Abstract
Datenzugriff und Automatisierung: Exporte, Schnittstellen, wiederholbare Berichte und Anbindung an BI/Reporting-Werkzeuge ohne Medienbrüche.
Empfohlene Dauer: 1 Tag (7 Stunden plus Pausen).
Schwerpunkt: praxisnahes Vorgehen von Einrichtung über Qualitätssicherung bis zur wiederholbaren Auswertung.
Inhaltsverzeichnis
- Zielsetzung und Einsatzszenarien
- Voraussetzungen
- Kerninhalte
- Schritt-für-Schritt-Anleitung
- Übungen und Checklisten
Zielsetzung und Einsatzszenarien
Datenzugriff und Automatisierung: Exporte, Schnittstellen, wiederholbare Berichte und Anbindung an BI/Reporting-Werkzeuge ohne Medienbrüche.
Voraussetzungen
- Grundverständnis der gewünschten KPIs und Reports
- Optional: Zugang zu einem BI-Tool oder Tabellenkalkulation für Übungen
Kerninhalte
- Datenbedarfe modellieren: KPI-Definitionen, Granularitäten, Zeitfenster
- Export-Strategien: Standardexporte, geplante Routinen, Archivierung
- Schnittstellenkonzepte: API-Abfragen, Token-Handling, Zugriffstrennung
- Reporting-Pipelines: CSV/JSON → Tabellen/BI → Dashboards
- Qualität: Versionierung von KPI-Logik, Reproduzierbarkeit, Monitoring
Schritt-für-Schritt-Anleitung
- KPI- und Dimensionskatalog definieren (was wird wann benötigt?).
- Export-/API-Strategie festlegen (manuell, geplant, automatisiert).
- Standardabfragen entwerfen und mit Beispielzeiträumen testen.
- Datenablage strukturieren (Ordner-/Namensschema, Versionen).
- Reporting-Template erstellen (z. B. Monats- und Kampagnenreport).
- Qualitätsregeln festlegen: Plausibilitätschecks, Fehlermeldungen, Logikänderungen.
- Automatisierungsplan erstellen (Zeitplan, Verantwortliche, Wartung).
Übungen und Checklisten
- KPI-Katalog mit Dimensionen und Zeitauflösung dokumentieren.
- Monatsreport-Pipeline skizzieren (Input → Transform → Output).
- Plausibilitätscheck-Liste für Exportdaten erstellen.
