Job Profil
Data Analyst
Data Analyst Profilbeschreibung
Was ist ein Data Analyst?
Auf der Basis dieser Daten entwickelt der Daten Analyst dann Handlungsempfehlungen. Der jeweilige Arbeitsschwerpunkt von Data Analysten unterscheidet sich je nach Branche und Geschäftsfeld hinsichtlich der Ausrichtung. Unabhängig von den im Detail thematischen Unterschieden schaffen Data Analysten die erforderlichen Voraussetzungen für die datengestützte Entscheidungsfindung sowohl auf der operativen als auch der strategischen Unternehmensebene.
Grundsätzlich ist ein Datenexperte dieser Art gerade in den Unternehmen besonders gefragt, in denen eine sehr große Menge an nutzbaren Daten anfallen. In erster Linie handelt es sich hierbei um Technologie- und Industrieunternehmen, aber das Know-how und die Expertise eines Datenanalysten wird zum Beispiel auch in Marketing-Unternehmen oder Versicherungsgesellschaften benötigt.
Welche Aufgaben hat ein Data Analyst?
Der Arbeitsalltag von Datenanalysten ist sehr vielseitig und abwechslungsreich. Im Kern weisen aber alle Aufgaben eine Gemeinsamkeit auf: Es geht immer um das Erfassen, Analysieren und Bewerten von Daten. Der Data Analyst begleitet dabei im Hinblick auf die Datenkette in der Regel den gesamten Prozess. Das bedeutet konkret: Sein Arbeits- bzw. Tätigkeitsspektrum reicht von dem Identifizieren und gezielten Strukturieren der zur Verfügung stehenden Rohdaten über die Aufbereitung und Auswertung bis hin zur aussagekräftigen Präsentation des Datenmaterials.
Er muss alle Aspekte einer profunden und zuverlässigen Datenanalyse erfüllen
Aus den vorhandenen Daten soll der Data Analyst zudem bestenfalls neues Wissen generieren. Dafür muss er Anomalien, Muster und Trends im Datenmaterial identifizieren und anschließend aus den entsprechenden Analyseergebnissen themenspezifische Handlungsempfehlungen ableiten.
Im Rahmen einer umfassenden Analyse von Daten setzen Datenanalysten dabei auch statistische Methoden ein. Mithilfe dieser Methoden ermittelt er Kenngrößen in Form von zusammenfassenden Informationen auf Basis der vorliegenden numerischen Einzeldaten.
Die Aufbereitung der Daten bzw. der Analyseergebnisse erfolgt meistens in grafischer oder tabellarischer Form zuzüglich einer entsprechenden Dokumentierung. Grundsätzlich muss ein Data Analyst dabei Sorge tragen, dass die von ihm genutzten Verfahren, Methoden und Tools sämtliche Aspekte einer profunden und zuverlässigen Datenanalyse erfüllen.
Datenanalysten verfolgen grundsätzlich einen beratungsorientierten Ansatz
So analysiert ein Data Analyst zum Beispiel zurückliegende Geschäftsereignisse. Meistens handelt es sich hierbei um direkt unternehmensbezogene Ereignisse wie Verkäufe, Registrierungen im eigenen Webshop oder Abonnements von selbst bereitgestellten Medienkanälen. Zwecks Erfüllung seiner Aufgaben muss ein Data Analyst außerdem saubere A/B-Tests zur Identifikation von Tendenzen durchführen können. Bei diesem Verfahren werden gezielt zwei Faktoren gegeneinander getestet. Die Data Analysts zeigen dann im Rahmen einer detaillierten Vorstellung der Daten im Zusammenhang mit den jeweiligen Analyseergebnissen auf, welche Entscheidung bzw. welche Vorgehensweise die besten Aussichten auf Erfolg bieten. Hier übernimmt eine Data Analyst also auch immer eine beratende Funktion.
