Power BI: Power Query für Datenmodelle – Kurs

Dieser Kurs konzentriert sich auf Power Query als zentrales Werkzeug für die Datenmodellierung in Power BI. Statt einzelne Berichte isoliert zu erstellen, lernen Teilnehmende, Daten aus unterschiedlichen Quellen gezielt zu verbinden, zu bereinigen und zu strukturierten Datenmodellen zu verknüpfen, die als solide Grundlage für flexible, dynamische Auswertungen dienen.

Modul 1 – Grundlagen von Power Query Der Einstieg vermittelt den grundlegenden Umgang mit Power Query als Werkzeug für die Datenaufbereitung.

• Aufbau und Bedienkonzept des Power-Query-Editors
• Verbindung zu unterschiedlichen Datenquellen
• Grundlegende Transformationsschritte an Rohdaten
• Erkennen und Bereinigen fehlerhafter Werte
• Nachvollziehbare Dokumentation von Abfrageschritten
• Grundprinzip der automatisierten Aktualisierung von Abfragen

Modul 2 – Verbindung und Verarbeitung von Datensätzen Aufbauend auf den Grundlagen rückt die Verbindung mehrerer, teils umfangreicher Datensätze in den Mittelpunkt.

• Verknüpfung mehrerer Tabellen zu einem gemeinsamen Modell
• Durchführung komplexer Abfragen über mehrere Datenquellen hinweg
• Aufbau strukturierter Datenmodelle für wiederkehrende Analysen
• Umgang mit unterschiedlichen Datenformaten und -strukturen
• Herstellung konsistenter Beziehungen zwischen Tabellen
• Flexible Nutzung unternehmensrelevanter Informationen im Modell

Modul 3 – Optimierung und erweiterte Funktionen Der dritte Block vertieft Power Query um Techniken für Effizienz und Skalierbarkeit.

• Erweiterte Funktionen von Power Query im Überblick
• Optimierung von Lade- und Verarbeitungszeiten
• Effizientes Filtern umfangreicher Datensätze
• Automatisierung wiederkehrender Transformationsschritte
• Wiederverwendbare Abfragebausteine für mehrere Modelle
• Fehlerbehandlung bei komplexeren Abfrageketten
• Einsatz von Parametern zur flexiblen Steuerung von Abfragen
• Strukturierung umfangreicher Abfragen für bessere Nachvollziehbarkeit

Modul 4 – Von Power Query zum interaktiven Dashboard Der letzte inhaltliche Block überträgt das aufgebaute Datenmodell in ein nutzbares Berichtsergebnis.

• Anbindung des Power-Query-Modells an Power-BI-Berichte
• Aufbau erster interaktiver Visualisierungen auf Basis des Modells
• Anpassung des Modells an veränderte Berichtsanforderungen
• Sicherstellung konsistenter Datenqualität im fertigen Bericht
• Vorbereitung des Modells für die gemeinsame Nutzung im Team
• Grundprinzip der Wartung eines gewachsenen Datenmodells
• Nachvollziehbare Benennung von Abfragen und Tabellen im Modell
• Einschätzung, wann ein Modell in mehrere Teilmodelle aufgeteilt werden sollte

Praxisteil – Ein Datenmodell aus mehreren Quellen aufbauen

• Anbindung mehrerer fiktiver Datenquellen in Power Query
• Bereinigung eines umfangreichen, fehlerbehafteten Beispieldatensatzes
• Verknüpfung mehrerer Tabellen zu einem gemeinsamen Datenmodell
• Anwendung erweiterter Power-Query-Funktionen auf das Beispielmodell
• Optimierung einer Abfrage zur Reduzierung der Ladezeit
• Aufbau eines ersten interaktiven Berichts auf Basis des Modells
• Anpassung des Modells an eine veränderte Beispiel-Anforderung
• Dokumentation der einzelnen Abfrageschritte für Nachvollziehbarkeit
• Fehlersuche in einer vorbereiteten, fehlerhaften Beispielabfrage
• Vergleich der Ladezeit vor und nach der Optimierung
• Vorbereitung des Modells für die Weitergabe an ein Team
• Zusammenfassung der Ergebnisse in einer abschließenden Modellübersicht

Die vier Module führen konsequent von den Power-Query-Grundlagen über die Verbindung mehrerer Datensätze bis zur Optimierung und dem Übergang in interaktive Berichte. Der Fokus liegt dabei durchgehend auf der Datenmodellierung selbst, nicht auf isolierten Einzelberichten. Der Praxisteil überträgt alle Inhalte auf ein durchgehendes Beispielmodell aus mehreren Datenquellen, an dem Teilnehmende Verbindung, Bereinigung und Optimierung selbst durchführen.

