SQL für Auswertungen stellt die Grundlage dar, um Daten strukturiert abzurufen, zu filtern und für Analysen bereitzustellen. Relationale Datenbanken liefern stabile Strukturen, Power Query übernimmt Bereinigung und Transformation, und Python dient zur ergänzenden Prüfung und Exploration. Power BI ermöglicht schließlich die Weiterverarbeitung der SQL-Ergebnisse für visuelle Reports. Ziel ist eine reproduzierbare, konsistente Datenbasis, die klare Kennzahlen und analytische Fragestellungen unterstützt.
Datenmodell und Strukturierung- Relationale Tabellenmodelle mit klar definierten Beziehungen
- ER-Diagramme zur Visualisierung von Tabellenstrukturen
- Normalisierung für nachvollziehbare Datenorganisation
- Definition notwendiger Attribute für spätere Auswertungen
SQL für Auswertungen
- SELECT-Abfragen zur strukturierten Datenselektion
- JOINs zur Zusammenführung verteilter Tabellen
- Aggregation über GROUP BY und HAVING
- Erstellung wiederverwendbarer SQL-Skripte
SQL-Auswertungslogik
- Abbildung von Zeitbezügen über Datumsfunktionen
- Berechnung grundlegender Kennzahlen direkt in SQL
- Filterlogiken zur Einschränkung relevanter Datenschnitte
- Plausibilitätskontrollen über einfache Vergleichsprüfungen
Prozess und Qualität
- Import der SQL-Daten in Power BI über Power Query
- Dokumentation aller Abfragen im Projektkontext
- Einsatz von Python zur zusätzlichen Datenprüfung
- Versionierung von Abfragen für langfristige Nachvollziehbarkeit