Power BI lernen für datengetriebene Prozesse – Kurs

Viele Entscheidungen im Unternehmen werden noch immer aus dem Bauch heraus getroffen, obwohl die relevanten Daten längst vorhanden wären — sie liegen nur verstreut in Tabellen, Systemen und Berichten, die niemand zusammenführt. Dieser Kurs setzt genau hier an und begleitet Einsteiger/innen ohne Vorkenntnisse Schritt für Schritt dorthin, komplexe Daten in Power BI verständlich aufzubereiten und für datengetriebene Prozesse nutzbar zu machen. Von den ersten interaktiven Dashboards über SQL-Grundlagen bis zu einem ersten Blick auf maschinelles Lernen entsteht so ein durchgängiges Verständnis dafür, wie aus verstreuten Zahlen eine belastbare Entscheidungsgrundlage wird.

Block 1 — Power BI als Einstieg in datengetriebene Prozesse Der Kurs beginnt dort, wo viele Unternehmen im Alltag stehen: verstreute Daten, die niemand zusammenführt. Dieser Block zeigt, wie sich mit Power BI interaktive Dashboards aufbauen lassen, die komplexe Daten so aufbereiten, dass sie tatsächlich in Entscheidungen einfließen.

• Aufbau und Bedienoberfläche von Power BI kennenlernen
• Erste interaktive Dashboards aus vorhandenen Rohdaten erstellen
• Visualisierungen so wählen, dass sie die jeweilige Fragestellung klar beantworten
• Daten aus unterschiedlichen Quellen in ein gemeinsames Dashboard überführen
• Berichte so gestalten, dass sie auch fachfremde Kolleginnen und Kollegen verstehen
• Typische Stolperfallen beim Einstieg in Power BI vermeiden

Block 2 — Grundlagen der Datenverarbeitung mit SQL SQL bildet die Grundlage dafür, dass Daten überhaupt in einer für Power BI nutzbaren Form vorliegen. Dieser Block vermittelt die Grundlagen strukturierter Abfragen, ohne Vorwissen in der Datenbankarbeit vorauszusetzen.

• Grundlegende SQL-Abfragen zur Auswahl und Filterung von Daten formulieren
• Joins einsetzen, um Informationen aus mehreren Tabellen zu verknüpfen
• Grundlagen der Datenmodellierung anhand einfacher Beispiele nachvollziehen
• Daten so aufbereiten, dass sie sich direkt in Power BI weiterverarbeiten lassen
• Typische Fehlerquellen bei ersten eigenen Abfragen erkennen und vermeiden
• Den Zusammenhang zwischen Datenbankstruktur und späterem Dashboard verstehen

Block 3 — Erste Schritte im maschinellen Lernen Wer Daten nicht nur beschreiben, sondern auch in die Zukunft blicken möchte, kommt an ersten Grundlagen des maschinellen Lernens nicht vorbei. Dieser Block führt behutsam in das Thema ein, ohne mathematische Vorkenntnisse vorauszusetzen.

• Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen an einfachen Beispielen nachvollziehen
• Typische Einsatzfelder automatisierter Auswertungen im betrieblichen Alltag kennenlernen
• Erste einfache Prognosen auf Basis vorhandener Daten nachvollziehen
• Chancen und Grenzen automatisierter Auswertungen realistisch einschätzen
• Ergebnisse maschineller Auswertungen verständlich für andere aufbereiten
• Den Übergang von reiner Datenbeschreibung zu vorausschauender Analyse einordnen

Block 4 — Strukturierte Datenmodellierung als Fundament Der letzte inhaltliche Block führt die vorherigen Themen zu einem eigenen, stabilen Datenmodell zusammen. Im Mittelpunkt steht der Aufbau einer Grundarchitektur, die auch dann noch trägt, wenn später weitere Daten oder Fragestellungen hinzukommen.

• Leistungsfähige Datenmodelle für wiederkehrende Auswertungen entwickeln
• Beziehungen zwischen unterschiedlichen Datensätzen sinnvoll gestalten
• Eine stabile, erweiterbare Architektur für künftige Analysen aufbauen
• Ein Modell so anlegen, dass es auch von anderen im Team nachvollzogen werden kann
• Erste eigene Kennzahlen für einen konkreten betrieblichen Anwendungsfall definieren
• Den vollständigen Weg von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Modell nachvollziehen

