Data Analyst: Daten in wertvolles Wissen umwandeln

Wenn heute von großen Datenmengen gesprochen wird, reden wir von einem Datenaufkommen im Zettabyte-Bereich.

Wissen Sie, wie viele Nullen ein Zettabyte hat? Es ist eine Eins mit 21 Nullen.

In Zahlen: 1.000.000.000.000.000.000.000 Bytes oder 10²¹ Bytes.

Und wir reden hier nicht von einem einzigen Zettabyte, sondern von einem Datenvolumen, das bis 2025 auf etwa 175 Zettabyte pro Jahr ansteigen soll.

Zum Vergleich:

Bei den aktuell verwendeten Festplatten reden wird von Größen im Terabyte-Bereich. Und das sind immerhin schon 10.000.000.000.000 Bytes, also eine Zehn mit zwölf Nullen. Darauf würden etwa 200.000 Songs im MP3-Format passen.

Diese Unmengen an Daten beinhalten natürlich Informationen. Und es sind wertvolle Informationen.

Vor allem für die Unternehmen, die mit solchen Informationen arbeiten.

Hier sind sie im wahrsten Sinne bares Geld wert.

Aber dieses enorme Wissen erfordert ebenfalls Wissen, nämlich das Wissen, mit diesen Daten richtig umzugehen und diese richtig auszuwerten.

Und hier kommt der Data Analyst ins Spiel. In diesem Beitrag erfahren Sie, warum er für die Unternehmen heute so wichtig ist.

Der Data Analyst und seine Arbeit

Kaum eine Branche kommt heute ohne Daten aus. Im Gegenteil, immer mehr Daten werden gesammelt und gespeichert.

Diese Datenmassen intelligent und gewinnbringend auszuwerten, ist die Aufgabe vom Data Analyst. Ein Data Analyst ist ein richtiger Datenjunkie. Er hat es mit Zahlen, Diagrammen und Berichten zu tun, um Unternehmen und Organisationen wertvolle Erkenntnisse zu liefern.

Doch was macht seinen Berufsalltag konkret aus?

Data Analysten durchforsten große Datenbestände und wandeln diese in nützliche Informationen um.

Dazu sammeln sie zunächst Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, CRM-Systemen oder Sensordaten. Dann bereinigen sie diese, um sie vergleichbar und damit nutzbar zu machen.

Das Customer-Relationship-Management-System (CRM-System) ist eine Software, die dabei hilft, Kundendaten zu verwalten. Es macht das Vertriebsmanagement einfacher, liefert hilfreiche Einblicke, ermöglicht die Integration mit sozialen Netzwerken und erleichtert die Kommunikation im Team.

Anschließend kommen moderne Analysewerkzeuge wie SQL, Tableau oder Power BI zum Einsatz. Mit ihrer Hilfe visualisiert ein Data Analyst Trends, Muster und Ausreißer in den Daten.

So lassen sich Zusammenhänge erkennen, die sonst verborgen bleiben. Und genau das macht seine Arbeit wertvoll.

SQL ist eine Programmiersprache, die zur Verwaltung und Abfrage von Datenbanken verwendet wird, um Daten zu extrahieren, aktualisieren, löschen und zu bearbeiten. Tableau und Power BI sind Datenvisualisierungstools, die es Benutzern ermöglichen, Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und in ansprechenden Dashboards, Berichten und Diagrammen zu präsentieren.

An dieser Stelle kommt auch ein wichtiger Teil der Arbeit ins Spiel.

Die so gewonnen Erkenntnisse werden in aussagekräftigen Dashboards und Berichten visualisiert. Der Data Analyst steht Beratern und Entscheidungsträgern beratend zur Seite, um gemeinsam die richtigen Entscheidungen anhand der Daten zu treffen.

Übersetzt in handfeste Maßnahmen können diese sogar den Unternehmenserfolg beeinflussen, sei es durch optimierte Prozesse oder die Entwicklung neuer datengestützter Geschäftsmodelle.

