Im Berufsfeld Data Quality Management nimmt Fehleranalyse eine wichtige Rolle ein, da Auffälligkeiten frühzeitig erkannt und ihre Ursachen systematisch verfolgt werden müssen. Der Kurs verbindet Datenqualitätspraxis, Power-BI-Reporting und eine strategische KI-Einordnung.


!Kursinhalt


!1. Fehlerquellen verstehen
*Umgang mit fehlenden und fehlerhaften Werten
*Datenintegration und -transformation
*Excel als Werkzeug der Vorprüfung
*Datenqualität sichern


!2. Statistische Diagnose
*Statistische Kennwerte verstehen
*Lagemaße und Dispersionsmaße
*Identifikation von Ausreißern in Power BI
*Korrelationen erkennen


!3. Reporting der Fehleranalyse
*Verknüpfung zu Datenbanken
*Measures und DAX-Sprache
*Filterkontexte für Fehlerklassen
*Best Practices der Datenvisualisierung


!4. Fehleranalyse strategisch einbetten
*Datenqualität als AI-Readiness-Faktor
*Governance-Strukturen für Fehlerprozesse
*Anforderungen aus DSGVO
*KI-Einordnung automatisierter Fehlersuche


!Berufliche Relevanz


*Belastbare Sicht auf Fehlerursachen
*Frühe Erkennung kritischer Fehler
*Wiederverwendbare Diagnosebausteine
*Anschluss an strategische KI-Initiativen