Die Teilnehmenden erwerben grundlegendes Wissen über Data Quality, welches entscheidend für die Durchführung belastbarer Analysen ist.

Grundlagen von Data Quality
  • Zentrale Qualitätsdimensionen wie Vollständigkeit, Konsistenz und Genauigkeit kennenlernen
  • Typische Ursachen schlechter Datenqualität identifizieren und Bewertungskriterien anwenden

Praktische Methoden zur Sicherstellung von Data Quality
  • Daten bereinigen, standardisieren und validieren mit klar definierten Regeln
  • Fehlerquellen wie Dubletten, Ausreißer oder fehlende Werte systematisch erkennen
  • Workflows zur kontinuierlichen Qualitätsprüfung entwickeln und dokumentieren

Analysefähige Daten bereitstellen
  • Strukturierte Vorbereitung von Daten für Dashboards, Reports und Abfragen
  • Verwendung von SQL und Power BI zur Sichtbarmachung von Datenqualitätskennzahlen
  • Automatisierte Ansätze nutzen, um Data Quality langfristig zu sichern

Data Quality gezielt in den Arbeitsalltag integrieren
  • Praxisnah lernen, wie Datenqualität in typische Analyseprojekte eingebunden wird
  • Mit konkreten Aufgaben und Best Practices das eigene Qualitätsbewusstsein schärfen
  • Zentrale Kompetenzen erwerben, um mit hochwertiger Datenbasis wirkungsvoll zu arbeiten