verknüpfung mehrerer Tabellen über SQL-Abfragen
• Optimierung von Abfragen für eine performante Datenaufbereitung
• Abgrenzung, wann SQL- und wann Power-BI-eigene Werkzeuge sinnvoll sind
• Fehlersuche bei unvollständigen oder fehlerhaften Abfrageergebnissen

Im dritten Modul steht der eigentliche Aufbau interaktiver Dashboards für Fachbereiche im Zentrum - der praktische Kern dieser Weiterbildung.

• Konzeption von Dashboards entlang konkreter Analysefragen von Fachbereichen
• Auswahl geeigneter Visualisierungen für unterschiedliche Kennzahlentypen
• Einsatz von Filtern, Drilldowns und Interaktionen zwischen Visualisierungen
• Zielgruppengerechte Aufbereitung von Analyseergebnissen für Entscheidungsträger
• Gestaltung übersichtlicher, selbsterklärender Dashboard-Layouts
• Freigabe und Verteilung von Dashboards an Fachabteilungen

Das vierte Modul erweitert die Dashboard-Praxis um Mustererkennung mit maschinellem Lernen und zeigt, wie sich Analysen darüber hinaus anreichern lassen.

• Grundlagen überwachten und unüberwachten Lernens im Analysekontext
• Einsatz ML-gestützter Mustererkennung zur Anreicherung von Dashboards
• Integration von Prognosefunktionen in bestehende Analysen
• Einordnung, wann ML-Funktionen einen echten Mehrwert für die Analyse bieten
• Grenzen automatisierter Mustererkennung im Geschäftskontext
• Kombination klassischer Kennzahlen mit KI-gestützten Zusatzanalysen

Ergänzend arbeiten die Teilnehmenden in einem umfangreichen Praxisteil an einem durchgehenden Beispielprojekt vom Datenimport bis zum fertigen Dashboard.

• Anbindung einer externen Beispieldatenquelle an ein Power-BI-Projekt
• Zusammenführung mehrerer Datenquellen zu einem gemeinsamen Datenmodell
• Formulierung und Einbindung einer SQL-Abfrage zur Datenaufbereitung
• Aufbau eines interaktiven Dashboards für eine fiktive Fachabteilung
• Einrichtung von Filtern und Drilldown-Funktionen im erstellten Dashboard
• Gestaltung einer zielgruppengerechten Ansicht für Entscheidungsträger
• Einbindung einer ML-gestützten Mustererkennung in eine Beispielanalyse
• Test und Einordnung einer Prognosefunktion anhand vorhandener Daten
• Aktualisierung des Dashboards nach Änderung der zugrunde liegenden Daten
• Fehlersuche bei einer unvollständigen SQL-Abfrage im Projekt
• Freigabe eines fertigen Dashboards für eine Beispiel-Fachabteilung
• Präsentation der eigenen Dashboard-Lösung samt Analyseergebnissen

Die vier Module folgen dem tatsächlichen Weg eines Dashboards: von den externen Datenquellen über deren SQL-gestützte Aufbereitung bis zum fertigen, interaktiven Dashboard, das am Ende zusätzlich mit Mustererkennung angereichert wird. Datenmodellierung kommt dabei durchgehend vor, wird aber stets im Dienst des konkreten Dashboards behandelt und nicht als eigenständiges Vertiefungsthema. Am Ende der Weiterbildung können die Teilnehmenden externe Datenquellen anbinden, sie mit SQL innerhalb von Power BI aufbereiten und daraus interaktive Dashboards für Fachbereiche entwickeln, die bei Bedarf um ML-gestützte Mustererkennung erweitert werden - ein Profil, das unmittelbar auf konkrete Analyseanfragen aus Fachabteilungen zugeschnitten ist.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte, die Kompetenzen in Controlling, Reporting, Business Intelligence, Datenanalyse oder kaufmännischen Fachbereichen ausbauen möchten. Geeignet ist er für alle, die Power BI, Dashboards und datenbasierte Berichte praxisnah kennenlernen und beruflich anwenden wollen.

• Fachkräfte aus Controlling, Reporting oder Business Intelligence
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Datenanalyse und Dashboard-Erstellung
• Mitarbeitende, die Fachbereiche mit eigenen Analysen unterstützen möchten
• Personen mit ersten Excel-Kenntnissen, die den nächsten Schritt in Richtung Business Intelligence gehen wollen
• Kaufmännische Fachkräfte, die Datenquellen selbstständig auswerten möchten

Der Kurs arbeitet durchgehend am eigenen Power-BI-Projekt: Auf die Einführung eines Konzepts wie SQL-Einbindung oder ML-gestützte Mustererkennung folgt jeweils die unmittelbare Umsetzung an einem realitätsnahen Beispiel-Datensatz. Dashboards entstehen so nicht als isolierte Übung, sondern wachsen im Kursverlauf schrittweise vom ersten Datenimport bis zur fertigen, interaktiven Lösung. Konkrete Taktung und Unterrichtsform können je nach Anbieter variieren.

Der Umfang des Kurses ist so bemessen, dass die vier Themenfelder externe Datenquellen, SQL in Power BI, Dashboard-Aufbau und ML-gestützte Mustererkennung jeweils mit ausreichend Praxiszeit hinterlegt sind. Konkrete Wochenstunden und Gesamtdauer variieren je nach Anbieter. Der Aufbau vom Datenimport bis zum fertigen, angereicherten Dashboard zieht sich dabei als roter Faden durch den gesamten Kurs.

Je nach Anbieter schließt der Kurs mit einem Trägerzertifikat ab, teilweise ergänzt um eine Abschlussprüfung. Das Zertifikat dokumentiert die erworbenen Kenntnisse in der Anbindung externer Datenquellen, dem Einsatz von SQL innerhalb von Power BI sowie dem Aufbau interaktiver, ML-angereicherter Dashboards. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung und nicht um eine offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung.

In vielen Unternehmen liegen relevante Daten verstreut in unterschiedlichen Systemen - wer sie zusammenführen, mit SQL gezielt aufbereiten und in einem verständlichen Dashboard darstellen kann, liefert Fachbereichen unmittelbar verwertbare Entscheidungsgrundlagen. Genau diese Fähigkeit steht im Zentrum dieser Weiterbildung. Der besondere Mehrwert liegt im Zusammenspiel aus SQL-Praxis innerhalb von Power BI und dem Aufbau tatsächlich nutzbarer, interaktiver Dashboards für Fachabteilungen - eine Kombination, die über reine Visualisierungsschulungen hinausgeht. Die Ergänzung um ML-gestützte Mustererkennung zeigt zusätzlich, wie sich klassische Analysen mit vorausschauenden Elementen anreichern lassen, ohne dass dafür tiefes Data-Science-Wissen nötig wäre. Für die berufliche Praxis eröffnet dieser Kurs Perspektiven in der Datenanalyse, im Reporting und in der Business-Intelligence-Entwicklung, insbesondere für Rollen, die als Schnittstelle zwischen Fachabteilungen und Datenauswertung arbeiten. Wer Dashboards nicht nur gestalten, sondern auch mit selbst formulierten SQL-Abfragen und Mustererkennung unterfüttern kann, hebt sich von einer rein oberflächlichen Power-BI-Anwendung ab.