Mit dem Aufkommen von Big Data werden jede Sekunde Milliarden von Daten produziert und gesammelt. Für Unternehmen sind diese Informationen ein Segen, denn sie können fundiertere Entscheidungen treffen, die auf nachprüfbaren Fakten beruhen. Voraussetzung dafür ist, dass man weiß, wie man die verfügbaren Daten interpretiert. Genau das ist die Rolle des Data Analysts. Erfahre mehr über diesen Beruf, seine Aufgaben, seine Fähigkeiten, die Werkzeuge, die er benutzt, sein Gehalt und natürlich auch, wie man Data Analyst wird.
Was ist ein Data Analyst?
Der Data Analyst ist ein Datenexperte. Dank seines Verständnisses der Datenwelt und ihrer Werkzeuge ist er in der Lage, Tausende von Daten zu interpretieren und daraus relevante Einsichten zu gewinnen.
Die analysierten Informationen können sich auf verschiedene Bereiche der Organisation beziehen, wie z. B. Kunden und Interessenten, Produkte, Leistung, Finanzen, Konkurrenten etc. Oftmals stammen die Daten aus einer Vielzahl von Quellen (CRM, soziale Netzwerke, Berichte usw.).
Die Rolle des Datenanalysten besteht darin, diese Informationen zu verarbeiten, um den Entscheidungsträgern zu helfen, die besten strategischen Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel, um Kauf- und Konsumtrends zu erkennen, das Profil des idealen Kunden und seine Erwartungen zu bestimmen oder die Risiken zu antizipieren, die mit dem Eintritt eines neuen Konkurrenten in den Markt verbunden sind.
Was sind die Aufgaben eines Data Analysts?
Die Rolle des Data Analysts besteht darin, Daten zu analysieren, aber seine Aufgaben, um dieses Ziel zu erreichen, sind mehr oder weniger vielfältig:
- Datenaufbereitung: Die von einem Unternehmen verwendeten Daten stammen aus einer Vielzahl von Quellen und weisen oft unterschiedliche Formate oder sogar Inkonsistenzen auf.
- Der Data Analyst muss daher alle diese Rohdaten an einem Ort zusammenführen. Und vor allem muss er sie bereinigen (Duplikate, falsche, veraltete, irrelevante Daten usw. entfernen) und neu formatieren.
- Modellierung der Datenbanken: Die Datenbanken müssen das Sammeln und die Auswertung der Daten erleichtern. Aber auch das Verständnis und die Lesbarkeit der Informationen.
- Datenauswertung: Hierfür können Algorithmen entwickelt werden, um die Analyse zu erleichtern.
- Aktualisierung: Um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Leistung und Strategie zu verbessern, muss der Datenanalyst aktuelle Daten verwenden. Daher sorgt er dafür, dass die Datenbank regelmäßig aktualisiert wird, um die Entscheidungsfindung in Echtzeit zu erleichtern.
- Erstellung von Dashboards: Mithilfe der von den Managern festgelegten KPIs erstellt der Data Analyst Berichtstabellen mit verschiedenen Grafiken. Diese Vereinfachung ermöglicht es auch Laien, die Trends schnell zu erkennen.
- Die Präsentation der Daten: Die gesamte Arbeit des Datenmanagements, die im Vorfeld geleistet wurde, soll es den Entscheidungsträgern ermöglichen, die richtige Strategie zu verfolgen. Der Data Analyst muss seine Ergebnisse in einer lesbaren und verständlichen Form präsentieren.
- Technologiebeobachtung: Die Idee ist, immer die besten Werkzeuge für die Datenauswertung zu verwenden. Die verwendeten Werkzeuge ermöglichen es dem Unternehmen, einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen (entweder durch Produktivitätssteigerung oder durch bessere Entscheidungen).
Was sind die Fähigkeiten eines Data Analysts?
Als Datenexperte muss der Data Analyst zunächst eine Reihe von unverzichtbaren technischen Fähigkeiten beherrschen:
- Statistik: Wenn der Data Analyst Tausende von Informationen analysieren muss, muss er in der Regel mit Zahlenmaterial umgehen. Daher ist es wichtig, mathematische und statistische Werkzeuge zu beherrschen, um Trends zu erkennen.
