Was macht ein Data Analyst? Aufgaben, Skills, Anforderungen

Der Datenanalyst wertet Datenmaterial aus, um daraus sinnvolle Informationen zu gewinnen, Problemlösungen und neue Unternehmenschancen zu finden. Der Data Analyst sammelt Daten aus unterschiedlichen Quellen, organisiert und strukturiert sie, um sie anschließend zu analysieren und nützliche Geschäftsinformationen zu erhalten.

Die Arbeit des Datenanalysten hilft bei der Überprüfung von Hypothesen und Theorien, um einen Wettbewerbsvorteil zu schaffen und, ganz allgemein, datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Sehen wir uns die Tätigkeit eines Data Analyst etwas genauer an:

Der Arbeitsansatz eines Datenanalysten ist eine Problemstellung: er arbeitet eng mit Data Scientists und den verschiedenen Unternehmensabteilungen zusammen (vom Marketing über die Forschung & Entwicklung, die Logistik, die Produktion, bis hin zu Rechnungswesen und Vertrieb), um die Probleme herauszuarbeiten, die das Business bremsen und für die eine Lösung anhand der statistischen Datenanalyse möglich ist.

Ist das Ausgangsproblem einmal festgelegt, holt der Data Analyst Daten ein und analysiert sie.

Sind die Daten aus einer Vielfalt (engl. variety) unterschiedlicher Quellen, in großer Menge bzw. ansteigenden Volumen (engl. volume) und mit hoher Geschwindigkeit (engl. velocity) gesammelt worden (gemäß dem 3-V-Modell) spricht man von Big Data - und von Big Data Analytics.

Tatsächlich können die zu analysierenden Daten aus höchst unterschiedlichen Quellen stammen, z. B. ERP-Programme und Verwaltungssoftware, interne oder von externen Quellen bereitgestellte Datenbanken, Social Media und Web Analytics, Finanztransaktionen oder auch Sensoren für das Internet der Dinge (IdD/IoT).

Es handelt sich also um komplexe, unterschiedlich strukturierte Daten (alphanumerische Werte, Dokumente, Bilder, Excel-Dateien ….), die der Data Analyst zunächst verarbeiten und in eine organisierte Form überführen muss, die eine Analyse und einen Vergleich ermöglicht.

Sind die Daten strukturiert und in eine einheitliche Form gebracht worden, erfolgt eine Qualitätskontrolle der Datenbestände, Beseitigung von Duplikatdaten, Fehlern und irrelevanten Daten.

Häufig macht die Datenbereinigung eventuelle Probleme bei der Erhebung, Auswertung und Archivierung von Daten sichtbar, die der Data Analyst dem zuständigen Kollegen, z. B. dem Datenbankadministrator mitteilt. In manchen Fällen ist der Datenanalyst auch verantwortlich für die Erstellung und Pflege der Unternehmensdatenbanken und deshalb auch direkt mit den entsprechenden Debugging-Maßnahmen befasst, um die Datenerhebungs-, -verwaltungs- und -archivierungsprozesse zu optimieren.

Der Data Analyst nimmt dann die Datenanalyse vor, mithilfe geeigneter statistischer Techniken, Data Mining, Predictive Analytics und Machine Learning-Methoden: er interpretiert die Daten, um Trends zu erkennen und häufig wiederkehrende Muster, die Antworten auf die Ausgangsfragen liefern könnten.

Anschließend präsentiert er die Auswertungsergebnisse der Geschäftsleitung: der Data Analyst erstellt Reports, Dokumente, Tabellen und Grafiken, um aus den Daten abgeleitete Zusammenhänge und Erkenntnisse augenfällig darzustellen und die gezogenen Schlußfolgerungen zu begründen. Hierfür sind die Techniken für die Datenvisualisierung überaus nützlich, um statistische Ergebnisse auch für Nichtfachleute verständlich zu machen.

Wo arbeitet ein Data Analyst?

Die Nachfrage nach Data Analyst ist hoch, bei Unternehmen unterschiedlicher Sektoren: Informatik und Telefonie, Banken und Versicherungen, Einzelhandel und E-Commerce, Medien und Kommunikation, Industrie, Transport und Logistik, Gesundheitswesen... aber auch bei der Öffentlichen Verwaltung.

Oft arbeiten Datenanalysten in der Marktforschung, für die Entwicklung von prädiktiven Modellen und Algorithmen zur Erklärung und Vorhersage von Konsumentenverhalten (z.B. Propensity to buy- und Churn-Modelle, Prediction Modelle, Cluster Analysen, Look-Alikes) oder in der Finanzanalyse, wo sie Machine Learning Verfahren anwenden zur Entwicklung und Optimierung von Entscheidungsmodellen (z.B. Next Best Action) - aber ihre Hilfe für die Untersuchung komplexere Datenstrukturen ist überall dort gefragt, wo durch laufende Geschäftsprozesse große Datenmengen anfallen.

Daneben gibt es auch auf BI und Digitale Transformation spezialisierte Beratungsgesellschaften, die interessante Beschäftigungsmöglichkeiten für Datenanalysten bieten.

Bleibe auf dem Laufenden und verpasse kein Stellenangebot mehr!

