Data Analysts werden in Unternehmen immer häufiger gefragt. Erfahre alles, was Du über den Beruf von Data Analysts wissen solltest: Aufgaben, Verantwortlichkeiten, erforderliche Leistungen, Tools, Gehalt ...
Was macht ein Data Analyst ?
Data Analysts sammeln, verarbeiten und analysieren große Datenmengen. Ihre Rolle besteht darin, herauszufinden, wie Daten verwendet werden können, um Fragen zu beantworten und Probleme zu lösen.
Die ihnen zugewiesenen Aufgaben können von Job zu Job variieren, je nach Erwartungen der Organisation, Branche und Art der zu analysierenden Daten.
In den meisten Fällen wird jedoch von DatenanalystenInnen n sammeln und bereinigen, um Trends und anwendbare Erkenntnisse aufzudecken.
Sie müssen häufig Dashboards erstellen und relationale Datenbanken für verschiedene Abteilungen des Unternehmens entwerfen und warten. Dazu werden sie verschiedene Tools wie Business Intelligence Software oder Programmierung einsetzen.
Die meisten Datenanalysten und Datenanalystinnen arbeiten mit IT-Teams, Managern und Managerinnen oder Data Scientists zusammen. Sie bereinigen Daten aus primären und sekundären Quellen, analysieren und interpretieren die Ergebnisse mit statistischen Techniken und Werkzeugen.
Sie zeigen Trends, Zusammenhänge und Muster auf und identifizieren neue Entwicklungsmöglichkeiten. Sie müssen auch Berichte über ihre Ergebnisse erstellen, um sie dem Rest des Unternehmens oder auch Aktionären und Aktionärinnen mitzuteilen.
Auch dieser Beruf erfordert bestimmte Voraussetzungen. Grundsätzlich muss man Interesse an Coding, Mathematik und Statistik haben, um Daten manipulieren und analysieren zu können. Dazu muss man Kritik üben können und rigorös arbeiten. Schließlich sind Englischkenntnisse sehr wünschenswert, um auch für internationale Positionen optimal vorbereitet zu sein.
Welche Kompetenzen haben Data Analysts?
Data Analysts haben einen vielseitigen Beruf, in dem verschiedene Kompetenzen erwartet werden. Data Analysts sollten Programmiersprachen wie Python und in geringerem Maße R und SAS beherrschen. Mit diesen Sprachen können sie Daten sammeln, bereinigen, statistische Analysen durchführen und Datenvisualisierungen entwerfen.
Datenvisualisierung ist eine der Kenntnisse, die für den Job als Data Analyst erforderlich sind. Data Analysts müssen verstehen können, welche Art von Diagrammen je nach Daten und Zielgruppen verwendet werden sollen.
Daten werden oft in relationalen und strukturierten SQL-Datenbanken gespeichert, und Data Analysts müssen wissen, wie man mit dieser Art von Datenbank arbeitet. Sie müssen die Abfragesprache SQL und deren verschiedene Varianten wie PostreSQL, T-SQL oder PL/SQ kennen.
Einige Analysten und Analystinnen beschäftigen sich auch mit Data Warehousing, indem sie Datenbanken aus mehreren Quellen verbinden, um ein Data Warehouse zu erstellen. Wenn die Daten nicht in einer Datenbank organisiert sind, müssen Data Analysts auch Data-Mining- und Bereinigungstools verwenden.
Statistische Methoden müssen beherrscht werden. Data Analysts müssen jedoch auch über einen kritischen und analytischen Verstand verfügen. Neugier und Kreativität sind zwei Eigenschaften, um sich zu profilieren. Damit können Data Analysts relevante Fragen zur Abfrage der Daten stellen.
Merkzettel Data Analyst
Datenanalysten müssen auch kommunikationsfähig sein, um die Ergebnisse ihrer Analysen teilen zu können. Obwohl maschinelles Lernen oft den Aufgaben von Data Scientists entspricht, ist es eine unter Data Analysts sehr gefragte Fähigkeit.
Ein Tag im Leben von Data Analysts
Der typische Arbeitstag von Data Analysts hängt von der Organisation ab, für die sie arbeiten, sowie von den Tools, die verwendet werden. Einige verwenden Programmiersprachen, während andere statistische Software in Verbindung mit Excel bevorzugen. Je nach Aufgaben wird auch die verwendete Methode nicht dieselbe sein.
Die erfahrenen Data Analysts können als „Senior Data Scientists“ bezeichnet werden. Sie müssen Abfragen schreiben sowie maßgeschneiderte Lösungen entwickeln, relationale Datenbanken erkunden sowie mit Hadoop und NoSQL umgehen.
Oft werden Datenanalysten Daten sammeln, organisieren und analysieren, um wertvolle Informationen zu entdecken, die vom Unternehmen verwendet werden können. Dazu müssen sie Systeme entwickeln, um Daten zu sammeln und Erkenntnisse in Form von Berichten zusammenzustellen.
Welche Tools gibt es für die Datenanalyse?
