Business-Intelligence Dashboard-Entwicklung Kurs

Lektion 1 • Was Business Intelligence bedeutet

Definiert BI, seine Geschichte und seine Abgrenzung von roher Berichterstattung. Untermauert das Kapitel, indem Dashboards als Entscheidungsunterstützungswerkzeuge dargestellt werden.

Lektion 2 • Der BI-Workflow von Anfang bis Ende

Stellt die gesamte Datenpipeline von der Rohdatenaufnahme bis zur visuellen Ausgabe dar. Hilft den Studierenden zu verstehen, wo die Dashboard-Entwicklung in den breiteren Prozess einzuordnen ist.

Lektion 3 • Stakeholder und Anwendungsfälle

Identifiziert Führungskräfte, operative und analytische Dashboard-Nutzer sowie deren Bedürfnisse. Verknüpft die Zielgruppenanalyse mit Designentscheidungen, die später im Kurs getroffen werden.

Lektion 1 • Datenqualitätsbewertung

Vermittelt Profiling-Techniken zur Erkennung fehlender Werte, Duplikate und Ausreißer. Etabliert Datenqualität als Voraussetzung für vertrauenswürdige Dashboard-Kennzahlen.

Lektion 2 • Techniken zur Datenbereinigung

Behandelt Standardisierung, Imputation und Deduplizierungs-Workflows. Bereitet Datasets direkt für die folgenden Modellierungs- und Aggregationsschritte vor.

Lektion 3 • Berechnete Felder und Kennzahlen

Demonstriert die Erstellung abgeleiteter Spalten, Verhältnisse und aggregierter Measures. Diese berechneten Felder werden zu den Kern-KPIs, die in Dashboards angezeigt werden.

Lektion 4 • Grundlagen der Datenaktualisierung und Datenpipeline

Erklärt geplante Aktualisierungen, inkrementelle Ladevorgänge und grundlegende ETL-Konzepte. Stellt sicher, dass Studierende verstehen, wie Dashboards nach der Erstellung aktuell bleiben.

Lektion 1 • Häufige Visualisierungsfehler

Identifiziert abgeschnittene Achsen, Missbrauch von Dual-Achsen und Diagramm-Müll, die Daten verzerren. Befähigt Studierende, fehlerhafte Visualisierungen zu kritisieren und zu korrigieren.

Lektion 2 • Den richtigen Diagrammtyp auswählen

Ordnet Datenbeziehungen – Vergleich, Verteilung, Zusammensetzung, Trend – geeigneten Diagrammformen zu. Verhindert Fehldarstellungen durch eine schlechte Diagrammauswahl.

Lektion 3 • Menschliche Wahrnehmung und visuelle Kodierung

Erklärt präattentive Merkmale und wie das Gehirn visuelle Informationen verarbeitet. Untermauert jede nachfolgende Designentscheidung mit der Kognitionswissenschaft.

Lektion 4 • Grundlagen der Typografie und des Layouts

Behandelt Schrifthierarchie, Weißraum und rasterbasiertes Layout für Dashboards. Verbindet visuelle Struktur mit Lesbarkeit und Benutzernavigation.

Lektion 1 • Dashboard-Typen und -Zwecke

Unterscheidet strategische, operative und analytische Dashboard-Kategorien nach Zielgruppe und Aktualisierungshäufigkeit. Legt die Designabsicht fest, bevor mit der Layout-Arbeit begonnen wird.

Lektion 2 • Informationsarchitektur und -hierarchie

Vermittelt Inhalts-Priorisierung, visuelle Hierarchie und logische Gruppierung von Metriken. Stellt sicher, dass Benutzer kritische Informationen finden, ohne das gesamte Dashboard scannen zu müssen.

Lektion 3 • Interaktivität und Benutzersteuerung

Behandelt Filter, Datenschnitte, Drill-downs und QuickInfos, die es Benutzern ermöglichen, Daten zu erkunden. Verbindet interaktives Design mit den zuvor eingeführten Self-Service-BI-Anwendungsfällen.

Lektion 4 • Wireframing und Prototyping

Führt Studierende von Low-Fidelity-Skizzen zu interaktiven Prototypen, bevor sie mit dem Bau beginnen. Reduziert Nacharbeit, indem Layout-Entscheidungen frühzeitig mit Stakeholdern validiert werden.

Lektion 1 • Verbinden mit Datenquellen

Demonstriert Live- und importierte Verbindungen zu Datenbanken, Dateien und Cloud-Diensten. Legt die Datenebene fest, von der alle nachfolgenden Visualisierungen abhängen.

