Wir liefern Datenanalyse-Kompetenz mit Qlik in Ihren Schulungsraum
Datenanalyse-Kompetenz umfasst mehr als bloßes Tool-Knowhow. Sie entscheiden, welche Mitarbeiter welche Kompetenzen erlangen sollen. Wir liefern diese frei Haus in Ihren Schulungsraum. Durch unser modulares Kurskonzept holen wir Ihre Mitarbeiter punktgenau ab, sie werden weder über- noch unterfordert.
Gewinnen Sie im Folgenden einen Überblick über unsere standardisierten, kompetenz-orientierten Trainings - bei Bedarf individualisieren wir diese auf Ihre Bedürfnisse.
Herausforderung:
Daten stehen selten in einer Form bereit, dass Sie unmittelbar analysiert werden können: Sie müssen z.B. Daten aus unterschiedlichen Quellsystemen laden (z.B. Buchhaltung, ERP, CRM, Excel mit Budget-Werten) in einer gemeinsamen Auswertung analysieren. In Excel führen Sie mehrere manuelle Schritte durch, im besten Fall erstellen Sie ein Makro zur Teilautomatisierung.
In BI-Systemen wird dieser Vorgang automatisiert: Man spricht vom ETL-Prozess (englisch: Extract Transform Load) bzw. von Datenmodellierung.
Kompetenz:
Datenmodellierung ist die praktische Anwendung von Mengenlehre. Das klingt mathematischer, als es ist. Datenmodellierung setzt vor allem "analytisches Denken" voraus.
In der Theorie heißt das: Analytische Fähigkeiten erfassen das Vermögen, ein komplexes System gedanklich oder physisch in seine Elemente bzw. Subsysteme zu zerlegen, diese zu klassifizieren, sowie zwischen ihnen kausale und finale Zusammenhänge aufzudecken.
Praktisch bedeutet das: Sie laden Tabellen, bilden Schnittmengen mit anderen Tabellen, verarbeiten das Ergebnis zu einer Folgetabelle, die sie letztlich wie in Excel pivotieren.
Neben den analytischen Fähigkeiten ist vor allem fachliches Datenbank-Knowhow, insbesondere SQL, sehr hilfreich.
Unsere Trainings für Sie:
Dieser Kurs ist tool-unabhängig und zeigt Ihnen anhand von Beispielen aus der Praxis die Notwendigkeit von Datenmodellierung. Sie stellen fest, dass bestimmte Fragen des Managements mit bestehenden Datensets nicht beantwortbar sind: Sie müssen die Daten transformieren, um die Fragen beantworten zu können.
Ziel:
Sie lernen die praktische Anwendung von Mengenlehre: Ihre Denkweise ändert sich von transaktionalem (fall-bezogenen) Denken hin zu strukturiertem Denken in Mengen und Teilmengen. Das ist die Grundlage für analytisches Denken: Es ist nicht möglich, analytisches Denken in einem Kurs zu lernen. Es ist hingegen möglich, Sie diesbezüglich zu sensibilisieren. Das ist Ziel dieses Kurses.
Zielgruppe:
Dieser Kurs richtet sich an alle künftigen Datenmodellierer, für die der Begriff "Star-Schema" nicht so selbstverständlich wie die tägliche Morgenhygiene ist. Wir empfehlen den Kurs ebenso für Nicht-Modellierer: Wann immer Sie mit Datenanalyse zu tun haben, ist es hilfreich, ein Grundverständnis für Denken in Mengen zu haben.
Vorkenntnisse:
Keine
Dauer:
4 Stunden
Dieser Kurs bietet die technische Umsetzung des Kurses "Einführung in die Datenmodellierung" mittels SQL (Structured Query Language) . Der Kurs findet in unserer MSSQL-Trainingsumgebung statt. Der Kurs ist aber datenbank-unabhängig, da der Fokus auf den SQL-Grundlagen liegt.
Ziel:
Sie
lernen die grundlegenden Funktionalitäten zur Datenabfrage mit SQL
(JOINS, UNIONs, GROUP BY, etc.) . Die Manipulation (Erstellen, Update
und Löschen) der Daten ist "out of scope". Der Kurs dient als
Vorbereitung für die Qlik-Datenmodellierungs-Kurse.
Zielgruppe:
Wir empfehlen diesen Kurs für all jene Personen, die künftig Daten mittels Qlik modellieren (Nachfolgekurse "Grundlagen der Datenmodellierung mit Qlik" und "Fortgeschrittene Datenmodellierung mit Qlik") und keine Vorkenntnisse in SQL haben.