Wie Sie sehen, ist die Arbeit eines Data Analysten abwechslungsreich und von großer Bedeutung – aber auch anspruchsvoll und detailliert.

Data Analyst: Aufgaben und Verantwortungsbereiche

Data Analysten übernehmen in Unternehmen und Organisationen vielfältige Aufgaben.

Einen großen Teil ihrer Zeit verbringen sie mit der Sammlung, Aufbereitung und Bereinigung vorhandener Daten.

Denn bevor eine Analyse starten kann, müssen die Rohdaten in ein einheitliches Format gebracht und auf Plausibilität sowie Vollständigkeit geprüft werden.

Sind die Daten einmal bereit, folgen typische analytische Arbeitsschritte:

Der Data Analyst erstellt Datenbankabfragen, analysiert und filtert Daten, um darin verborgene Muster zu finden. Es geht darum, aus unstrukturierten Daten aussagekräftige Visualisierungen und Diagramme zu erstellen. Es geht also darum, wertvolle Informationen zu gewinnen. Diese dienen dann als Input für betriebswirtschaftliche oder technische Belange.

Mithilfe von statistischen Verfahren untersuchen sie dabei Abhängigkeiten zwischen den Daten und zeigen Trends und Auffälligkeiten auf.

Der Data Analyst konzentriert sich bei seiner Arbeit hauptsächlich auf die Daten. Als Grundlage verwendet er Analysen vergangener Prozesse.

Die einzelnen Schritte sehen etwa so aus:

• Zunächst wählt der Data Analyst geeignete Daten für eine Analyse und eine Problemstellung aus.
• Dann wertet er die Daten aus, um daraus wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und diese sichtbar zu machen.
• Diese Ergebnisse werden dann zusammen mit Handlungsempfehlungen an die Auftraggeber oder an die verantwortlichen Personen weitergegeben.

Außerdem ist der Data Analyst verantwortlich für die Pflege und Optimierung der Datenbanken.

Er ist also verantwortlich für den gesamten Datenprozess – von der Identifizierung und Strukturierung der Rohdaten bis zur Präsentation der Daten für das Management.

Zu den täglichen Aufgaben von einem Data Analyst gehören die folgenden:

• Entwicklung von Methoden zur systematischen Datenerfassung
• Anwendung von ETL-Methoden (Extract, Transform, Load)
• Umwandlung unstrukturierter Daten in das gewünschte Format (Data Wrangling)
• Programmierung von Abfragen zur gezielten Datenabfrage
• Aufbau und Pflege von Datenbanken
• Anwendung fortgeschrittener Analysemethoden
• Identifizierung von Mustern und Anomalien in Daten
• Aufbereitung und Präsentation von Analyseergebnissen zur Entscheidungsfindung

Auf Basis ihrer Expertise stehen Data Analysten außerdem als Berater zur Seite. Sie geben Empfehlungen zu Prozessoptimierungen, dem Einsatz neuer Technologien oder der Anpassung der Unternehmensstrategie.

Arbeitsumfeld und Karrierechancen

Ein Data Analyst ist heute in nahezu allen Branchen gefragt, von Finanzen über Logistik bis hin zur öffentlichen Verwaltung. Oft arbeiten sie im Team mit IT-Spezialisten, Betriebswirten oder Marketing-Experten an komplexen Projekten.

Der Arbeitsplatz befindet sich typischerweise in den Büroräumen des Unternehmens. Allerdings nimmt der Trend zu mobilem Arbeiten auch in dieser Branche zu. Viele der Datenspezialisten sind heute ebenso produktiv von zu Hause oder unterwegs.

Karriereperspektiven eröffnen sich insbesondere in großen Konzernen und Technikfirmen. Mit Erfahrung bestehen gute Chancen auf Führungspositionen als Data Science Manager oder Leiter einer Analytics-Abteilung. Auch die Selbstständigkeit als Berater für Datenanalyse ist eine Option.