Erhalte alle neuen Stellenanzeigen für: Data Analyst

E-Mails können jederzeit abbestellt werden.

Was macht ein Datenanalyst? Die Tätigkeiten eines Data Analyst umfassen:

• Festlegung der Datenanalyseziele, gemeinsam mit den Leitern der Fachabteilungen im Unternehmen
• Sammeln und Auswahl von strukturierten und unstrukturierten Daten aus internen und externen Quellen
• Datenorganisation und Datenmodellierung
• Bereinigung der Datenbanken zwecks Datenkonsistenz und hoher Datenqualität
• Identifizierung und Korrektur eventueller Fehler in den Datenerhebungs- und -archivierungssystemen
• Datenanalyse, Interpretation von Datenmustern, Zusammenhängen und Trends
• Erstellung von Reports und ansprechende und leicht verständliche Darstellung der Analyseergebnissen

Die geeignetste Ausbildung für den Beruf des Datenanalysten ist ein Studium der Mathematik, Statistik, Informatik oder der Naturwissenschaften. Auch Berufseinsteiger mit einem soliden betriebswirtschaftlichen Wissen, erworben durch ein Studium der Wirtschaftswissenschaften mit Schwerpunkt Controlling / Rechnungswesen oder Wirtschaftsinformatik sind in den Stellenangeboten für Datenanalyst gefragt. Mitunter bieten einige Hochschulen auch ein Data Science Studium an, das genau das Richtige für den Beruf ist.

Unerlässlich in der Ausbildung zum Data Analyst ist eine intensive Auseinandersetzung mit Themen wie Statistik, Stochastik, Funktionentheorie, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Informatik (besonders Datenbank- und Big Data Technologien), Signalverarbeitung.

Außerdem muss ein Datenanalyst hervorragende Kompetenzen in Datenmanagement, Datenmodellierung, Data/Text Mining, sowie Machine oder Deep Learning haben.

Er muss Software wie SAS kennen und programmieren, für den Zugriff, die Verwaltung, Archivierung und Analyse enormer Datenmengen, sowie die üblichsten Data Analytics Tools und BI-Softwares.

Ebenso muss ein Data Analyst die Ergebnisse zu verarbeiten und sie Managern und Kunden mittels Grafiken und Präsentationen zu erläutern wissen, unter Zuhilfenahmen von Reporting- und Data Visualisierungs-Tools.

Je nach Unternehmen und Branche, könnten auch spezifische Fachkenntnisse und Berufserfahrung gefordert werden, z. B. im Bereich Finance oder Online-Marketing.

Die wichtigsten Fähigkeiten eines Data Analyst sind:

• Fundierte Kenntnisse in Statistik und Mathematik
• Kenntnis der Programmiersprachen (Python, R, C/C++, VBA, SAS als Programmiersprache …)
• Ausgeprägte Kenntnisse im Bereich SQL-Datenbanken und Programmierung
• Kenntnis von BI-Tools
• Kompetenz in der Datenvisualisierung
• Analytisches Denken
• Selbstständiges und verantwortungsbewusstes Arbeiten
• Kommunikationsstärke
• Lösungsorientierter Arbeitsansatz
• Team- und Kooperationsfähigkeit

Für Data Analyst gibt es verschiedene Berufschancen und großartige Karriereperspektiven. Nach einer Einstiegsposition als Mitarbeiter Data Analytics oder Junior Data Analyst kann man nach einigen Jahren Erfahrung zum Senior Data Analyst aufsteigen und dann Managerfunktion übernehmen, z. B. als Data Scientist oder Data Manager.

Daneben bestehen viele Spezialisierungsmöglichkeiten in spezifischen Sektoren: beispielsweise als Marketing Analyst, als Data Analyst mit Schwerpunkt Digital Analytics, als Aktuar, der Daten über die Statistik und die Wahrscheinlichkeitsrechnung verarbeitet, um im Versicherungs-, Vorsorge- und Finanzbereich Vorhersagen und Prognosen zu erstellen, oder als BI-Analyst, der mithilfe analytischer Konzepte und geeigneter Software bessere operative oder strategische Entscheidungen ermöglicht.

Der Beruf des Data Analyst ist die richtige Wahl für alle, die sehr gutes mathematisch-analytisches Verständnis haben, über die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte zu veranschaulichen verfügen und gleichzeitig aufgeschlossen und kreativ bei der Problemlösung sind.

Denn die “Ermittlungsarbeit” ist ein grundlegender Aspekt dieses Berufs: Datenanalysten sind quasi “Datendetektive”, die Kennzahlen und komplexe Datenstrukturen untersuchen, um unbekannten Beziehungen zu durchleuchten und so auf unternehmensrelevante Fragestellungen eine Antwort aufzubereiten.

Als Datenanalyst kann man Arbeit in sehr unterschiedlichen Sektoren finden, vom Gesundheitswesen über die Industrie, die Beratung, den Einzelhandel bis hin zum Tourismus und der Eventbranche, je nach den persönlichen Neigungen.

Zudem ist eine Karriere als Data Analyst zweifellos auch aufgrund der hohen Gehaltsangebote vielversprechend.

Data Analyst Stellenangebote in:

Weitere offene Stellen in der Branche