Es gibt eine Vielzahl von Tools zur Datenanalyse. Das Jupyter Notebook-System macht es einfach Codes mit Notebooks zu testen. Darüber hinaus kann man mit der Github-Plattform technische Projekte entwickeln und teilen: Es ist ideal für Data Analysts, die objektorientierte Programmierung verwenden.
Die Google Analytics-Lösung wird häufig verwendet, um Kundendaten, Trends oder Bereiche zur Verbesserung des Kundenerlebnisses zu verstehen.
Tableau-Software wird häufig zum Sammeln und Analysieren von Daten verwendet. Damit können Data Analysts Dashboards und Datenvisualisierungen erstellen und sie mit dem Rest der Organisation teilen.
Viele Data Analysts arbeiten mit dem AWS S3-Cloud-Speichersystem. Es kann große Datenmengen speichern und Suchen durchführen.
Was verdient ein Data Analyst ?
Für Data Analysts variiert das Gehalt je nach Aufgaben und Verantwortungen. Senior Data Analysts, die auch über Data Scientist-Skills verfügen, können natürlich eine höhere Vergütung verlangen.
In den Vereinigten Staaten betrug das durchschnittliche Gehalt von Junior Data Anlyst Jahr 2022 63 000 USD pro Jahr. Das Durchschnittsgehalt von Senior Data Analyst liegt bei ca. 102 000 USD pro Jahr.
In Deutschland können Junior Data Analysts damit rechnen, im Schnitt 44.960 Euro pro Jahr zu verdienen. Nach 4 Jahren Berufserfahrung kann das durchschnittliche Gehalt 65.118 Euro im Jahr erreichen.
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| Erfahrungsstufe | Gehalt (brutto pro Jahr) |
|---|---|
| Junior (1-3 Jahre) | 40.000 € – 55.000 € |
| Erfahren (4-6 Jahre) | 55.000 € – 75.000 € |
| Senior (7+ Jahre) | 75.000 € – 100.000 € |
Im Juli 2020 hat DataScientest eine eigene Umfrage zu den Gehältern der verschiedenen „Data Jobs“ durchgeführt. Diese Studie, die von rund dreißig der führenden französischen Aktiengesellschaften durchgeführt wurde, bietet eine aktuelle Version, die der Realität in den Unternehmen tatsächlich entspricht.
Zu den Teilnehmern und -teilnehmerinnen der Umfrage zählen die Chief Data Officers sowie Manager und Managerinnen französischer Banken wie Crédit Agricole, BNP, BPCE und Société Générale sowie Versicherungsunternehmen wie Axa und Allianz. Demnach ist die Gehaltsspanne für Data Analysts in Frankreich sehr breit, da die durchschnittliche Vergütung zwischen 35.000 Euro und 60.000 Euro pro Jahr liegen kann.
Hinsichtlich der Karrierechancen werden voraussichtlich in den kommenden Jahren in allen Branchen immer mehr Stellen als Data Analysts angeboten. Je mehr Daten Unternehmen sammeln, desto größer ist der Bedarf an Data Analysts.
Die Rolle von Data Analysts wird jedoch immer komplexer. Es wird erwartet, dass sie wissen wie Modellierungs- und prädiktive Analysetechniken verwendet werden, um wertvolle Informationen zu finden. Sie müssen zudem in der Lage sein, ihre Erkenntnisse Teams ohne technische Vorkenntnisse zu vermitteln. Anders gesagt ähnelt die Rolle von Data Analysts immer mehr der von Data Scientists.
Aufstiegsaussichten
Über alle Branchen hinweg suchen Unternehmen häufiger nach Data Analysts. Ihre Expertise ist in Beratungs-, Finanzdienstleistungs- und Handelsorganisationen, aber auch in Marketingagenturen und im öffentlichen Dienst gefragt.
Data Analysts können auch an Hochschulen, bei Versicherungsunternehmen, Pharmaunternehmen oder bei Telekommunikationsanbietern arbeiten. Medien, Immobilienagenturen und Gesundheitseinrichtungen greifen mittlerweile auf Data Analysts zurück. Dieser Beruf gehört bereits 2020 zum Top 10 der am meisten nachgefragten Jobs.
Data Analysts werden in den kommenden Jahren immer häufiger gefragt, da das zu analysierende Datenvolumen weiter ansteigen wird. Große und mittlere Unternehmen sowie Startups werden zunehmend Data Analysts benötigen.
Viele Fachleute werden bereits heute Data Analysts, insbesondere Business Analysts und Management Controllers, für die die Datenanalyse unverzichtbar wird.
Auch die Aufstiegschancen sind sehr weitreichend. Mit etwas Erfahrung können Data Analysts schnell die Verantwortung von ManagerInnen oder ProjektleiterInnen bekommen. Diese Verantwortungen kombinieren Datenanalyse und -management, wie zum Beispiel die Verantwortungen von Lead Data Analysts, Chief Data Officers, Data Security Managers oder Master Data Managers.