Lektion 2 • Formatierung und Theming

Wendet konsistente Farbschemata, Schriftarten und Branding auf die Dashboard-Leinwand an. Untermauert die Typografie- und Farbprinzipien aus Kapitel 3 in einer Live-Umgebung.

Lektion 3 • Erstellen von Kernvisualisierungen

Führt durch die Erstellung von Balken-, Linien-, Karten- und KPI-Karten-Visualisierungen innerhalb der Plattform. Übersetzt die Diagrammauswahlprinzipien aus Kapitel 3 in plattformspezifische Aktionen.

Lektion 4 • Anwenden von Filtern und Interaktionen

Konfiguriert Kreuzfilterung, Datenschnitte und berichtsweite Filter innerhalb der Plattform. Setzt die in Kapitel 4 behandelten Interaktivitäts-Designkonzepte um.

Lektion 1 • Leistungsoptimierung für Berechnungen

Identifiziert langsame Formeln und wendet Best Practices an, um die Ausführungszeit von Abfragen zu reduzieren. Stellt sicher, dass komplexe Dashboards auch bei realen Datenmengen leistungsfähig bleiben.

Lektion 2 • Bedingte und logische Berechnungen

Verwendet IF, SWITCH und verschachtelte Logik, um Schwellenwertalarme und Segmentierungen zu erstellen. Übersetzt Geschäftsregeln direkt in berechnete Felder, die visuelle Hinweise steuern.

Lektion 3 • Statistische Measures und Prognosen

Führt Varianz, Standardabweichung, Perzentile und integrierte Prognosefunktionen ein. Verleiht Dashboards über einfache Summen und Durchschnitte hinaus analytische Tiefe.

Lektion 4 • Rangfolge- und Top-N-Analyse

Erstellt dynamische Rangfolge-Measures und Top-N-Filter, die von Benutzerauswahl gesteuert werden. Unterstützt Wettbewerbs- und Leistungsranglisten-Dashboards, die in den Bereichen Vertrieb und Betrieb üblich sind.

Lektion 1 • Skalierbarkeit für große Datasets

Führt Partitionierung, DirectQuery-Modus und zusammengesetzte Modelle für Big-Data-Szenarien ein. Bereitet Studierende darauf vor, Dashboards zu erstellen, die auf Unternehmensebene leistungsfähig bleiben.

Lektion 2 • Optimierung des Datenmodells

Reduziert die Modellgröße durch Entfernen von Spalten, Anpassen von Datentypen und Aggregationstabellen. Ein schlankes Modell ist die mit Abstand wirkungsvollste Leistungsverbesserung, die erzielt werden kann.

Lektion 3 • Überwachen und Verwalten von Dashboards

Richtet Nutzungsmetriken, Aktualisierungsüberwachung und Alarmierung für Produktions-Dashboards ein. Stellt sicher, Dashboards nach der Bereitstellung zuverlässig und genau bleiben.

Lektion 4 • Diagnose von Leistungsengpässen

Verwendet integrierte Leistungsanalysen und Abfrageprotokolle, um langsame visuelle Elemente und Abfragen zu lokalisieren. Etabliert eine diagnoseorientierte Denkweise vor der Anwendung von Optimierungen.

Lektion 1 • Compliance- und Datenschutzpraktiken

Wendet Datenmaskierung, Vertraulichkeitskennzeichnungen und Aufbewahrungsrichtlinien an, um Datenschutzverpflichtungen zu erfüllen. Stellt sicher, Dashboards verantwortungsvoll mit personenbezogenen und sensiblen Daten umgehen.

Lektion 2 • Grundlagen der Data Governance

Behandelt Datenverantwortung, Abstammungsverfolgung, zertifizierte Datasets und Glossarverwaltung. Verbindet Governance-Praktiken mit der Vertrauenswürdigkeit und Prüfbarkeit von Dashboards.

Lektion 3 • Sicherheit auf Zeilen- und Objektebene

Konfiguriert dynamische Sicherheit auf Zeilenebene und Objektebenenbeschränkungen nach Benutzerrolle. Verhindert die unbefugte Offenlegung von Daten in gemeinsam genutzten Dashboard-Umgebungen.

Lektion 4 • Deployment-Pipelines und Versionskontrolle

Verwendet Deployment-Pipelines, um Dashboards sicher von der Entwicklung in die Produktion zu überführen. Reduziert das Bereitstellungsrisiko und unterstützt kollaborative Entwicklungs-Workflows.