Modern Data Analytics mit Microsoft Fabric & Power BI - Von Daten zu Entscheidungen

• Moderne Datenplattformen verstehen: Von BI zu Fabric
  
  • Entwicklung von klassischem Reporting hin zu integrierten Analytics-Plattformen
  • Einordnung von Microsoft Fabric im Vergleich zu klassischen Azure-Services
  • Architekturüberblick: Daten, Analytik und KI in einer Plattform
  
  
• Datenintegration und Lakehouse mit Microsoft Fabric
  
  • Aufbau einer zentralen Datenbasis mit OneLake und Lakehouse-Konzept
  • Integration strukturierter und unstrukturierter Datenquellen
  • Vereinheitlichung von Daten für Analyse und Reporting
  
  
• Datenaufbereitung und Transformation in Fabric
  
  • Nutzung von Dataflows Gen2 und Pipelines zur Datenverarbeitung
  • Bereinigung, Transformation und Anreicherung von Daten
  • Sicherstellung von Datenqualität und Konsistenz
  
  
• Semantische Modelle und Datenmodellierung
  
  • Aufbau leistungsfähiger Datenmodelle für Analytics
  • Definition von Beziehungen, Measures und Business-Logik
  • Optimierung für Performance und Skalierbarkeit
  
  
• Power BI für moderne Analytics
  
  • Erstellung interaktiver Reports und Dashboards
  • Visualisierung komplexer Daten für unterschiedliche Zielgruppen
  • Best Practices für nutzerzentrierte Analysen
  
  
• KI und Copilot in der Datenanalyse nutzen
  
  • Einsatz von Copilot zur automatisierten Erstellung von Reports
  • Nutzung natürlicher Sprache für Abfragen und Analysen
  • Generierung von Insights durch KI-gestützte Funktionen
  
  
• End-to-End Analytics: Vom Datenfluss zur Entscheidung
  
  • Verbindung aller Komponenten zu einer durchgängigen Lösung
  • Automatisierung von Datenprozessen und Aktualisierungen
  • Integration von Analysen in Geschäftsprozesse
  
  
• Governance, Sicherheit und Zugriffskonzepte
  
  • Steuerung von Zugriffen auf Daten und Reports
  • Sicherstellung von Datenschutz und Compliance
  • Verwaltung von Rollen und Berechtigungen
  
  
• Performance, Skalierung und Betrieb
  
  • Optimierung von Abfragen und Ladezeiten
  • Skalierung von Analytics-Lösungen in Unternehmen
  • Betrieb und Wartung produktiver BI-Systeme
  
  
• Business-Use-Cases und datengetriebene Entscheidungen
  
  • Identifikation relevanter Anwendungsfälle
  • Ableitung von Maßnahmen aus Datenanalysen
  • Nutzung von Analytics zur Steuerung von Geschäftsprozessen
  
  
• Praxisübung: Aufbau einer modernen Analytics-Lösung
  
  • Entwicklung einer End-to-End Lösung von Datenintegration bis Dashboard
  • Einsatz von Fabric, Datenmodellierung und Power BI
  • Präsentation und Bewertung der Ergebnisse aus Business-Sicht
    
    
    
    
  
  

• Data Analysts und BI-Spezialisten 
• Fachbereiche mit Reporting-Verantwortung 
• Data Engineers und Architekten 
• IT-Fachkräfte mit Fokus auf Daten und Analytics 

Vorkenntnisse

• Grundkenntnisse in Datenanalyse oder Reporting 
• Erste Erfahrung mit Excel, Power BI oder SQL von Vorteil 
• Basisverständnis von Datenstrukturen