Angesprochen sind Arbeitssuchende, Quereinsteigende und Wiedereinsteigende, die sich beruflich weiterqualifizieren möchten, ebenso wie Unternehmen, die ihre Mitarbeitenden gezielt in der Datenmodellierung mit Power BI weiterbilden wollen, um bestehende Auswertungsprozesse zu vereinheitlichen.

• Personen mit ersten Excel- oder Tabellenerfahrungen, die sich in Power Query vertiefen möchten
• Angehende Datenanalyst/innen mit Fokus auf strukturierte Datenmodelle
• BI-Entwickler/innen, die Datenmodelle aus mehreren Quellen aufbauen möchten
• Fachkräfte, die wiederkehrende Datenaufbereitung automatisieren wollen

Die Weiterbildung findet im Hybrid-Learning-Format statt und verbindet Präsenz- oder Online-Einheiten mit praktischer Arbeit an einem durchgehenden Beispielmodell. Jede neue Power-Query-Technik wird unmittelbar an diesem Modell angewendet, sodass Teilnehmende den Aufbau eines vollständigen Datenmodells Schritt für Schritt nachvollziehen, statt einzelne Funktionen isoliert an wechselnden Beispielen zu üben.

Der Kurs wird in Vollzeit angeboten und gliedert sich in vier Themenblöcke: Power-Query-Grundlagen, Verbindung und Verarbeitung von Datensätzen, Optimierung und erweiterte Funktionen sowie der Übergang zum interaktiven Dashboard. Der zeitliche Umfang ist so verteilt, dass für die praktische Modellarbeit durchgehend ausreichend Raum zur Verfügung steht und jedes Modul auf dem vorherigen sichtbar aufbaut.

Der Kurs schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, in der die Power-Query-Kenntnisse sowie der Aufbau eines vollständigen Datenmodells bewertet werden. Eine herstellerseitige Zertifizierung ist nicht Teil dieser Weiterbildung.

Der Mehrwert dieses Kurses liegt in der klaren Konzentration auf Datenmodellierung als eigenständige Kompetenz, die über die reine Bedienung von Power BI hinausgeht. Wer Daten aus mehreren Quellen zuverlässig verbinden und bereinigen kann, legt die Grundlage dafür, dass jede spätere Auswertung auf einer belastbaren, nachvollziehbaren Datenbasis steht statt auf schnell zusammengestellten Einzeltabellen. Für Unternehmen sind Mitarbeitende mit diesem Profil wertvoll, weil sie Datenmodelle liefern, die sich für mehrere Berichte wiederverwenden lassen, statt für jede neue Fragestellung eine eigene, isolierte Datenaufbereitung durchzuführen. Das spart Zeit und reduziert Inkonsistenzen zwischen unterschiedlichen Auswertungen, die sonst entstehen, wenn dieselben Rohdaten in mehreren Berichten unterschiedlich aufbereitet werden. Auch bei wachsenden Datenmengen zahlt sich diese Grundlage aus: Ein sauber modelliertes Datenfundament lässt sich erweitern, ohne bei jeder neuen Anforderung von vorn beginnen zu müssen. Langfristig eröffnet diese Kompetenz Perspektiven als Datenanalyst/in, BI-Entwickler/in oder Datenbankentwickler/in, in denen die Fähigkeit, Daten aus mehreren Quellen strukturiert zu einem Modell zu verbinden, eine zentrale Grundlage jeder weiteren Auswertung bildet und den Ausgangspunkt für vertiefende BI-Themen legt.