Power BI Reporting für Unternehmen

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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   Power BI wird in Unternehmen eingesetzt, um Kennzahlen, Berichte und Dashboards standardisiert, transparent und wiederholbar bereitzustellen. Dieser Power BI Unternehmensreporting Kurs zeigt, wie Power BI als professionelles Reporting-Werkzeug im Unternehmen aufgebaut und dauerhaft genutzt werden kann.
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   Die Teilnehmenden lernen, wie Reporting-Strukturen entwickelt werden, die mehrere Fachbereiche, Management-Ebenen und zentrale Reporting-Teams unterstützen. Dabei wird vermittelt, wie aus einzelnen Auswertungen ein systematisches, zuverlässiges und gut organisiertes Unternehmensreporting mit Power BI entsteht.
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   Im Mittelpunkt stehen typische Anforderungen aus der Unternehmenspraxis: konsistente KPI-Definitionen, einheitliche Standardberichte, klare Reporting-Zyklen und regelmäßige Aktualisierungen. Die Teilnehmenden erfahren, wie Berichte fachlich abgestimmt, zielgruppenorientiert aufgebaut und strukturiert veröffentlicht werden.
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   Darüber hinaus behandelt der Kurs wichtige organisatorische Aspekte wie Workspace-Strukturen, Berichtsumgebungen, Berechtigungen, Versionierung und Reporting-Prozesse. Ziel ist es, Power BI so einzusetzen, dass Berichte im Tagesgeschäft zuverlässig genutzt werden können und Kennzahlen im Unternehmen einheitlich verstanden werden.
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   Der Kurs unterstützt dabei, Power BI als Reporting-Plattform professionell zu etablieren - für Fachbereiche, Management, Controlling, BI-Teams und zentrale Reporting-Verantwortliche.
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   Kursinhalte
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   In diesem Power BI Unternehmensreporting Kurs lernen die Teilnehmenden

   Grundlagen des unternehmensweiten Reportings mit Power BI zu verstehen
   Reporting-Strukturen für mehrere Fachbereiche aufzubauen
   KPI-Logik und Kennzahlendefinitionen zu standardisieren
   Standardberichte und Reporting-Zyklen zu entwickeln
   Berichtsvarianten für Fachbereiche und Management zu erstellen
   Workspaces und Berichtsumgebungen sinnvoll zu strukturieren
   Berichte organisiert zu veröffentlichen und bereitzustellen
   Nutzung, Aktualisierung und Reporting-Prozesse zu planen
   Berechtigungen und Versionierung im Reporting-Kontext zu berücksichtigen
   Qualität, Konsistenz und Transparenz im Unternehmensreporting sicherzustellen

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   Bad Homburg vor der Höhe

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bad Homburg vor der Höhe

   Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 1.000–5.000 €

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   Berlin

   Blended Learning · Teilzeit · 3–6 Monate · 1.000–5.000 €

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   Bonn

   Blended Learning · Vollzeit · 1–3 Monate · 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