Vom Betriebsanalysten zum Data Analyst – Weiterbildung

Diese Weiterbildung richtet sich gezielt an den Übergang von der klassischen Betriebsanalyse zur datengetriebenen Analyse: Wer bislang vor allem mit ERP-Kennzahlen und betriebswirtschaftlichen Auswertungen gearbeitet hat, lernt hier, dieselben operativen Fragestellungen mit SQL, Python und Power BI sowie prädiktiven Modellen anzugehen. Im Mittelpunkt steht die Integration von ERP-Daten in umfassendere Datensätze, die Konsolidierung aus mehreren Unternehmenssystemen und die Ableitung strategischer Handlungsempfehlungen aus den Ergebnissen - immer eingebettet in Anforderungen an Datenqualität und Datenschutz.

Die vier Modulblöcke führen vom Grundverständnis des Rollenwechsels über die Integration betrieblicher Daten und den Einsatz analytischer Werkzeuge bis zu prädiktiver Analyse und Datenqualität. Modul 1 legt das Grundverständnis für den Übergang von der Betriebsanalyse zur Data-Analyst-Rolle.

• Unterschiede zwischen klassischer Betriebsanalyse und datengetriebener Analyse
• Nutzung statistischer Methoden zur Auswertung betrieblicher Muster
• Übergang von deskriptiver Kennzahlenbetrachtung zu datenbasierten Analysen
• Typische Denkweisen und Arbeitsschritte eines Data Analyst
• Abgrenzung der Data-Analyst-Rolle von klassischen Controlling-Aufgaben
• Aufbau eines analytischen Mindsets für operative Fragestellungen

Modul 2 behandelt die Integration von ERP- und weiteren Betriebsdaten als Grundlage tieferer Analysen.

• Techniken zur Verknüpfung betrieblicher Daten mit quantitativ gestützten Entscheidungsprozessen
• Integration von ERP-Daten in umfassendere Datensätze
• Zusammenführung von Daten aus mehreren Unternehmenssystemen
• Herausforderungen bei uneinheitlichen Datenformaten zwischen Systemen
• Aufbau einer konsolidierten Datenbasis für tiefere operative Einblicke
• Dokumentation der Datenherkunft für Nachvollziehbarkeit

Modul 3 vermittelt die analytischen Werkzeuge, die den Übergang zur Data-Analyst-Rolle praktisch ermöglichen.

• Einsatz von SQL zur Datenextraktion und Konsolidierung aus Unternehmenssystemen
• Verwendung von Python zur Auswertung operativer Datensätze
• Erstellung interaktiver Dashboards und Berichte mit Power BI
• Auswahl des passenden Werkzeugs je nach Analysefragestellung
• Zusammenspiel von SQL, Python und Power BI im Analyseprozess
• Automatisierung wiederkehrender Auswertungsschritte

Modul 4 überführt die Analyseergebnisse in strategische Entscheidungen und sichert deren Qualität ab.

• Interpretation von Daten durch prädiktive Modelle und Trendanalysen
• Ableitung strategischer Handlungsschritte aus datenunterstützten Erkenntnissen
• Sicherstellung von Datenqualität durch regelmäßige Überprüfung und Validierung
• Einhaltung von Datenschutzstandards im Umgang mit Unternehmensdaten
• Ethische Richtlinien bei der Analyse personenbezogener oder sensibler Daten
• Kommunikation von Analyseergebnissen gegenüber operativen Fachbereichen

Im Praxisteil durchlaufen die Teilnehmenden den vollständigen Weg von ERP-nahen Betriebsdaten bis zur strategischen Handlungsempfehlung.