Praxisblock — Vom verstreuten Datensatz zum eigenen Dashboard

• Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen und für die Analyse vorbereiten
• Eine erste eigene SQL-Abfrage zur Filterung relevanter Daten schreiben
• Zwei Tabellen per Join sinnvoll miteinander verknüpfen
• Ein einfaches Datenmodell mit stabilen Beziehungen zwischen den Tabellen aufbauen
• Ein interaktives Dashboard für eine konkrete Fragestellung im eigenen Arbeitsumfeld erstellen
• Kennzahlen definieren, die die Fragestellung nachvollziehbar beantworten
• Eine einfache Prognose auf Basis der vorbereiteten Daten nachvollziehen
• Die Prognose in das eigene Dashboard einbinden
• Das eigene Dashboard für fachfremde Kolleginnen und Kollegen verständlich aufbereiten
• Typische Fehlerquellen im eigenen Modell identifizieren und korrigieren
• Den gesamten Prozess von der Rohdatenquelle bis zum fertigen Bericht dokumentieren
• Das eigene Vorgehen anhand eines zweiten, ähnlichen Datensatzes wiederholen

Am Ende des Kurses steht nicht nur die Fähigkeit, ein einzelnes Dashboard zu bauen, sondern ein durchgängiges Verständnis dafür, wie Daten von der Quelle bis zur Entscheidung fließen. Wer verstreute Rohdaten selbstständig zusammenführen, aufbereiten und visualisieren kann, verändert die Art, wie im eigenen Arbeitsumfeld mit Zahlen umgegangen wird. Gerade weil der Kurs bewusst bei null beginnt und dennoch bis zu ersten Prognosen führt, eignet er sich für alle, die datengetriebene Prozesse nicht nur beobachten, sondern aktiv mitgestalten möchten.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger/innen und Quereinsteiger/innen, die noch keine oder nur wenig Erfahrung mit Power BI oder Datenanalyse mitbringen und lernen möchten, Daten praxisnah für Entscheidungsprozesse aufzubereiten.

• Berufstätige in Controlling, Reporting oder kaufmännischen Fachbereichen ohne bisherige BI-Erfahrung
• Quereinsteiger/innen, die einen praxisnahen Einstieg in Datenanalyse suchen
• Personen, die künftig Dashboards und datenbasierte Berichte selbst erstellen möchten
• Mitarbeitende, die datengetriebene Prozesse in ihrem Team mit aufbauen wollen

Der Kurs führt anhand eines durchgängigen Beispiels von der ersten Datenquelle bis zum fertigen Dashboard, sodass jeder neue Themenblock unmittelbar am wachsenden eigenen Beispiel nachvollzogen werden kann. Erklärende Einheiten wechseln sich mit praktischen Übungen ab, in denen das Gelernte direkt an eigenen oder bereitgestellten Datensätzen angewendet wird.

Wie lange der Kurs im Einzelfall dauert, hängt vom gewählten Anbieter und der jeweiligen Terminvariante ab; die genauen Vollzeit- oder Teilzeitangaben finden sich im Buchungsprozess. Da der Kurs bei null beginnt und bis zu ersten Prognosen führt, sollte ausreichend Zeit für den schrittweisen Aufbau eingeplant werden.

Nach Abschluss erhalten Teilnehmende ein trägerinternes Zertifikat für die Weiterbildung „Power BI lernen für datengetriebene Prozesse". Es handelt sich um eine trägerinterne Qualifizierung, keine offizielle Microsoft-Zertifizierungsprüfung.

Der besondere Wert dieses Kurses liegt darin, dass er nicht bei einzelnen Power-BI-Funktionen ansetzt, sondern beim eigentlichen Problem vieler Unternehmen: Daten sind vorhanden, werden aber nicht zusammengeführt und fließen deshalb nicht in Entscheidungen ein. Wer hier ansetzt und lernt, verstreute Rohdaten selbstständig zu Dashboards zu verarbeiten, verändert unmittelbar die Arbeitsweise im eigenen Umfeld. Besonders wertvoll ist die Verzahnung von Power BI, SQL-Grundlagen und ersten Einblicken ins maschinelle Lernen in einem einzigen, aufeinander aufbauenden Kurs. Statt drei separate Themen isoliert zu lernen, entsteht ein Verständnis dafür, wie diese Bausteine tatsächlich zusammenspielen — von der Rohdatenquelle bis zur automatisierten Prognose. Für den weiteren beruflichen Weg öffnet der Kurs mehrere Richtungen zugleich: Wer die Grundlagen sicher beherrscht, kann sich anschließend Richtung vertiefter Datenmodellierung, Richtung Datenbankarbeit oder Richtung Business-Intelligence-Rollen weiterentwickeln — mit einer soliden, praxisnah erarbeiteten Basis, auf der sich aufbauen lässt.