*Wir passen den Kursaufbau und die Inhalte an Ihre spezifischen Anforderungen und relevanten Anwendungsfälle an.
Modul 1: SQL Grundlagen im Finanzkontext
- Tabellen, Zeilen, Spalten und Schlüssel in Transaktions, Kunden, Kontroll und Risikodaten verstehen
- Datenstrukturen lesen und erkennen, wie fachliche Objekte zusammenhängen
- Einfache SELECT Abfragen mit Filtern, Sortierung und Bedingungen schreiben
- Typische Fachfragen aus dem Finanzbereich in SQL Logik übersetzen
Modul 2: Filter, berechnete Felder und Datenqualitätsprüfungen
- WHERE Bedingungen für Zeiträume, Produkte, Kanäle, Regionen, Status und Kontotypen einsetzen
- Berechnete Felder für Salden, Exposures, Abweichungen und einfache Quoten erstellen
- Mit Null Werten, unvollständigen Datensätzen und inkonsistenten Quelldaten umgehen
- Einfache Prüfungen durchführen, um die Verlässlichkeit der Ergebnisse zu erhöhen
Modul 3: Finanzdaten sinnvoll verknüpfen
- Transaktions, Kunden, Konto, Kontroll und Referenztabellen mit dem passenden Join Typ verbinden
- Eins zu eins, eins zu viele und viele zu eins Beziehungen in Finanzdaten verstehen
- Doppelte Zeilen und irreführende Summen nach Joins vermeiden
- Gut lesbare Mehrtabellenabfragen für Reporting und Kontrollzwecke erstellen
Modul 4: Gruppieren, aggregieren und fachliche Kennzahlen
- Nach Kundensegment, Produkt, Region, Einheit, Kanal und Berichtszeitraum aggregieren
- COUNT, SUM, AVG, MIN und MAX für typische Reportingfragen einsetzen
- Gruppierte Sichten für Volumina, Salden, Auffälligkeiten und Aktivitätsniveaus erstellen
- Gruppierte Ergebnisse fachlich sinnvoll interpretieren
Modul 5: Transaktionsanalyse mit SQL
- Transaktionsdaten nach Typ, Kanal, Status, Betragsband und Zeitraum abfragen
- Sichten für Trends, Spitzen, Stornos, Abweichungen und Auffälligkeiten aufbauen
- Ungewöhnliche Muster und operative Anomalien in großen Datenmengen erkennen
- Transaktionsabfragen so strukturieren, dass sie Dashboards und Review Unterlagen unterstützen
Modul 6: Kunden und Kontoanalysen
- Kundenaktivität, Segmentierung, Dauer der Beziehung und Produktnutzung analysieren
- Kunden und Kontodaten mit Transaktions und Ertragsverhalten verknüpfen
- Sichten für Konzentration, Inaktivität, Abwanderungssignale und Kontenentwicklung erstellen
- Ergebnisse vorbereiten, die Beziehungsmanagement und Service Reviews unterstützen
Modul 7: Kontroll und Abstimmungsreporting
- Kontrolldaten zu fehlgeschlagenen Prüfungen, fehlenden Feldern, Grenzwertverletzungen und Prozessausnahmen abfragen
- Sichten für Abstimmungen, Differenzanalysen und ungeklärte Positionen aufbauen
- Quell und Zielwerte über Reporting Schritte hinweg vergleichen
- Governance und Kontrollüberwachung mit klaren SQL Ergebnissen unterstützen
Modul 8: Risiko und Exposuresicht mit SQL
- Mit einfachen Risikoindikatoren, Exposures, Limits und Schwellenwertlogik arbeiten
- Ergebnisse nach Gegenpartei, Bereich, Produkt, Region und Zeit segmentieren
- Fachliche Sichten aufbauen, die Monitoring und Eskalationsgespräche unterstützen
- Auffälligkeitsbasierte Ergebnisse so darstellen, dass sie Untersuchungen anstoßen, ohne voreilige Schlüsse zu ziehen
Modul 9: Datumslogik, Trends und periodenbezogene Analysen
- Mit Daten für Transaktionszeitpunkte, Berichtsstichtage, Monatsende, Quartalsende und Aging arbeiten
- Monat zu Monat und Zeitraumvergleiche erstellen
- Rollierende Summen und zeitbezogene Vergleichssichten aufbauen
- Häufige Fehler bei Zeitfiltern und Reportingfenstern vermeiden
Modul 10: Subqueries, Common Table Expressions und Window Functions
- Subqueries nutzen, um Logik schrittweise aufzubauen
- Common Table Expressions für Lesbarkeit und Wartbarkeit einsetzen
- Window Functions für Ranking, laufende Summen, gleitende Sichten und partitionierte Analysen einführen
- Für komplexere Finanzfragen die passende Abfragestruktur wählen
Modul 11: Abfragequalität, Performance und Validierung
- Abfragen so schreiben, dass sie für Kolleginnen, Kollegen, Reviewer und Prüfer verständlich bleiben
- Summen, Joins, Filter und fachliche Definitionen vor der Weitergabe prüfen
- Häufige Performanceprobleme in großen Finanzdatenbeständen erkennen
- Praktische Routinen entwickeln, um Geschwindigkeit, Genauigkeit und Wartbarkeit auszubalancieren
Modul 12: Von SQL Ergebnissen zu Entscheidungsunterstützung
- SQL Ergebnisse in klare fachliche Aussagen und Handlungsimpulse übersetzen
- Ergebnismengen für BI Dashboards, Kontrollreporting und Management Unterlagen vorbereiten
- Annahmen, Definitionen und Grenzen in SQL gestützten Analysen dokumentieren
- Eine praktische Checkliste für künftige Arbeiten mit Finanzdaten aufbauen