Vorkenntnisse:
Allgemeines Grundverständnis für Datenanalyse und -modellierung (Kurs "Einführung in die Datenmodellierung")
Dauer:
8 Stunden
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Datenmodellierung mit QlikView oder Qlik Sense. Nachdem Sie am ersten Tag Daten aus unterschiedlichen Datenquellen in ein gemeinsames Datenmodell laden, werden Sie am zweiten Tag in die Welt der Datentransformation eintauchen: So werden Sie z.B. in Excel gepflegte Jahres-Budgetwerte aliquot auf Monate umrechnen, um einen Soll-Ist-Abgleich je Monat durchführen zu können.
Ziel:
Nach Abschluss dieses Kurses haben Sie ein solides Rüstwerkzeug, um Ihre ersten Qlik-Datenmodelle zu entwickeln. Sie werden die Wichtigkeit des sogenannten "Star-Schemas" verstehen und auch in der Lage sein, Daten diesbezüglich zu transformieren.
Zielgruppe:
Zukünftige Qlik-Datenmodellierer
Vorkenntnisse:
Allgemeines Grundverständnis für Datenanalyse und -modellierung (Kurs "Einführung in die Datenmodellierung"), SQL-Grundkenntnisse, d.h. der Unterschied zwischen JOIN und UNION sollte bekannt sein (Kurs "SQL Basics")
Dauer:
16 Stunden
In diesem praxisbezogenen Workshop erleben Sie die typischen Herausforderungen im Umgang mit Hierarchien (z.B. Kostenstellen-Hierarchien).
Ziel:
Sie lernen sowohl methodische Ansätze im Umgang mit Hierarchien als auch die technischen Lösungen mittels QlikView oder Qlik Sense.
Zielgruppe:
Erfahrene Qlik-Datenmodellierer, die innerhalb Ihrer Organisation Datenmodellierungs-Herausforderungen im Umgang mit Hierarchien haben.
Vorkenntnisse:
Praktische Erfahrung in der Datenmodellierung mit Qlik
Dauer:
8 Stunden
Stellen Sie folgendes Szenario vor: Als Produktionsplaner eines Anlagenbauers erstellen Sie Gantt-Projektpläne mit Start- und Ende-Zeitpunkten je Vorgang. Nun sollen Sie die Kapazitätsauslastung je Tag auswerten - Sie müssen also die Vorgänge in tages-genaue "Slices" (Zeitscheiben) unterteilen.
Dieser Praxis-Workshop zeigt Ihnen die typischen Schwierigkeiten und Lösungsansätze im Umgang mit Zeitreihen.
Ziel:
Sie lernen sowohl methodische Ansätze als auch die technische Umsetzung mittels QlikView oder Qlik Sense im Umgang mit Zeitreihen.
Zielgruppe:
Erfahrene Qlik-Datenmodellierer, die vor konkreten Herausforderungen im Umgang mit Zeitreihen stehen.
Vorkenntnisse:
Praktische Erfahrung in der Datenmodellierung mit Qlik
Dauer:
8 Stunden
Qlik-Datenmodelle sind oftmals historisch gewachsene Datenmodelle: Klein begonnen wachsen Sie im Laufe der Zeit zu wahren "Molochen" - zu Lasten der Performance (Skript-Laufzeit und/oder RAM). In diesem Workshop werden Sie ein solches "Moloch" sowohl hinsichtlich Skript-Laufzeit als auch hinsichtlich RAM-Bedarf optimieren.
Ziel:
In diesem Praxis-Workshop lernen Sie die
performance-beeinflussenden Faktoren für Qlik-Datenmodelle, sodass Sie
Letztere mit einfachen Tips und Tricks performanter machen.
Zielgruppe:
Erfahrene Qlik-Datenmodellierer mit konkreten Herausforderungen hinsichtlich Skript-Laufzeiten bzw. RAM-Verbrauch von Datenmodellen
Vorkenntnisse:
Praktische Erfahrung in der Datenmodellierung mit Qlik
Dauer:
8 Stunden
Herausforderung:
Datenanalysetools, egal ob Excel oder BI-Tool, liefern nahezu endlose Möglichkeiten zur Darstellung von Informationen. Die Palette reicht von Balken- und Liniencharts über Tortendiagramme bishin zu "Exoten" wie z.B. Spinnendiagrammen oder Marimekko-Diagrammen.
In der Datenvisualisierung geht es aber letztlich darum, Entscheidungsgrundlagen für Manager aufzubereiten. Der Manager muss sich rasch zurechtfinden und die entscheidungsrelevanten Botschaften ableiten können. Deswegen gilt fast immer: Weniger ist mehr. Einheitliche Charttypen und z.B. Farben für Ist- und Planwerte helfen den Entscheidern, das Wesentliche schneller zu finden.