Data Analyst – die Aufgaben mit der größten Relevanz im Arbeitsalltag:
- Sammeln und gruppieren von Daten
- Anwenden von Verfahren zur systematischen Datenerfassung und Analysemethoden
- Aufbau und Pflege von Datenmaterial und Datenbanken
- Verknüpfen interner und externer Daten
- Gezieltes Nutzen von ETL-Methoden (steht für Extract, Transform, Load)
- Umwanden von unstrukturierten Daten in strukturierte Formate (hier: Data Wrangling)
- Aufbereiten und Präsentieren bzw. Vorstellen von Analyseergebnisse
- Identifizieren von Anomalien und Mustern in Datensammlungen
- Laufende Überprüfung der Datenqualität
- Aufzeigen von Schwachstellen und Verbesserungspotentialen
Data Analyst vs. Data Scientist - welche Unterschiede gibt es?
In der Praxis wird häufig der Begriff Data Scientist als Synonym für die Bezeichnung Data Analyst verwendet. Auch wenn es bei diesen beiden Berufsarten zahlreiche Überschneidungen gibt, ist dieser synonyme Gebrauch nicht richtig. Bei einem Datenanalysten ist der Name hier gleichzeitig auch Programm. So geht es bei allen Tätigkeiten in erster Linie immer darum, Daten zu identifizieren, zu verarbeiten und zu analysieren. Zudem sind zusätzlich auch Fähigkeiten und fachliches Know-how in der Datenvisualisierung (engl.: Data Visualization) erforderlich.
Data Analysts bieten Geschäftsführungen eine fundierte Entscheidungsgrundlage
Data Analysts verfolgen bei ihren Tätigkeiten grundsätzlich einen beratungsorientierten Ansatz. Sie werden oftmals damit betraut, Datenmaterial aus Excel-Tabellen und SQL-Datenbanken zu verarbeiten und zu analysieren. Im Fokus steht dabei gerade das Aufspüren von Mustern oder auch Entwicklungstrends. Die diesbezüglichen Informationen ermöglichen aufschlussreiche Einblicke in die entsprechenden Themen und Prozesse. Sie dienen den Fachabteilungen und der Abteilungs- und Geschäftsleitung als Grundlage, um Schlussfolgerungen anzustellen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Ein Data Scientist muss zusätzliche Anforderungen erfüllen
Auch für einen Data Scientist zählen diese Aufgaben zum klassischen Standard-Repertoire, aber für die Ausübung seines Jobs benötigt er noch zusätzliche Skills. So stellt zum Beispiel das Vorhandensein von weitreichenden Programmierkenntnissen eine zwingende Voraussetzung für eine professionelle Tätigkeit in diesem Bereich dar. Neben diesen zusätzlichen Anforderungen an Know-how und fachspezifischer Expertise sind zudem auch die Schwerpunkte im Vergleich zu einem reinen Datenanalysten in anderer Form ausgerichtet.
Ein wesentlicher Unterschied liegt in der Herangehensweise. Während Data Analysts zumeist klar definierte Aufgaben mit einer thematisch eingegrenzten Datenauswahl bearbeiten, untersuchen Data Scientists demgegenüber in der Regel eine Vielzahl an Daten, die aus unterschiedlichen Quellen stammen und nicht miteinander direkt zusammenhängen. Dabei identifiziert und kreiert ein Data Scientist allerdings selbst spezifische Fragestellungen und mögliche Maßnahmen, die einem Unternehmen wahrscheinlich den größtmöglichen Nutzen bescheren.
Gerade Machine Learning nimmt hier einen hohen Stellenwert ein
Darüber hinaus entwickeln die Datenspezialisten eigene statistische Modelle und setzen zudem verstärkt auf Machine Learning. Zusammenfassend kann in diesem Zusammenhang festgehalten werden, dass die ein Data Scientist quasi eine weitergehende bzw. weiterführende Variante eines Data Analysts darstellt. Als Data Scientist verfügt ein Datenspezialist dabei über einen viel größeren Freiraum und Entwicklungsspielraum. Zudem sind höhere Anforderungen an Kreativität und technischem Fachwissen gefordert.