Nach einigen Jahren können sich Data Analysts zu Data Scientists oder Data Engineers entwickeln. Die qualifiziertesten Experten und Expertinnen finden Stellen in der akademischen Forschung oder bei staatlichen Institutionen. Es ist auch möglich, als Freiberufler bzw. Freiberuflerin zu arbeiten.
Um sich zu profilieren, ist es auch möglich, sich auf ein bestimmtes Fachgebiet oder eine bestimmte Fachsprache zu spezialisieren. Es gibt auch Möglichkeiten im Data Mining, Dataviz oder in der Entscheidungsanalyse.
Jetzt weißt Du alles über den Job der Data Analysts. Wenn Du in diesen Beruf einsteigen möchtest, entdecke jetzt unsere Weiterbildung zum/r Data Analyst, um alle notwendigen Kenntnisse zu lernen.
Wo kann ein Data Analyst arbeiten ?
Ein Data Analyst kann in verschiedenen Branchen und Unternehmen arbeiten, die Datenanalyse und datenbasierte Entscheidungsfindung nutzen. Hier sind einige mögliche Arbeitsumgebungen für Data Analysts:
Technologieunternehmen:
Große Technologieunternehmen, darunter auch solche, die sich auf Datenanalyse und künstliche Intelligenz spezialisiert haben, beschäftigen häufig Data Analysts. Dies können Unternehmen sein, die Software, Cloud-Services, Datenbanken oder Analysetools entwickeln.
Finanz- und Versicherungswesen:
Banken, Investmentfirmen, Versicherungsgesellschaften und andere Finanzinstitute benötigen Data Analysts, um Finanzdaten zu analysieren, Risikomanagementmodelle zu erstellen, Betrug aufzudecken und Kundenverhaltensmuster zu analysieren.
E-Commerce und Einzelhandel:
Unternehmen im E-Commerce-Bereich sowie Einzelhandelsunternehmen setzen Data Analysts ein, um das Verbraucherverhalten zu analysieren, Verkaufsprognosen zu erstellen, Werbekampagnen zu optimieren und Lagerbestände zu verwalten.
Gesundheitswesen:
Im Gesundheitswesen spielen Data Analysts eine wichtige Rolle bei der Analyse von Patientendaten, der Identifizierung von Trends, der Leistungsverbesserung von medizinischen Einrichtungen und der Unterstützung von Forschungsprojekten.
Beratungsunternehmen:
Beratungsunternehmen, die sich auf Datenanalyse und Geschäftsoptimierung spezialisiert haben, beschäftigen häufig Data Analysts. Sie arbeiten mit verschiedenen Kunden zusammen, um deren Daten zu analysieren, Empfehlungen auszusprechen und Geschäftsstrategien zu verbessern.
Medien und Marketing:
Medienunternehmen, Werbeagenturen und Marketingabteilungen setzen Data Analysts ein, um das Nutzerverhalten zu verstehen, Zielgruppenanalysen durchzuführen, Kampagnenerfolg zu messen und personalisierte Werbestrategien zu entwickeln.
Diese Liste ist nicht abschließend, und Data Analysts können auch in anderen Branchen und Unternehmen arbeiten, die datenbasierte Entscheidungsfindung und -analysen einsetzen. Die Nachfrage nach Data Analysts steigt in vielen Branchen aufgrund des wachsenden Bedarfs an datengesteuerten Erkenntnissen und der Nutzung von Big Data.
Was ist der Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist ?
Data Analysts und Data Scientists sind beide Berufe, die sich mit der Analyse von Daten beschäftigen, aber es gibt einige Unterschiede in ihren Verantwortlichkeiten und Aufgaben. Hier sind die Hauptunterschiede zwischen einem Data Analyst und einem Data Scientist:
| Merkmal | Data Analyst | Data Scientist |
|---|---|---|
| Verantwortlichkeiten | Sammeln, bereinigen und analysieren von Daten | Entwicklung komplexer Modelle und Algorithmen, Vorhersagen, maschinelles Lernen |
| Fokus der Analyse | Analyse historischer Daten | Vorhersagen, Mustererkennung, maschinelles Lernen |
| Werkzeuge und Techniken | SQL, Excel, statistische Softwarepakete | Python, R, maschinelles Lernen, statistische Modellierung |
| Zielsetzung | Informationsgewinnung, Geschäftsprozessoptimierung, Überwachung von Leistungsindikatoren | Vorhersagen, Automatisierung von Entscheidungen |
| Programmierkenntnisse | Grundlegende Kenntnisse sind hilfreich | Fortgeschrittene Kenntnisse in Python, R oder anderen Programmiersprachen |
| Mathematische Kenntnisse | Grundlegende Statistik und Datenanalyse | Fortgeschrittene Kenntnisse in Statistik und mathematischen Modellen |
| Projektumfang | Spezifische Fragen beantworten | Komplexere Projekte, Modellentwicklung, umfassende Analyse |
| Datenvisualisierung | Wichtiger Bestandteil der Berichterstattung | Unterstützend, um komplexe Zusammenhänge zu veranschaulichen |
