Data Analyst – Aufgaben, Ausbildung & Perspektiven

Ein Data Analyst strukturiert und analysiert große Datensammlungen, um wertvolle Informationen für das Unternehmen zu extrahieren und diese in einer aufbereiteten Form zu präsentieren. Dabei arbeitet ein Datenanalyst eng mit Kollegen zusammen, die ihm die notwendigen Daten liefern, und entwickelt auf Basis seiner Analysen konkrete Handlungsempfehlungen, um das Unternehmen strategisch zu unterstützen.

Was macht ein Data Analyst?

Die Aufgaben eines Data Analyst können in folgende Gebiete eingeteilt werden.

• Implementierung neuer Systeme zur Datensammlung: Das Einrichten und Optimieren von Systemen zur effizienten Datenerfassung, die möglicherweise nicht nur vorhandene Datenquellen nutzt, sondern auch neue Datenquellen erschließt.
• Zusammenarbeit mit Entwicklerteams: Enges Arbeiten mit Software- und Systementwicklern, um sicherzustellen, dass die Tools und Systeme optimal auf die Bedürfnisse der Datenanalyse abgestimmt sind.
• Definition und Entwicklung von Kennzahlen: Festlegung der Metriken, die für die Bewertung der Geschäftsprozesse und der Unternehmensleistung wesentlich sind, und Anpassung der Berichterstattungsstrategien an diese Kennzahlen.
• Datenschutz und Datensicherheit: Überwachung der Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und Gewährleistung der Sicherheit der Datensysteme, um die Integrität und Vertraulichkeit der Daten zu sichern.
• Entwicklung von Methoden zur systematischen Datenerfassung und Anwendung von ETL-Methoden: Spezifische Techniken zur Datenerfassung und -transformation, die den Prozess der Datenintegration und -aufbereitung standardisieren und optimieren.
• Aufbau und Pflege von Datenbanken: Die kontinuierliche Wartung und Verbesserung von Datenbankstrukturen, um Effizienz und Zugänglichkeit der Daten sicherzustellen.
• Identifikation von Mustern und Anomalien: Eine spezifische Analyseaufgabe, die darauf abzielt, ungewöhnliche Datenpunkte oder -muster zu erkennen, die auf potenzielle Probleme oder Chancen hinweisen könnten.

Der Kern im Beruf des Data Analyst ist also die Analyse von Daten um daraus einen Mehrwert für das Unternehmen zu gewinnen. Daten können sehr komplex, in unterschiedlicher Form oder z.B. in sehr großer Menge vorliegen, so dass es oft einen Spezialisten braucht der die Nutzung dieser Daten ermöglicht.

Data Analyst werden

Für eine Karriere als Data Analyst ist typischerweise ein Hochschulabschluss in Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Feld erforderlich. Um Data Analyst zu werden, sind sowohl formale Bildungswege als auch praktische Erfahrungen entscheidend. Hier sind die wesentlichen Schritte, um in diesem Beruf erfolgreich zu sein:

1. Ausbildung und Studium: Ein Hochschulabschluss in Informatik, Statistik, Mathematik oder einem verwandten Feld ist typischerweise erforderlich, um als Data Analyst zu arbeiten. Studiengänge wie Data Science, Wirtschaftsinformatik oder ähnliche Fachrichtungen sind besonders vorteilhaft. Masterabschlüsse sind nicht unbedingt notwendig, können jedoch die Karrierechancen und das Gehalt verbessern. Spezialisierungen und Zertifikate: Weiterbildungen und spezialisierte Zertifikate in Bereichen wie Datenanalyse, maschinelles Lernen und Datenbankmanagement sind zunehmend wichtig. Zertifikatslehrgänge, wie das IHK-Zertifikat zum Data Analyst oder spezielle Studiengänge an Hochschulen und Fachhochschulen, bieten tiefgreifende Fachkenntnisse.
2. Quereinstieg: Auch ohne direkt relevanten Studienabschluss ist ein Quereinstieg möglich, besonders wenn Berufserfahrung oder Projekterfahrung vorliegt. Ausbildungsberufe wie Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse bieten ebenfalls einen Einstieg in die Branche. Die Handhabung von Analysetools und Programmiersprachen wie Python oder R sowie Erfahrungen mit Datenbanktechnologien sind essentiell. Plattformen wie Kaggle oder Open-Source-Projekte ermöglichen es, praktische Erfahrungen zu sammeln und das eigene Können zu demonstrieren.