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In welchen Branchen arbeitet ein Data Analyst?
Datenanalysten arbeiten in einem der aktuell gefragtesten und auch bestbezahlten Jobs. Das bestätigt auch der vom Weltwirtschaftsforum veröffentlichte Future of Jobs Report. Hier rangiert der Data Analyst gemeinsam mit dem Data Scientist sogar auf den ersten beiden Plätzen in der branchenübergreifenden Rangliste der in Unternehmen am stärksten nachgefragten Berufe. Erst danach folgen dann Big-Data-Spezialisten, KI- und Machine-Learning-Experten sowie Software Developer. Datenanalysten sind also äußerst gefragt. Besonders interessant dabei: In dem besagten Report wird auch die Chance für Arbeitssuchende und Quereinsteigende, die sich durch Online-Weiterbildungen oder ähnliche Schulungen für den Job als Data Analyst qualifizieren, besonders hervorgehoben.
In nahezu allen Branchen stehen Arbeitsplätze zur Verfügung
Vor allem Unternehmen aus dem klassischen IT-Bereich, dem E-Commerce-Segment und der Telekommunikation sind auf die Arbeit von Datenanalysten angewiesen. Daher lassen sich auch gerade in diesen Branchen eine Vielzahl an Stellen finden. Alternativ kann ein Data Analyst aber auch bei Unternehmen in den Bereichen Finanzwesen und Versicherungen arbeiten.
Branchentypisch sind hier für viele Unternehmen eine strukturierte Datenanalyse und -auswertung essenziell für den eigenen Geschäftserfolg. Mittlerweile suchen zudem Institutionen und Unternehmen aus der Logistikbranche, dem Gesundheitswesen und dem Energiesektor verstärkt nach qualifizierten Datenanalysten.
Wer sich gut mit Datenbanken auskennt, die gängigen Tools für eine umfassende Datenanalyse nutzen kann und die entsprechenden Soft Skills aufweist, hat hier beste Aussichten auf einen gut bezahlten Job als Data Analyst. Im gesamten Bundesgebiet stehen zahlreiche Stellen für Datenanalysten zur Verfügung.
Welche Spezialisierungen gibt es als Data Analyst?
Die Chancen auf einen bestens bezahlten Job erhöht sich für einen Datenanalysten noch mehr, wenn er sich auf bestimmte Schwerpunkte innerhalb des Job-Profils spezialisiert. Ähnlich wie in den Bereichen der Finanz- und Marketinganalyse oder auch im Segment der Risikoanalyse können sich Interessierte hier zwischen vielen unterschiedlichen Möglichkeiten zur Spezialisierung entscheiden.
Durch einen entsprechend hohen Spezialisierungsgrad wird der Job noch zukunftssicherer, denn Spezialisten zählen im Hinblick auf die Datenanalyse zu den gefragtesten Fachkräften. Durch den Einsatz von Spezialisten für die Analyse von Daten können Unternehmen häufig Wettbewerbsvorteile generieren und sich auf diese Weise einen Vorsprung gegenüber der Konkurrenz erarbeiten.
Auch in gesellschaftlich relevanten Branchen lassen sich viele Aufgabenfelder ausmachen, die eine bestimmte Spezialisierung erforderlich machen. So ist zum Beispiel im Gesundheitswesen ein spezialisierter Data Analyst gefragt, um Patientendaten gezielt zu analysieren und auf Basis der Analyseergebnisse auszuwerten; Ziel ist es in diesem Fall, Informationen über die besten Behandlungsmöglichkeiten sowie hinsichtlich der Entwicklung neuer Gesundheitsprodukte zu erhalten.
In diesen Bereichen sind spezialisierte Datenanalysten besonders gefragt
- Aktuar: ist spezialisiert auf die Verarbeitung von Daten und das Erstellen von datengestützten Prognosen im Bereich Statistik; viele diesbezüglichen Jobs sind im Versicherungs-, Vorsorge- und Finanzbereich angesiedelt.
