Business Intelligence

Passt der Kurs zu dir?

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   Sicherer Umgang mit Excel, Prozentrechnung und Grundbegriffen der Statistik wie Mittelwert, Median und Streuung.
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   Für die IHK-Prüfung zur Berufsspezialistin oder zum Berufsspezialisten für Datenanalyse: eine IT-Ausbildung, eine andere Ausbildung mit einem Jahr Praxis, sechzig Leistungspunkte aus einem Studium mit zwei Jahren Praxis oder vier Jahre einschlägige Berufspraxis (§ 2 DAFPrV).
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   Bereitschaft, Datenschutzregeln einzuhalten, denn Auswertungen mit Kunden- oder Personaldaten fallen unter die DSGVO.

Das lernst du

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   Business Intelligence ist die Gesamtheit aller Methoden, Technologien und Prozesse zur Umwandlung von Rohdaten in entscheidungsrelevante Informationen - diese Weiterbildung vermittelt Ihnen alle Kompetenzen für professionelle Business Intelligence in modernen Datenumgebungen.
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   Grundlagen der Business Intelligence

   Business Intelligence umfasst den vollständigen BI-Lifecycle: Datenerhebung aus operativen Systemen, ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), Data Warehouse-Architektur und OLAP-Modellierung bis zur Visualisierung und Kommunikation von Insights. Sie lernen die BI-Kernkonzepte: Star Schema und Snowflake Schema für Data Warehouse-Modellierung, dimensionale Modellierung nach Kimball sowie die Planung und Steuerung von BI-Projekten. Ressourcen-Management für BI-Teams und die Einführung von BI-Governance-Strukturen bilden das strategische Fundament.

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   Business Intelligence - Visualisierung und Reporting

   Im Mittelpunkt dieser Business Intelligence-Weiterbildung stehen die führenden BI-Tools: Power BI für interaktive Dashboards und DAX-Berechnungen (Microsoft PL-300 Vorbereitung), Tableau für visuelle Analytik sowie SQL für komplexe Datenabfragen und Stored Procedures. Python mit Pandas und Matplotlib ergänzt die BI-Toolbox für fortgeschrittene Analysen. Controlling durch KPI-Dashboards, Management-Reports und Self-Service-BI ermöglicht transparente Unternehmenssteuerung auf allen Ebenen.

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   Business Intelligence- Moderne Datenarchitekturen und KI

   Moderne Business Intelligence geht über klassisches Reporting hinaus: Cloud-BI mit Azure Synapse Analytics, Snowflake und dbt (Data Build Tool) für Data-Mesh-Architekturen. Predictive Analytics, ML-Integration in BI-Tools und KI-gestützte Anomalie-Erkennung erweitern den BI-Werkzeugkasten. Risikomanagement durch Datensicherheit, Data Governance und DSGVO-konforme BI-Architekturen ist ein praxisrelevanter Schwerpunkt.

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   Business Intelligence - Agile BI-Entwicklung

   Agile BI-Entwicklung mit Scrum und Kanban, DevOps-Prinzipien für BI-Pipelines sowie Lean Data Management zur Ressourcen-Optimierung runden die Weiterbildung ab. Kommunikation von BI-Ergebnissen -- Data Storytelling, Executive Reporting und Dashboard-Design-Prinzipien -- ist ein abschließender Praxisschwerpunkt.

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   Zertifizierung und Abschluss

   Diese Business Intelligence-Weiterbildung bereitet Sie auf anerkannte Zertifizierungen wie z.B. Microsoft PL-300 (Power BI Data Analyst) vor. Mit dem Abschluss sind Sie befähigt, Business Intelligence eigenverantwortlich zu konzipieren, umzusetzen und strategisch im Unternehmen zu verankern.

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   Münster

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Bocholt

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Paderborn

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

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   Hamm

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · bis 1 Monat · 1.000–5.000 €

Förderwege

Wer deinen Kurs zahlt

Brutto im Monat

Mitte und Viertel bundesweit

3 Schritte vom Kurs in den Beruf

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   Berichte, die sich selbst aktualisieren

   Du verbindest in Power BI Daten aus ERP, CRM und Excel-Listen, modellierst Beziehungen und schreibst Kennzahlen mit DAX. Ein solcher Bericht holt neue Zahlen ohne Kopierarbeit. Beispiel: Der monatliche Umsatzbericht für die Vertriebsleitung aktualisiert sich jeden Morgen aus dem Warenwirtschaftssystem.

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   Ergebnisse verständlich präsentieren

   BERUFENET nennt das Visualisieren und Präsentieren der Ergebnisse in den Fachabteilungen als Aufgabe von Data Analysts. Im Kurs übst du, aus einer Auswertung eine klare Aussage mit passendem Diagramm zu machen. Beispiel: Du zeigst der Einkaufsleitung in einem Dashboard, welche Lieferanten wiederholt zu spät liefern.

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   Mit Data Engineers und Data Scientists zusammenarbeiten

   Du lernst, Anforderungen an Datenqualität und Datenmodelle so zu formulieren, dass Data Engineers sie umsetzen können. Für Prognosen übergibst du aufbereitete Daten an Data Scientists oder nutzt einfache Verfahren der Predictive Analytics selbst. Beispiel: Du meldest dem Datenteam, dass doppelte Einträge im Kundenstamm die Umsatzzahlen verfälschen.

Themen

Arbeitsmarkt

Data Analyst bundesweit in Zahlen