Data-Quality für Data Analyst

Kursüberblick

Teilnehmende erwerben Kompetenzen, um hohe Datenqualität als Grundlage für aussagekräftige Analysen und fundierte Entscheidungen sicherzustellen. Dabei stehen zentrale Aspekte wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität von Daten im Fokus. Anhand praxisnaher Beispiele wird gezeigt, wie Daten mit geeigneten Methoden und Werkzeugen systematisch geprüft, bereinigt und validiert werden können. Inhalte Zentrale Aspekte der Datenqualität: Genauigkeit, Vollständigkeit, Konsistenz und Aktualität Systematische Prüfung, Bereinigung und Validierung von Daten Analyse von Datenbanken mittels SQL zur Aufdeckung von Fehlerquellen Erstellung strukturierter Abfragen zur Qualitätskontrolle Visuelle Aufbereitung von Datenqualitätsmetriken mit Power BI Gestaltung übersichtlicher Dashboards zur Sichtbarmachung des Zustands und Verbesserungsbedarfs der Datenbasis Workflows zur nachhaltigen Sicherung von Data Quality in analytischen Prozessen Schaffung einer verlässlichen Datengrundlage durch automatisierte Prüfmechanismen, dokumentierte Standards und klare Validierungsregeln

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