- Big Data Analyst: fokussiert sich auf das Analysieren von riesigen Datenmengen mithilfe von Algorithmen.
- BI-Analyst: ist in nahezu jeder Branche als Experte für Unternehmensprozesse gefragt.
- Finanzanalyst: spezialisiert auf das Erstellen von Finanzanalysen und Investitionsprognosen.
- Customer Data Analyst: untersucht und wertet die Kundendaten eines Unternehmens aus; sehr viele Unternehmen haben hier unabhängig von der Branche einen großen Bedarf.
- UX Data Analyst: hier stehen bei der Analyse von Daten die Bedürfnisse der User bzw. von potenziellen und bestehenden Kunden im Mittelpunkt jeder Analyse.
- Clinical Data Analyst: ist spezialisiert auf die Auswertung von medizinischer Software.
- Marketing Analyst: hier bietet sich die Spezialisierung auf Marktforschung und -analyse an.
- Risikoanalyst: eine Spezialisierung in dieser Form ist insbesondere im Bankensektor sowie im Bereich der Unternehmensberatung verstärkt gefragt.
- Wetteranalyst: ist spezialisiert auf die Analyse von Wetterdaten für Institute oder auch Unternehmen, wie zum Beispiel Energieanbieter.
Welche Ausbildung braucht man als Data Analyst?
Ein Data Analyst muss über fundierte Fachkenntnisse in den Disziplinen Informatik, Funktionentheorie, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und Stochastik verfügen. Wahrscheinlichkeitsrechnung, Funktionentheorie und Informatik. Vorteilhaft ist auch ein gutes mathematisches Wissen und Verständnis. Je nach späterer Ausrichtung bzw. Spezialisierung gelten auch die Schwerpunkte Wirtschaftsinformatik, IT, Controlling und Rechnungswesen als besonders wichtige Komponenten einer Ausbildung.
Diese Studienfächer sind im Rahmen eines Bachelorstudiums wichtig:
- Informatik
- Mathematik
- Statistik
- Data Science
- Wirtschaftswissenschaften (mit Fokussierung auf Wirtschaftsinformatik, Controlling oder Rechnungswesen)
Einige Universitäten bieten sogar eigenständige Data-Analyst-Studienfächer an. Eine akademische Ausbildung ist allerdings nicht bei jedem Stellenangebot zwingende Voraussetzung. Je nach Branchenzugehörigkeit reicht teilweise auch eine abgeschlossene Berufsausbildung in der IT-Branche. Als gute Voraussetzung gilt beispielsweise eine Ausbildung im Bereich mathematisch-technische Softwareentwicklung. Quereinsteiger verschaffen sich zudem mit Zertifikationen für eine absolvierte Aus- bzw. Weiterbildung als Datenanalyst eine gute Ausgangsposition.
Wie viel verdient ein Data Analyst?
Ein Data Analyst mit abgeschlossenem Bachelorstudium steigt in der Regel mit einem Einstiegsgehalt ein, das zwischen 35.000 und 42.000 Euro liegt. Größere Unternehmen zahlen sogar Anfangsgehälter bis zu rund 46.000 Euro. Kann der Arbeitnehmer dabei ein Masterstudium vorweisen, ist das Jahreseinstiegsgehalt im Schnitt um rund 4.000 Euro höher.
Mit der Berufserfahrung steigt dann auch die Gehaltshöhe. Bei kleineren Unternehmen mit einem nicht ganz so komplexen Aufgabenportfolio liegen die Gehälter hierbei zwischen 45.000 Euro und etwa 65.000 Euro. Handelt es sich bei Arbeitgeber um ein großes Unternehmen mit vielen Geschäftsfeldern, sind durchaus Gehälter bis zu knapp 100.000 Euro pro Jahr möglich und auch realistisch. Wie viel ein Data Analyst letztendlich verdient, hängt neben der Berufserfahrung aber auch immer von der Unternehmensgröße, dem Unternehmensstandort und weiteren Unternehmenskennzahlen ab.
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