Kompetenz:
Während in der Datenmodellierung oftmals von der sogenannten Developer-Rolle gesprochen wird, wird dann in der Visualisierung von der Designer-Rolle gesprochen. Bei der webbasierten Datenanalyse wird dann die Rolle gerne als "Web-Designer" verstanden: Das stimmt mit der "klassischen Rolle eines Web-Designers überein, solange es um die Navigation durch eine Analyse-Applikation geht. Der Web-Designer führt den Besucher durch die Website, der Datenanalyse-Designer durch die Analyse-Applikation - z.B. vom Management-Dashboard mit einer Sales-Kennzahl zum Sales-Dashboard und von dort weiter in eine Detail-Analyse mit allen Verkaufsaufträgen.
Gute Datenvisualisierung erfordert neben der Design-Kompetenz aber zwei weitere Kernkompetenzen:
1. Management-Kompetenz: Die Datenvisualisierung hat das Ziel, Entscheidungsgrundlagen für Entscheider - in der Regel Manager - aufzubereiten. Die aufbereitende Person muss also wie ein Entscheider denken können. Nur dann kann Sie die Informationen entsprechend visualisieren.
2. Perspektivübernahme: Die aufbereitende Person muss die Fähigkeit besitzen, sich in fremde Rollen und Personen hineindenken zu können. Das gilt einerseits organisationsbedingt, indem z.B. das Top-Management andere Analyse-Anforderungen hat als das mittlere Management (z.B. Dashboard vs. Data Discovery). Anderseits gilt das auch für die eigene Persönlichkeit: die aufbereitende Person muss sprichwörtlich "raus aus der eigenen Haut" - andernfalls wird ein zahlengetriebener Tabellenmensch das ganze Unternehmen ausschließlich mit Tabellen versorgen.
Unsere Trainings für Sie:
Dieser Kurs ist tool-unabhängig und führt Sie in die Welt der Datenvisualisierung ein. Zunächst grenzen Sie einmal Begriffe wie Reporting, Dashboarding, Data Discovery, Self-Service-BI, etc. ab und überprüfen diese auf Anwendungsszenarien.
Nach dieser Einführung lernen die Best Practices der Informations-Visualisierung. Ausgehend von Negativ-Beispielen sehen Sie Schritt für Schritt, wie das Negativ-Beispiel in ein Best-Practrice-Beispiel transformiert wird und dieselben Daten plötzlich zu Entscheidungsgrundlagen werden!
Ziel:
Sie lernen zunächst typische Anwendungsszenarien der Informationsvisualisierung vom Report bis hin zum Self-Service--Dashboard - mit allen Vor- und Nachteilen. Danach vertiefen Sie Ihr Knowhow in der Visualisierung von Informationen mithilfe von Tabellen und Charts und lernen dabei die "Don't do's" als auch die "Best Practices".
Dieser Kurs vermittelt das erforderliche Wissen zur Visualisierung von Informationen. Die technische Umsetzung mithilfe von Tools ist nicht Bestandteil dieses Kurses.
Zielgruppe:
Dieser Kurs richtet sich an alle künftigen "Designer" (Report- bzw. Dashboard-Entwickler) , die nicht nur bestehende Analysen bzw. vor-spezifizierte Auswertungen 1:1 nachbauen wollen, sondern selbst aktiv zu einer Verbesserung der Informationsvisualisierung beitragen wollen.
Vorkenntnisse:
Keine
Dauer:
8 Stunden
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der Datenvisualisierung mit QlikView oder Qlik Sense. Schritt für Schritt entwickeln Sie eine Analyse-Applikation. Der Fokus liegt in den Best Practices der Visualisierung und nicht am Produkt. Konkret bedeutet das: Während Sie einem Produkt-Training alle vom Produkt unterstützten Chart-Typen kennenlernen, fokussieren Sie sich in diesem Training auf die "Gebräuchlichen". Dafür vereinheitlichen Sie beispielsweise Farben für Ist-, Vergangenheits- und Planwerte.
Ziel:
Nach Abschluss dieses Kurses sind sie in der Lage, Ihre eigenen Analyse-Applikationen mit QlikView oder Qlik Sense zu bauen. Sie lernen einerseits die Best Practices der Visualisierung mit Qlik und andererseits die Grundlagen zum Formel-Design in Qlik. Sie werden beispielsweise in der Lage sein, abhängig von der Periodenauswahl den aktuellen Umsatz als auch den Umsatz im Vergleichszeitraum des Vorjahres auszuweisen.
