Business-Intelligence-Kurs
Der Business Intelligence (BI)-Kurs vermittelt den Lernenden das Wissen und die Fähigkeiten, Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse für die strategische Entscheidungsfindung umzuwandeln.
Dieser umfassende Kurs behandelt BI-Grundlagen, Data Warehousing, ETL-Prozesse und Datenverwaltung. Die Lernenden lernen BI-Tools wie Power BI, Tableau und Looker kennen und beherrschen die Erstellung von Dashboards, Datenvisualisierung und Leistungsmetriken.
Zu den fortgeschrittenen Themen gehören Predictive Analytics, maschinelles Lernen in BI, Echtzeit-Datenverarbeitung und cloudbasierte BI-Lösungen.
Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, BI für den Geschäftserfolg zu nutzen, die Effizienz zu steigern und datengesteuerte Entscheidungen voranzutreiben.
📚 Kursübersicht
⦿ Was ist Business Intelligence?
⦿ Bedeutung von BI bei der Entscheidungsfindung
⦿ BI vs. Data Science vs. Data Analytics
⦿ BI-Tools-Übersicht (Power BI, Tableau, Looker usw.)
⦿ Datentypen (strukturiert, halbstrukturiert, unstrukturiert)
⦿ Datenquellen (Datenbanken, Tabellenkalkulationen, APIs)
⦿ Data Warehousing-Konzepte
⦿ OLTP vs. OLAP
⦿ Datenextraktion, -transformation und -laden (ETL)
⦿ Datenpipelines und Automatisierung
⦿ Datenspeicherlösungen (SQL, NoSQL, Data Lakes, Cloud Storage)
⦿ Datenverwaltung und Compliance
⦿ Grundlagen relationaler Datenbanken (SQL, ER-Diagramme)
⦿ Sternschema und Schneeflockenschema
⦿ Datennormalisierung und -denormalisierung
⦿ Indizierung und Abfrageoptimierung
⦿ Übersicht über BI-Tools (Power BI, Tableau, Looker, QlikView)
⦿ Installation und Einrichtung von BI-Tools
⦿ Verbindung zu Datenquellen herstellen
⦿ Erstellen grundlegender Dashboards
⦿ Prinzipien einer effektiven Datenvisualisierung
⦿ Arten von Diagrammen und wann man sie verwendet
⦿ Erstellen interaktiver Dashboards
⦿ Storytelling mit Daten
⦿ Key Performance Indicators (KPIs) und Metriken
⦿ Beschreibende, diagnostische, prädiktive und präskriptive Analytik
⦿ Trendanalyse und Prognose
⦿ Drill-Down und Slice-and-Dice-Analyse
⦿ Joins, Unterabfragen und CTEs
⦿ Fensterfunktionen und Aggregationen
⦿ Datenbereinigung und -transformation mit SQL
⦿ Erweiterte Optimierung der Abfrageleistung
⦿ Power BI Desktop-Übersicht
⦿ Datentransformation mit Power Query
⦿ DAX-Grundlagen (Data Analysis Expressions).
⦿ Erstellen dynamischer Berichte und Dashboards
⦿ Tableau-Schnittstelle und -Funktionen
⦿ Datenmischung und Verknüpfungen in Tableau
⦿ Erweiterte Visualisierungen (Karten, Heatmaps, Histogramme)
⦿ Berechnete Felder und Tabellenberechnungen
⦿ Automatisieren von Datenaktualisierungen in BI-Tools
⦿ API-Integrationen mit BI-Plattformen
⦿ BI mit CRM- und ERP-Systemen verbinden
⦿ Echtzeit-BI- und Streaming-Daten
⦿ Einführung in Predictive Analytics
⦿ Maschinelles Lernen in Business Intelligence
⦿ Zeitreihenprognose
⦿ Stimmungsanalyse mit BI-Tools
⦿ Cloud BI vs. On-Premise BI
⦿ BI mit AWS (QuickSight), Google Cloud (Looker) und Azure
⦿ Cloud Data Warehouses (BigQuery, Redshift, Snowflake)
⦿ BI in einer Cloud-Umgebung implementieren
⦿ BI-Implementierung in Organisationen
⦿ Self-Service BI vs. Enterprise BI
⦿ BI-Governance und Sicherheit
⦿ Zukünftige Trends in der Business Intelligence
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Last updated on Mar 18, 2025
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