Wie viel verdient ein Data Analyst?

Im Durchschnitt liegt das Gehalt für einen Junior Data Analyst bei ca. 48.730 € pro Jahr. Mit 5 Jahren Berufserfahrung steigt dein Gehalt auf ca. 62.423 € pro Jahr. Leitest du ein Team und hast 10 Jahre Berufserfahrung, kannst du mit einem Jahresgehalt von ca. 80.802 € pro Jahr rechnen. Das Einstiegsgehalt für Data Analysts kann je nach Unternehmen und Standort variieren. In besonders datengetriebenen Branchen oder bei Positionen mit umfangreicher Verantwortung können die Gehälter noch deutlich höher liegen. Zudem spielen Faktoren wie Unternehmensgröße, Standort und die Nachfrage nach Datenanalysefähigkeiten eine wesentliche Rolle bei der Gehaltsfindung. Genauere Informationen individuelle Gehaltsanalyse bekommst du auf unserer Seite zum Gehalt als Data Analyst.

Berufsaussichten für Data Analysts

Die Berufsaussichten für Data Analysts sind in der heutigen datengetriebenen Wirtschaft äußerst positiv. Mit dem fortlaufenden digitalen Wandel und der zunehmenden Bedeutung von Daten in allen Branchen wächst die Nachfrage nach Fachkräften, die nicht nur Daten sammeln und analysieren, sondern auch wertvolle Einblicke für strategische Entscheidungen liefern können. Unternehmen aus dem Gesundheitswesen, Finanzsektor, Marketing, E-Commerce und vielen weiteren Feldern suchen aktiv nach Data Analysts, um ihre Datensätze in nutzbare Informationen umzuwandeln. Diese Entwicklung deutet darauf hin, dass die Rolle des Data Analysts in der Zukunft noch wichtiger werden wird, mit vielfältigen Karrieremöglichkeiten, vom Einstieg in spezialisierte Rollen bis hin zu Führungspositionen in der Datenanalyse. Zudem fördert die technologische Weiterentwicklung, wie etwa in den Bereichen Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, neue Spezialisierungen und erweitert das Berufsfeld weiter. Kurz gesagt, für angehende wie erfahrene Data Analysts bieten sich ausgezeichnete Karrierechancen und ein dynamisches Arbeitsumfeld, in dem sie einen wesentlichen Beitrag zum Erfolg von Organisationen leisten können.

Das World Economic Forum prognostiziert, dass die Nachfrage nach Berufen wie Data Analysts und Scientists, Spezialisten für Big Data, Business Intelligence Analysts, Experten für Datenbanken und Netzwerke sowie Data Engineers von 2023 bis 2027 um etwa 30 bis 35 Prozent zunehmen wird. Spezialisten für Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen können sogar einen Nachfrageanstieg von 40 Prozent erwarten. Zudem schaffen Fortschritte in den Bereichen Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Big Data laufend neue Einsatzgebiete und Möglichkeiten zur Spezialisierung. Vor dem Hintergrund des stetigen Anstiegs der Datenmengen und technologischer Innovationen wird erwartet, dass Data Analysts eine immer wichtigere Rolle einnehmen und ihr Tätigkeitsfeld sich ständig erweitern wird, was langfristig ausgezeichnete Perspektiven für Karriere und berufliches Wachstum verspricht.