Zielgruppe:
Dieser Kurs richtet sich an alle künftigen QlikView bzw. Qlik Sense-Designer.
Vorkenntnisse:
Allgemeines Grundverständnis über Datenvisualisierung (Kurs "Grundlagen und Best Practices der Datenvisualisierung")
Dauer:
16 Stunden
Die Visualisierung von Informationen besteht technisch betrachtet aus 2 Komponenten: zunächst einmal der Berechnung und dann aus der eigentlichen Visualisierung. Nicht immer ist die Berechnung so trivial, dass einfach nur eine Summe oder ein Mittelwert über eine Dimension (z.B. Kunde) gebildet wird. Einmal wird gefordert, den Vertreter-Umsatz gegen einen Benchmark-Wert - z.B. alle Vertreter in demselben Land - zu messen. Ein anderes Mal wollen Sie zwei Vertreter auswählen und diese gegeneinander vergleichen. All das ist ein Kinderspiel in QlikView und Qlik Sense - wenn man weiß, wie es geht ...
Ziel:
Nach Abschluss dieses Kurses sind sie in der Lage, komplexe Formeln in QlikView oder Qlik Sense zu erstellen und zu verstehen. Zunächst entwickeln Sie ein tiefgreifendes Verständnis für Set Analysis, ehe Sie sich mit komplexen Aggregationen beschaffen (z.B. gewichteter vs. nicht gewichteter Durchschnitt). In diesem Zusammenhang lernen Sie z.B. Funktionsweisen und Unterschiede zwischen total und aggr() kennen. Abschließend befassen Sie sich noch mit statistischen Funktionen.
Dieser Kurs überzeugt insbesondere durch seine Praxisrelevanz: Alle Beispiele stammen aus dem täglichen Qlik-Projektgeschäft.
Zielgruppe:
Dieser Kurs richtet sich an Qlik-Designer mit erster Qlik-Erfahrung, die Ihr Qlik-Knowhow in den Themengebieten "Set Analysis", Aggregierung und Statistik-Funktionen erweitern wollen.
Vorkenntnisse:
Erste Erfahrungen als Qlik-Designer (Kurs "Visualisierung mit Qlik")
Dauer:
8 Stunden
Herausforderung:
Datenanalyse soll die Grundlage für Entscheidungen schaffen: Die visualisierten Daten müssen interpretiert werden: Die drastische Veränderung einer Kennzahl kann operative Gründe haben oder auch einfach in der Datenqualität begründet sein. Beide Ursachen erfordern Maßnahmen: aber jeweils gänzlich andere!
Kompetenz:
Bei der Datenanalyse geht es um die Anwendung von Analyse-Applikationen. Diese sollen in der Entscheidungsfindung helfen, die Entscheidung trifft dennoch der Entscheider: es bedarf also der Fähigkeit zum Verständnis komplexer Zusammenhänge und damit verbundener Problemlösungskompetenz.
Unsere Trainings für Sie:
In diesem tool-unabhängigen Kurs zeigen wir Ihnen die typischen Fehler in der Datenanalyse: aus der Praxis für die Praxis, so wir sie im täglichen Projektgeschäft erleben. Eine Analyse-Applikation kann noch so toll sein, wenn letztlich die falschen Schlüsse gezogen werden.
Ziel:
Der Kurs sensibilisiert Sie anhand mehrerer Beispiele aus der täglichen Projektpraxis auf mögliche Fehlinterpretationen von Daten.
Zielgruppe:
Jeder, der in irgendeiner Art und Weise Daten analysiert (egal, ob mit Excel oder als User eines BI-Dashboards).
Vorkenntnisse:
Keine
Dauer:
4 Stunden
In diesem Kurs lernen Sie die Anwendung von Analyse-Applikationen mit QlikView oder Qlik Sense. Sie lernen zunächst das in Qlik zentrale Prinzip der assoziativen Datenanalyse kennen, ehe Sie sich mit dem "Handling" von Applikationen befassen - so z.B. die Filterung von Daten, das Sperren von Filtern, das Setzen von Bookmarks u.v.m.
Ziel:
Der Kurs zeigt Ihnen die Anwendung von QlikView- bzw. Qlik Sense-Analyse-Applikationen. Er umfasst die allgemeinen, applikationsübergreifenden Standard-Funktionalitäten. Applikationsspezifische Schulungen (z.B. Navigation innerhalb einer spezifischen App) und Besonderheiten (z.B. Sonderlogiken) sind nicht Bestandteil dieses Kurses.
Zielgruppe:
End-Anwender von QlikView bzw. Qlik-Sense-Applikationen
Vorkenntnisse:
Keine
Dauer:
2 Stunden
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