- Datenbanken: Hier werden alle Informationen gesammelt, die der Data Analyst analysieren muss. In diesem Zusammenhang muss er/sie in der Lage sein, diese Informatikwerkzeuge und die Programmiersprachen, mit denen sie bearbeitet werden, zu nutzen.
- Datenvisualisierung: Hier geht es darum, die Interpretation von Daten durch visuelle Elemente wie Grafiken, Kurven, Datengeschichten, Karten usw. zu vereinfachen, um den Entscheidungsträgern zu helfen, die Analysen besser zu verstehen (auch wenn sie keine Datenkompetenz besitzen). Daher sollte ein Data Analyst mit den verschiedenen Data-Viz-Tools und der Verwendung von Dashboards vertraut sein.
Neben diesen Hard Skills muss ein Data Analyst auch die Branche, in der er tätig ist, gut kennen, da seine Analysen die strategische Ausrichtung der Organisation beeinflussen werden. Nicht zu vergessen sind auch persönliche Eigenschaften wie Organisationstalent, Genauigkeit und Teamarbeit.
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Was sind die Tools eines Data Analysts?
Um Daten zu analysieren und Organisationen dabei zu helfen, die richtigen Entscheidungen zu treffen, verwendet der Data Analyst einen ultrakompletten Werkzeugkasten:
- Datenquellen: wie Big Query, MySQL, Amazon Redshift, PostgreSQL, ORACLE, SQL Server.
- Programmiersprachen: wie Python oder R.
- Visualisierungstools: wie Kibana oder Amazon QuickSight.
- Business-Intelligence-Tools: z. B. Power BI, Oracle BI, Tableau usw.
Was sind die Unterschiede zwischen Data Analyst und Data Scientist?
Ähnlich wie der Data Analyst hilft auch der Data Scientist Organisationen dabei, mithilfe von Daten bessere Entscheidungen zu treffen. Die Methode ist jedoch etwas anders, da der Data Scientist vorausschauende Analysen durchführen und komplexe Probleme lösen wird.
Dazu modelliert er massive Datenmengen, erstellt Algorithmen, Automatisierungssysteme und Datenframeworks, nutzt künstliche Intelligenz, Machine Learning und Deep Learning.
Dabei werden neue Datenmodelle erstellt, um die vorausschauende Analyse zu verbessern, während der Data Analyst Erkenntnisse aus bereits vorhandenen Informationen gewinnt.
Wie hoch ist das Gehalt eines Data Analysts in Deutschland?
Zu Beginn deiner Karriere liegt das durchschnittliche Gehalt eines Data Analysts bei etwa 2.000 € netto pro Monat (zwischen 30.000 und 35.000 € brutto pro Jahr). Nach mehrjähriger Erfahrung kann er/sie ein monatliches Nettogehalt von 4.000 bis 5.000 € (zwischen 55 und 65 K jährlich) erwarten.
Aber Achtung, diese Gehaltsschätzungen variieren je nach mehreren Parametern:
- Die Branche ;
- Die Erfahrung ;
- Geografischer Standort.
Außerdem können je nach Unternehmen weitere finanzielle Vorteile zum monatlichen Gehalt hinzukommen, wie z. B. Jahresprämien, Provisionen, Arbeitnehmersparen usw. Die meisten Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer sind jedoch nicht in der Lage, ihr Gehalt zu zahlen.
Comment devenir Data Analyst ? Quelle formation ?
Im Bereich der berufsbegleitenden Ausbildung solltest du einen Bachelor-Abschluss vorweisen können. Genauer gesagt, einen Master in Informatik, Statistik, Mathematik oder Marketing. Es gibt auch einige Masterstudiengänge, die auf künstliche Intelligenz und Big Data spezialisiert sind.
Neben diesen Studiengängen ist es auch möglich, eine Ausbildung zu absolvieren, die auf Datenanalyse spezialisiert ist. Das ist genau das, was wir bei DataScientest anbieten. Du wirst lernen, wie du alle Werkzeuge, die du als Data Analyst benötigst, benutzt und wie du die richtige Arbeitsweise anwendest.
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