Datenintegration mit Power BI: Betriebsdaten und Netzwerkbetrieb

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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   Die Weiterbildung "Datenintegration mit Power BI für Netzwerkadministratoren: Betriebsdaten und Netzwerkbetrieb" führt schrittweise in die Themen "Betriebsdaten" und "Netzwerkbetrieb" ein und überträgt die Inhalte auf nachvollziehbare Arbeitssituationen. Bei der Ergebniskontrolle werden sowohl Power BI als auch Datenintegration anhand nachvollziehbarer Kriterien betrachtet. Im Mittelpunkt stehen verlässliche Betriebsabläufe, Zugriffssteuerung, Überwachung und technische Dokumentation. Die fachliche Einordnung von Power BI wird durch konkrete Aufgaben zu Datenintegration ergänzt. Als roter Faden dient die Aufgabenstellung "Datenintegration mit Power BI für Netzwerkadministratoren"; sie wird aus fachlicher, methodischer und qualitätsbezogener Perspektive bearbeitet. Teilnehmende bearbeiten nachvollziehbare Praxisfälle aus datenbezogenen Analyse- und Plattformaufgaben, vergleichen Lösungswege und halten Annahmen, Entscheidungen sowie Ergebnisse fest. Ziel ist ein strukturiertes Verständnis der im Titel beschriebenen Aufgabenfelder und ihrer Anwendung in unterschiedlichen Arbeitssituationen.
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   Im fachlichen Mittelpunkt stehen das Kompetenzfeld Power BI und der Anwendungsschwerpunkt Datenintegration.
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   Die Bildungsinhalte sind in sieben aufeinander bezogene Lernabschnitte gegliedert

   Datenwege und fachliche Ziele: Der Schwerpunkt "Datenintegration mit Power BI für Netzwerkadministratoren" wird hinsichtlich Aufgabenrahmen, typischer Einsatzbereiche und der dafür benötigten Arbeitsschritte eingeordnet. Die Ausrichtung konkretisiert sich durch den Weg von Quellen und Strukturen über Verarbeitungsschritte bis zu nutzbaren und geprüften Ergebnissen sowie durch Schnittstellen, Abhängigkeiten und kontrollierte Übergänge zwischen mehreren Arbeits- oder Systembereichen.
   Betriebsdaten: Laufende Systeme werden anhand von Zuständen, Meldungen und Kennzahlen kontrolliert; Abweichungen werden strukturiert untersucht.
   Netzwerkbetrieb: Der Schwerpunkt liegt auf verlässlichen Abläufen, kontrollierten Änderungen und einer dokumentierten Fehlerbearbeitung.
   Ergebnisdarstellung: Das Teilthema wird anhand zentraler Begriffe, typischer Arbeitsschritte und eines nachvollziehbaren Anwendungsfalls bearbeitet. Zwischen Power BI und Datenintegration werden Gemeinsamkeiten, Unterschiede und sinnvolle Übergänge herausgearbeitet.
   Zugriffe, Änderungen und Überwachung: Berechtigungen und Konfigurationen werden kontrolliert angepasst und anschließend anhand geeigneter Signale überprüft.
   Qualität der Auswertung: Quellen, Annahmen, Berechnungen und Aussagen werden kontrolliert und verständlich dokumentiert. Der Transferteil vertieft Power BI und überführt die Erkenntnisse zu Datenintegration in eine zusammenhängende Aufgabe.
   Transfer in berufliche Situationen: Mehrere typische Situationen werden verglichen, damit Vorgehensweisen angepasst und begründet auf neue Anforderungen übertragen werden können.
   Zum Abschluss werden Arbeitsergebnisse aus Power BI reflektiert und mit den Lernzielen zu Datenintegration abgeglichen. Die Übungen sind so angelegt, dass Teilnehmende Begriffe nicht nur wiedergeben, sondern Arbeitsschritte begründen, Ergebnisse prüfen und auf einen neuen Fall übertragen. Die Lernaufgaben verbinden Power BI mit Datenintegration und machen die Schnittstellen zwischen beiden Themen sichtbar. Die Dokumentation der Praxisaufgaben macht Lernfortschritte, offene Fragen und fachliche Entscheidungen nachvollziehbar.

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   26.10.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 5.000–10.000 €

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   München

   23.11.2026 · Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 5.000–10.000 €

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