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Data Analyst: Wie auch Du zum Datenexperten werden kannst

Data Analysts arbeiten im Bereich der Datenwissenschaften. Was machen sie? Wie kannst Du Data Analyst werden? Keine Panik, wir antworten Dir in diesem Artikel!

Was machen Data Analysts?

Innerhalb der Data Science arbeiten oft Data Analysts mit Data Scientists zusammen. Ihre Kompetenzen sind komplementär.

Data Analysts suchen Datenbanken durch, bereinigen, analysieren und werten sie aus. Im Gegensatz zu Data Scientists sind Data Analysts nicht für die Erstellung der Algorithmen zur Extraktion der Daten verantwortlich.

Data Analysts werden häufig von Unternehmen eingestellt, um ihnen bei der Entscheidungsfindung und der Verbesserung von Geschäftsprozessen zu helfen, indem sie die durch Big Data verfügbaren Datenquellen analysieren. Schauen wir nun, wie Du Data Analyst werden kannst.

Welche Kompetenzen haben Data Analysts?

Um ihre Aufgaben erfolgreich zu erfüllen, brauchen Data Analysts tiefe technische Kompetenzen. Zunächst müssen sie wissen, wie man Daten bereinigt und aufbereitet, was bis zu 80 % der Arbeitszeit in Anspruch nehmen kann.

Sie können Daten aus einer oder mehreren Quellen abrufen und sie für die Analyse vorbereiten. „Data Cleaning“ bedeutet unvollständige, korrupte oder redundante Daten aus einem Datensatz zu entfernen, um zu verhindern, dass die Ergebnisse der Analysen verfälscht werden.

Selbstverständlich ist die Datenanalyse die Hauptkompetenz von Data Analysts. Konkret geht es darum, die Fragen eines Unternehmens mithilfe von Daten zu beantworten. Ein anderer Ansatz besteht darin, die Daten ohne spezifische Fragen zu durchsuchen, um interessante Trends oder Zusammenhänge zu entdecken.

Datenanalysts verfügen über solide Kenntnisse in Stochastik und Statistik, die sie häufig durch einen Masterabschluss in Mathematik erworben haben.  Diese Kenntnisse helfen ihnen, Analysen und Erforschung von Daten zu steuern. Mithilfe von Statistik können Data Analysts auch sicherstellen, dass die Analysen korrekt sind. Damit können sie logische Fehler vermeiden.

Viele Data Analysts arbeiten mit Programmen, die Tabellenkalkulationen wie Microsoft Excel oder Google Sheets enthalten, oder mit proprietärer Statistiksoftware wie SAS, Stata oder SPSS. Mit Kenntnissen in einer Computersprache wie R oder Python können Data Analysts noch mehr leisten. Damit können sie mit großen Datensätzen arbeiten oder komplexe „Datenvisualisierungen” erstellen.

Diese „Data Visualizations“ (Datenvisualisierungen) sind eine Reihe von Grafiken oder Diagrammen, die das Lesen und Verstehen von Daten in Tabellen vereinfachen.

Data Analysts wissen, wie man einfache und effektive Visualisierungen erstellt, die die Kommunikation von Daten und Analyseergebnissen erleichtern. Data Visualization hilft auch bei der Erkundung von Daten.

Dazu müssen Data Analysts auch Dashboards und Berichte erstellen. Auch hier ist das Ziel, den Zugang zu wichtigen Daten zu öffnen, indem die technische Hürde beseitigt wird.

STARTE DEINE KARRIERE
IM BEREICH DATA SCIENCE

Du bist an einem Quereinstieg in den Bereich Big Data interessiert, weißt aber nicht, wo Du anfangen sollst? Dann solltest Du einen Blick auf unsere Weiterbildungen im Bereich Data Science werfen.

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Data Analysts sind außerdem kommunikationsfähig. Sie können die Bedürfnisse der Mitarbeitenden sowohl schriftlich als auch mündlich verstehen und die Ergebnisse der Aufgaben teilen.

Darüber hinaus ist es für Data Analysts wichtig, den Tätigkeitsbereich des Unternehmens zu verstehen, da jede Branche spezifische Bedürfnisse hat.

Schließlich mögen Data Analysts Probleme lösen. In ihrem Alltag gibt es zahlreiche Probleme und Hindernisse: Sie suchen ständig nach innovativen Lösungen.

Was sind die Hauptaufgaben von Data Analysts?

Konkret erklären Data Analysts Zahlen, indem sie diese Zahlen z. B. grafisch aufbereiten. Sie verleihen den Daten eines Unternehmens Sinn, indem sie in verständliche und für alle zugängliche Informationen umgewandelt werden.

Dennoch können die Aufgaben, die Data Analysts anvertraut werden, je nach Unternehmen, Erwartungen und Daten variieren. Um diese Daten zu analysieren, werden Data Analysts sehr häufig auf Business-Intelligence-Software zurückgreifen. Mithilfe von Business Intelligence wissen sie, wie sie Informationen verarbeiten, um bestimmte Probleme im Interesse des Unternehmens zu lösen.

Data Analysts können beispielsweise Marktanteile schätzen, einen Preis für ein neues Produkt vorschlagen, die Logistikkosten senken oder die Personalverwaltung optimieren.

Data Analysts können in verschiedenen Branchen tätig sein, z. B. in der Industrie, im Handel, im Marketing, im Finanzwesen, bei Banken und Versicherungen oder im Gesundheitswesen. Aber auch große Firmen mit großen Datenbanken benötigen oft Data Analysts.

Wie viel verdienen Data Analysts?

Laut Stepstone verdienen Data Analysts in Deutschland im Schnitt 46.300 Euro pro Jahr.

In den USA, wo mehr Studien durchgeführt wurden, lag das Durchschnittsgehalt im Jahr 2020 bei 83.750 $ pro Jahr.

Welche Karriereaussichten gibt es?

Der Beruf ist sehr gefragt. 

Dieser Trend sollte sich fortsetzen: Laut der von DataScientest durchgeführten Umfrage möchten 74 % der Data Managers Data Analysts in ihr Team aufnehmen.

Da die Menge der gesammelten Daten steigt und somit auch die Notwendigkeit, diese Daten zu verarbeiten, sollte der Bedarf an Data Analysts in naher Zukunft ebenfalls zunehmen.

Nach einigen Jahren Erfahrung können sich Data Analysts zu Chief Data Officers weiterentwickeln. Sie sind diejenigen, die die Gesamtstrategie umsetzen, um die Daten eines Unternehmens zu analysieren und sie dann benutzen zu können.

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