Mit Weiterbildungen im Bereich Programmierung, Machine Learning oder Datenengineering kann der Data Analyst sein Profil zudem auf Zukunftstechnologien ausrichten. Dies eröffnet ihn auch Jobs in jungen und innovativen Branchen wie der Robotik.

Was für Fähigkeiten braucht der Data Analyst?

Zunächst wichtig ist ein solider technischer Hintergrund und gewisse IT-Fähigkeiten. Diese Dinge bilden das Fundament für die Arbeit als Data Analyst.

Auch wichtig sind die in diesem Bereich relevanten Programmiersprachen wie SQL für Datenabfragen oder Python für die Analyse der Daten. Aber das ist nicht alles, denn auch jenseits des Computers sind bestimmte Fähigkeiten gefragt:

Ohne analytisches Denken und Kenntnisse im Bereich der Statistik geht es nicht. Schließlich muss ein Data Analyst auch in der Lage sein, die Ergebnisse zu interpretieren. Dabei geht es um die Fragen:

• Welches Analysemodell ist für die vorliegenden Daten geeignet?
• Gibt es zufällige Beziehungen zwischen einzelnen Merkmalen (zufällige Korrelationen) oder Zusammenhänge zwischen Ursache und Wirkung (kausale Zusammenhänge)?

Denn nur so lassen sich aus den Daten fundierte Erkenntnisse gewinnen und Empfehlungen aussprechen.

Außerdem wichtig ist unternehmens- und branchenspezifisches Wissen.

Der Data Analyst muss ein grundlegendes Verständnis der Unternehmensprozesse in der jeweiligen Branche besitzen.

Und er braucht Geduld, Sorgfalt und eine genaue und gründliche Vorgehensweise. Bei der Arbeit mit großen Datenmengen geht es nicht ohne die gründliche Vorbereitung und Durchführung der Analyse.

Das Wissen in den verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen entwickelt sich oft erst im Laufe der Zeit. Besonders zu Beginn der Karriere ist es für einen Data Analyst daher enorm wichtig, die eigenen Stärken und Schwächen zu kennen und die eigenen Kompetenzen gezielt weiterzuentwickeln.

Ausbildung und Qualifikation

Der Data Analyst vereint mathematisch-statistisches Verständnis mit programmiertechnischen Fähigkeiten. SQL und Python sollten ihm geläufig sein.

Die meisten Arbeitgeber erwarten außerdem ein abgeschlossenes Hochschulstudium in einem datenaffinen Fachbereich. Da gibt es gleich mehrere Möglichkeiten:

Fächer wie Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Mathematik sind entsprechende Fachbereiche, die hier infrage kommen.

Beliebte Alternativen sind auch eine Ausbildung zum Fachinformatiker mit Schwerpunkt auf der Anwendungsentwicklung oder eine IT-höhere Berufsfachschule.

Gerne gesehen sind zudem Zusatzqualifikationen wie das „Google Data Analytics Professional Certificate“.

Für Quereinsteiger ohne klassischen Daten-Hintergrund bieten viele Weiterbildungsträger und Anbieter zertifizierte Kurse an.

Wichtig ist es in jedem Fall, moderne Programmiersprachen wie SQL, Python oder R zu beherrschen.

Im Gegensatz zum Data Scientist fokussiert sich der Data Analyst mehr auf die praktische Anwendung von Datenanalysemethoden anstatt auf die Entwicklung dieser Methoden.