Spezialisierungen für Data Analysts

Im Bereich der Datenanalyse gibt es eine Vielzahl von Spezialisierungsmöglichkeiten, die es Data Analysts ermöglichen, sich in bestimmten Branchen oder technischen Fertigkeiten weiterzuentwickeln. Zu diesen Spezialisierungen gehören unter anderem Business Intelligence (BI), Big Data Analytics oder Predictive Analytics

Business Intelligence. Bei Business Intelligence geht es darum, Daten in Bezug auf die Geschäftstätigkeit zu analysieren und Berichte zu erstellen, die strategische Entscheidungen unterstützen. BI-Analysts verwenden eine Reihe von Tools und Techniken, um Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL-Prozesse), um aussagekräftige Berichte, Dashboards und Visualisierungen zu erstellen. Diese Spezialisierung erfordert ein tiefes Verständnis von Datenbanken, Data Warehousing und Reporting-Software sowie ausgeprägte analytische Fähigkeiten. Durch die Identifizierung von Trends, Mustern und Leistungsindikatoren tragen BI-Analysten wesentlich dazu bei, operative Effizienz zu steigern, Marktchancen zu erkennen und strategische Ziele zu erreichen, indem sie datengestützte Einblicke liefern, die direkt auf Geschäftsprozesse und -strategien angewendet werden können.

Big Data Analytics. Die Spezialisierung auf Big Data Analytics stellt Data Analysts vor die Herausforderung, mit extrem großen und komplexen Datensätzen zu arbeiten, die herkömmliche Datenverarbeitungsanwendungen überfordern. Big Data Analysten nutzen fortschrittliche Analysemethoden und Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken, um Muster, Trends und Einblicke in Datenmengen zu entdecken, die aus einer Vielzahl von Quellen stammen können Dazu gehören soziale Medien, Transaktionsprotokolle und IoT-Geräte. Diese Spezialisierung erfordert ein robustes technisches Verständnis und die Fähigkeit, mit komplexen Datenstrukturen und Algorithmen zu arbeiten. Durch die Analyse von Big Data können Analysten das Kundenverhalten besser verstehen und letztendlich fundierte Entscheidungen treffen, die zur Optimierung von Geschäftsprozessen, zur Produktentwicklung und zur Steigerung der Kundenzufriedenheit beitragen.

Predictive Analytics. Bei Predictive Analytics nutzen Data Analysts Vorhersagemodelle, um zukünftige Trends, Verhaltensweisen und Ereignisse zu prognostizieren. Diese analytische Disziplin kombiniert statistische Methoden, maschinelles Lernen und Data Mining-Techniken, um Muster und Beziehungen in historischen Daten zu identifizieren und darauf basierend Vorhersagen zu treffen. Analysten, die sich auf Predictive Analytics spezialisieren, sind in der Lage, Risiken zu minimieren, Chancen zu identifizieren und strategische Entscheidungen in Bereichen wie Marketing, Finanzen, Betrieb und Kundenservice zu optimieren. Ihre Arbeit unterstützt Unternehmen dabei, proaktiv zu handeln, indem sie zukünftige Kundenbedürfnisse antizipieren, Umsatzsteigerungen durch gezielte Marketingkampagnen realisieren und die Effizienz durch Vorhersage von Nachfrage- und Angebotstrends verbessern.

Wo kann man als Data Analyst arbeiten?

Als Data Analyst findest du überall dort einen Job, wo Daten analysiert und erhoben werden. Hier sind einige Beispiele:

• Finanzdienstleistungen: hier kannst du als Data Analyst beispielsweise bei einer Bank arbeiten und Transaktionsdaten analysieren, um betrügerische Aktivitäten zu identifizieren und zu verhindern. Darüber hinaus könntest du auch Modelle entwickeln, um das Kreditrisiko von Kunden zu bewerten und Empfehlungen für die Kreditvergabe zu geben
• Soziale Medien: Im Bereich soziale Medien spielt der Data Analyst eine wesentliche Rolle bei der Analyse von Benutzerverhalten, der Effektivität von Marketingkampagnen und der Optimierung von Benutzererlebnissen. Du kannst beispielsweise für eine Social-Media-Plattform arbeiten und regelmäßig Daten zu Nutzerinteraktionen, Engagement-Raten und dem Erfolg von Werbekampagnen analysieren. Anhand dieser Analysen gibst du Empfehlungen zur Verbesserung der Plattformfunktionalität oder zur Entwicklung zielgerichteterer Marketingstrategien ab.
• Streamingdienste: hierbei gibst du als Data Analyst Einblick in Zuschauerpräferenzen und die Effektivität von Empfehlungssystemen. Du trägst dazu bei, Muster im Zuschauerverhalten zu identifizieren. Basierend auf diesen Analysen kannst du Empfehlungsalgorithmen verbessern, um personalisierte Empfehlungen für Benutzer zu generieren und die Benutzererfahrung zu optimieren. Das trägt dazu bei, die Zufriedenheit der Benutzer zu steigern und die Bindung an die Plattform zu erhöhen, was letztendlich zu einem größeren Erfolg des Streamingdienstes führt.

Datenanalysten haben das Privileg, in einer breiten Palette von Branchen und Organisationen tätig zu sein. Die zunehmende Bedeutung von Daten in der heutigen Welt hat die Nachfrage nach kompetenten Data Analysts in nahezu allen Sektoren verstärkt, was vielfältige Karrieremöglichkeiten in Aussicht stellt.

Werkzeuge eines Data Analyst

Data Analysts bedienen sich verschiedener Programmiersprachen und Instrumente, um ihre Aufgaben wirkungsvoll zu bewältigen. Sie nutzen SQL für das Durchführen von Datenbankabfragen und das Herausfiltern relevanter Informationen aus umfangreichen Datensätzen. Für die Datenanalyse und das Erstellen von Modellen greifen sie auf R und Python zurück, da diese Sprachen umfassende statistische Funktionen und Bibliotheken bereitstellen. Zudem setzen sie Business Intelligence Werkzeuge wie Tableau oder Power BI ein, um Daten anschaulich darzustellen und Berichte für verschiedene Stakeholeder zu generieren. Ein praxisnahes Beispiel hierfür ist die Nutzung von SQL, um Kundendaten aus einer Firmendatenbank zu erfragen und mit Python oder R statistische Untersuchungen durchzuführen, die Kundentrends aufdecken. Die Ergebnisse können sie dann mittels Tableau oder Power BI in einem Dashboard aufbereiten und dem Management oder Kollegen vorlegen.

Methoden zur Datenanalyse

• ETL (Extract, Transform, Load): Dies ist ein gängiger Prozess, bei dem Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, transformiert und dann in ein Zielsystem geladen werden. Hierbei werden Daten in das gewünschte Format gebracht und aufbereitet, um Inkonsistenzen zu korrigieren und die Qualität zu verbessern.
• Data Wrangling: Diese Methode beinhaltet das Bereinigen, Transformieren und Zusammenführen von Rohdaten, um sie für die Analyse vorzubereiten. Data Wrangling umfasst Aktivitäten wie das Entfernen von Duplikaten, das Auffüllen fehlender Werte und das Umformatieren von Daten.
• Datenbereinigung: Dieser Schritt konzentriert sich darauf, Fehler oder Inkonsistenzen in den Daten zu identifizieren und zu korrigieren. Dies kann das Entfernen von fehlerhaften Datensätzen, die Standardisierung von Werten oder die Bereinigung von Textdaten umfassen.
• Datenintegration: Bei der Datenintegration werden Daten aus verschiedenen Quellen kombiniert und in einem gemeinsamen Format zusammengeführt. Dies kann erforderlich sein, wenn Daten aus mehreren Systemen stammen und in einem einheitlichen Format analysiert werden sollen.
• Datenformatierung: Diese Methode beinhaltet das Umwandeln von Daten in das benötigte Format, z. B. von Text in numerische Werte oder von einem Datum in ein standardisiertes Datumsformat.
• Datenvalidierung: Vor der Analyse werden Daten auf ihre Qualität und Vollständigkeit überprüft, um sicherzustellen, dass sie für die Analyse geeignet sind. Dies umfasst die Überprüfung von Datenintegrität, Konsistenz und Genauigkeit.