• Extraktion von Daten aus einem simulierten ERP-System mit SQL
• Konsolidierung von Daten aus mehreren Beispielsystemen
• Auswertung eines operativen Datensatzes mit Python
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards für betriebliche Kennzahlen
• Anwendung eines einfachen prädiktiven Modells auf operative Daten
• Erstellung einer Trendanalyse für eine betriebliche Fragestellung
• Ableitung einer strategischen Handlungsempfehlung aus den Ergebnissen
• Prüfung eines Datensatzes auf Qualitäts- und Konsistenzprobleme
• Dokumentation der verwendeten Datenquellen und Analyseschritte
• Berücksichtigung von Datenschutzanforderungen bei sensiblen Betriebsdaten
• Präsentation der Analyseergebnisse vor einer operativen Fachabteilung
• Rückschau des eigenen Rollenwechsels vom Betriebsanalysten zum Data Analyst

Die vier Module folgen bewusst dem tatsächlichen Weg vom Betriebsanalysten zum Data Analyst: erst das veränderte Grundverständnis, dann die Datenintegration aus bestehenden ERP-Systemen, anschließend die neuen analytischen Werkzeuge und schließlich deren Einsatz für strategische, qualitätsgesicherte Entscheidungen. Am Ende der Weiterbildung können die Teilnehmenden ihre bisherige betriebswirtschaftliche Erfahrung mit SQL, Python und Power BI verbinden, statt eine der beiden Perspektiven zugunsten der anderen aufzugeben.

Der Kurs richtet sich an Mitarbeiter/innen aus allen Bereichen, die zukünftig in der Analyse und Interpretation von Daten tätig werden möchten und Interesse an IT und Programmierung mitbringen.

• Betriebsanalyst/innen und Controller/innen, die in eine Data-Analyst-Rolle wechseln möchten
• Mitarbeitende mit ERP-Erfahrung, die ihre Kennzahlenarbeit um SQL, Python und Power BI erweitern
• Fachkräfte, die operative Unternehmensdaten künftig prädiktiv statt nur deskriptiv auswerten sollen
• Personen mit betriebswirtschaftlichem Hintergrund und Interesse an datengetriebener Entscheidungsfindung

Der Kurs findet im Hybrid-Learning-Format statt, überwiegend in Teilzeit mit einzelnen Vollzeit-Phasen. Ausgangspunkt jedes Moduls sind reale betriebliche Fragestellungen, wie sie aus ERP-Systemen und klassischer Betriebsanalyse bekannt sind, die anschließend mit SQL, Python und Power BI neu bearbeitet werden. Dieser Aufbau macht den Rollenwechsel vom Betriebsanalysten zum Data Analyst unmittelbar erfahrbar, statt neue Werkzeuge losgelöst vom bisherigen Erfahrungshintergrund zu vermitteln.

Die Weiterbildung ist überwiegend in Teilzeit mit einzelnen Vollzeit-Phasen angelegt und gliedert sich in vier Module vom Grundverständnis bis zur prädiktiven Analyse. Der zeitliche Schwerpunkt liegt zunächst auf der Dateintegration aus ERP- und weiteren Systemen und verschiebt sich im weiteren Verlauf auf die analytischen Werkzeuge und deren strategische Anwendung.

Die Weiterbildung schließt mit einem Trägerzertifikat sowie einer Abschlussprüfung ab, die die erworbenen Kenntnisse in Datenintegration, SQL, Python, Power BI und prädiktiver Analyse dokumentiert. Es handelt sich um eine anbieterseitige Bestätigung der Kursteilnahme, die die neu erworbene technische Analysekompetenz neben der bereits vorhandenen betriebswirtschaftlichen Erfahrung dokumentiert.

Viele Unternehmen verfügen über erfahrene Betriebsanalyst/innen, denen für den Sprung in datengetriebene Analyseaufgaben die technischen Werkzeuge fehlen - und über technisch versierte Neueinsteiger/innen ohne betriebswirtschaftliches Verständnis für ERP-Daten. Diese Weiterbildung schließt genau diese Lücke, indem sie an vorhandener betriebswirtschaftlicher Erfahrung ansetzt. Der besondere Mehrwert liegt darin, dass SQL, Python und Power BI nicht abstrakt, sondern direkt an ERP-nahen, betrieblichen Fragestellungen vermittelt werden. Dadurch verstehen die Teilnehmenden nicht nur die Werkzeuge, sondern auch, wie sich damit dieselben Fragen beantworten lassen, die sie zuvor mit klassischer Betriebsanalyse bearbeitet haben. Für die berufliche Praxis eröffnet das den Übergang von einer reinen Kennzahlen- und Reporting-Rolle zu einer Position, die operative Unternehmensdaten aktiv mit prädiktiven Modellen und Trendanalysen für strategische Entscheidungen nutzbar macht.