Um für die Unternehmen einen echten Mehrwert zu bieten, sind außerdem die folgenden Kenntnisse und Qualifikationen wichtig:

• Das schon erwähnte abgeschlossene Hochschulstudium mit IT-Bezug wie Informatik oder Wirtschaftsinformatik
• Erfahrung mit ETL-Methoden. ETL besteht aus den Schritten Extract (Extraktion), Transform (Transformation) und Load (Laden). Diese computergestützte Methode ermöglicht es, Daten aus verschiedenen Quellen zu erfassen, zu bearbeiten und in einem zentralen System bereitzustellen.
• Kenntnisse in Programmiersprachen und Datenbanken wie SQL, JavaScript, R und Python sind sehr wichtig.
• Praktische Erfahrungen mit fortgeschrittenen Datenanalysemethoden wie Machine Learning und Advanced Analytics gehören ebenfalls dazu. Advanced Analytics ist die Auswertung großer Datenmengen mit modernen und intelligenten Verfahren der höheren Statistik und mit künstlicher Intelligenz.
• Ein ausgeprägtes analytisches Denkvermögen sollte ebenfalls vorhanden sein.
• Außerdem wichtig ist eine sorgfältige und präzise Arbeitsweise. Denn nur so lassen sich lückenlose Auswertungen erstellen und echte Empfehlungen aussprechen.

Es geht um die Problemlösung mithilfe von Daten und deren Auswertung.

Weitere wichtige Kenntnisse und Soft Skills

Neben fachlichen Fertigkeiten in Statistik und Datenbanken sind auch bestimmte Soft Skills wichtig. Data Analysten arbeiten oft eng mit anderen Abteilungen zusammen und müssen in der Lage sein, komplexe Dinge und Zusammenhänge verständlich aufbereiten.

Daher sind Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit und analytische Denkweise absolute Grundvoraussetzungen. Idealerweise verfügt ein Data Analyst auch über Neugier, Anpassungsfähigkeit und Durchhaltevermögen für schwierige Problemstellungen.

Nicht zuletzt ist eine ausgeprägte Affinität zu Zahlen, Diagrammen und Mustern mitzubringen. Nur wer Freude an Daten und ihrer Interpretation hat, wird langfristig glücklich in diesem Beruf.

Außer den Kenntnissen in der Datenanalysesoftware wichtig sind noch einige andere Dinge.

Die tägliche Arbeit mit umfangreichen Datenmengen macht eine hohe Konzentrationsfähigkeit erforderlich. Ohne Präzision und Sorgfalt bei der Datensammlung und -auswertung geht es ebenfalls nicht.

Obwohl ein Data Analyst oft eigenständig arbeitet, ist dennoch eine enge Zusammenarbeit mit den Kollegen wichtig. Dabei geht es um die Entwicklung von Fragestellungen, die Programmierung und Wartung von Datenbanken sowie die Präsentation der Ergebnisse.

Ohne Teamfähigkeit geht es also auch hier nicht.

Natürlich benötigt der Data Analyst auch ein hohes Maß an Verantwortungsbewusstsein. Schließlich arbeitet er mit sensiblen Daten, die vertraulich behandelt werden müssen.

Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten sind außerdem wichtig, um die Analyseergebnisse verständlich vermitteln zu können.

Ein Data Analyst sollte sich auch stets auf dem Laufenden halten, was die technischen Werkzeuge angeht. Diese entwickeln sich ständig weiter. Hier ist ein gewisses Interesse an innovativen Technologien wie Machine Learning wichtig. Ohne die kontinuierliche Weiterbildung geht es also nicht, um auch mit den neuesten Entwicklungen Schritt zu halten.

Hier sind einige Soft Skills, die ein Data Analyst braucht, in Kurzform:

• Analytisches und lösungsorientiertes Denken
• Selbstständiges Arbeiten
• Hohe Konzentrationsfähigkeit
• Präzision und Sorgfalt
• Hohes Verantwortungsbewusstsein
• Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten
• Teamfähigkeit
• Interesse an innovativen Technologien wie künstlicher Intelligenz und Machine Learning

Ausbildungs- und Karrierewege

Generell stehen Data Analysten verschiedene Karrierewege offen. Der klassische Weg führt über ein wissenschaftliches Hochschulstudium, etwa in Informatik, Mathematik oder Statistik.

Quereinsteiger oder Fachkräfte ohne einen derartigen Abschluss können mit Zertifikatskursen oder einer IT-Berufsausbildung einsteigen, sollten dann aber im Job weitere Qualifikationen erwerben.