Neben diesen technischen Kompetenzen sind Kommunikationsfähigkeiten entscheidend, um komplexe Analysen verständlich an Stakeholder zu kommunizieren. Kritisches Denken, Problemlösungsfähigkeiten und Detailorientierung unterstützen Data Analysts dabei, präzise und aussagekräftige Datenanalysen durchzuführen.

Unterschied Data Analyst und Data Scientist

Der Data Analyst konzentriert sich primär auf das Sammeln, Aufbereiten und Analysieren von Daten zur Erstellung von Berichten und Lösungen für spezifische Geschäftsfragen, während der Data Scientist komplexere Modelle unter Verwendung von Machine Learning und fortgeschrittenen Analysetechniken entwickelt, um neue Erkenntnisse und Vorhersagen aus großen Datenmengen zu gewinnen. Während Data Analysts in erster Linie auf Tools zur Datenabfrage und -visualisierung spezialisiert sind, benötigen Data Scientists fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python und R, die für maschinelles Lernen und statistische Analysen verwendet werden.

Die Rollen von Data Analysts und Data Scientists überschneiden sich häufig, insbesondere in kleineren Unternehmen, jedoch gibt es klare Unterscheidungsmerkmale in ihren Aufgaben, Kompetenzen und der Tiefe der Datenanalyse.

Aufgaben

• Data Analysts fokussieren sich auf das Sammeln, Bereinigen und Interpretieren von Daten, um Berichte zu erstellen und datengetriebene Antworten auf spezifische Fragen zu liefern, die oft von anderen Abteilungen wie Marketing oder Vertrieb gestellt werden. Sie nutzen dabei SQL Queries, BI-Tools wie Power BI und Datenvisualisierungstools wie Tableau.
• Data Scientists nehmen eine vorgelagerte Rolle in der Datenauswertung ein und beschäftigen sich mit komplexeren Aufgaben wie der Entwicklung von Machine Learning-Modellen und Algorithmen, die auf umfangreichen Datenmengen trainiert werden. Sie sind zudem oft in die Softwareentwicklung involviert und nutzen fortgeschrittene Analysemethoden, um aus Big Data Smart Data zu machen. Sie formulieren eigenständig Fragestellungen und sind intensiv in die strategische Entscheidungsfindung und Modellbildung eingebunden.

Ausbildung

• Data Analysts können häufig mit einem Bachelorabschluss in das Berufsfeld einsteigen.
• Data Scientists benötigen in der Regel einen Masterabschluss, da tiefergehendes Wissen in Mathematik, Statistik und Informationstechnologie erwartet wird.

Verantwortung

• Data Analysts sind oft ausführende Kräfte, die auf Basis von vorgegebenen Fragen Analysen durchführen.
• Data Scientists hingegen entwickeln oft selbst die Fragestellungen und Prognosemodelle und tragen so direkt zur Strategieentwicklung und -umsetzung bei.

Zusammengefasst ist der Data Scientist in der Regel tiefer in die Theorie und Praxis der Datenverarbeitung und -analyse eingebunden und arbeitet an komplexeren Projekten, die fortgeschrittene Kenntnisse in maschinellem Lernen und algorithmischer Modellierung erfordern, während der Data Analyst sich stärker auf die praktische Analyse und das Reporting konzentriert. Beide Rollen sind essentiell für datengetriebene Unternehmen, unterscheiden sich jedoch in der Tiefe und Breite der Datenkompetenz und in den Anforderungen an ihre technischen sowie theoretischen Fähigkeiten.