Berufserfahrene Quereinsteiger, etwa aus der Buchhaltung, dem Controlling oder aus dem Marketing besitzen bereits ein gewisses Branchenverständnis. Fachliche Lücken können mit Zertifizierungen, wie etwa dem Google Data Analytics Professional Certificate, geschlossen werden.

Das Google Data Analytics Professional Certificate besteht aus mehreren Kursen (8), in denen Interessierten an der Datenanalyse die notwendigen Kenntnisse vermittelt werden sollen, damit diese sich auf einen Job als Data Analyst bewerben können und so einen Einstieg erhalten.

Typische Einstiegsgehälter liegen bei etwas mehr als 40.000 Euro brutto jährlich. Mit einigen Jahren Berufserfahrung sind auch mehr als 56.000 Euro möglich. Der Verdienst hängt aber stark von der jeweiligen Region und Branche ab. Und bei Führungspositionen oder im Tech-Bereich sind sogar noch höhere Beträge drin.

Größere Unternehmen bezahlen meistens etwas mehr als kleinere Betriebe oder Start-ups. Dafür bieten die kleineren betriebe und Start-ups oft mehr Möglichkeiten der freieren Arbeit und mehr Entwicklungsmöglichkeiten.

Zukunftschancen für Data Analysten

Die Jobaussichten für Data Analysten sehen auch in den kommenden Jahren hervorragend aus. Denn die Digitalisierung sowie die flächendeckende Datenproduktion werden den Bedarf an Datenanalysen in allen Branchen immer weiter steigen lassen.

Zudem eröffnen sich Data Analysten durch Weiterqualifizierung immer neue Spezialisierungsmöglichkeiten. Sie können als Experten für Big Data Integration, Data Visualization, Business Intelligence oder maschinelles Lernen arbeiten.

Gerade die Themen KI und Data Science heben die Datenanalyse auf ein ganz neues Niveau. Wer sein Wissen in Bereichen wie Machine Learning, Deep Learning oder Predictive Analytics erweitert, dürfte auch in Zukunft zu den gefragtesten Leuten auf dem Arbeitsmarkt gehören.

Innovative Start-ups und Tech-Konzerne bieten darüber hinaus vielfältige Möglichkeiten, Datenanalyse auch jenseits traditioneller Branchen anzuwenden, etwa in Mobilität, Gesundheit oder Smart Cities.

Fazit

Der Data Analyst ist sehr gefragt. Fachkräfte in diesem Bereich übernehmen in der digitalen Arbeitswelt eine bedeutende Rolle als kompetente Berater. Der Job ist abwechslungsreich, anspruchsvoll und bietet sehr gute Entwicklungsmöglichkeiten.

Vor allem Unternehmen in den Bereichen E-Commerce, Gesundheitswesen, Finanzen, Versicherungen und einige andere sind stets auf der Suche nach Fachleuten für die strukturierte Datenanalyse und -auswertung.

Das Studium der Mathematik, Statistik, Informatik oder Wirtschaftswissenschaften legt den Grundstein, der für eine sehr erfolgreiche Karriere wichtig ist. Und mit Wissen über Datenbanken, gängige Analysetools und die persönlichen Eigenschaften stehen einem Data Analyst spannende Berufsmöglichkeiten mit hervorragenden Aufstiegschancen offen.

Selbst Berufseinsteiger verdienen überdurchschnittlich gut, und entsprechende Erfahrungen auf diesem Gebiet verbessern die Gehaltsaussichten enorm.

Wer über Neugier für Daten und deren Analyse verfügt und bereit ist, sich stetig fortzubilden, kann mit dieser Tätigkeit sowohl inhaltlich als auch karrieremäßig viel erreichen. Die passende Qualifikation und fundierte Softwarekenntnisse sind dabei der Schlüssel zum beruflichen Erfolg in dieser aufstrebenden Branche. Daten und deren Auswertung und Nutzung sind die Zukunft und bieten enorme Chancen.

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