Data Analyst: Aufgaben, Qualifikation, Gehalt

Ein Data Analyst ist ein Fachexperte, der für das Sammeln, Verarbeiten, Analysieren und Interpretieren großer Mengen von Daten verantwortlich ist, um wertvolle Erkenntnisse und fundierte Entscheidungen für Unternehmen und Organisationen zu ermöglichen. Durch die Anwendung von Statistik, Mathematik, Programmierung und Datenvisualisierungstechniken identifiziert der Data Analyst Muster, Trends und Zusammenhänge in Daten, die zur Optimierung von Geschäftsprozessen, zur Entdeckung neuer Marktchancen oder zur Verbesserung der Kundenzufriedenheit beitragen können. In einer datengetriebenen Welt spielt der Data Analyst eine entscheidende Rolle bei der Nutzung der Informationsflut, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen und den Erfolg von Unternehmen zu steigern. Erfahren Sie in diesem Beitrag, welche Aufgaben auf den (Senior) Data Analyst zukommen, welche Fähigkeiten er haben muss und wie viel er verdient.

Data Analyst – Definition & Key Facts

Im Folgenden erhalten Sie einen Einblick in das Berufsbild des Data Analysts. Der Aufgabenbereich ist breit und erfordert viel Fachwissen. Er ist häufig in mehreren Abteilungen involviert. Big Data sorgt dafür, dass erfahrene Data Analysts in allen Branchen gebraucht werden.

Was macht ein Data Analyst?

Der Data Analyst kümmert sich um die Beschaffung, Verknüpfung und Analyse von Daten sowie deren Interpretation. Das können strukturierte und unstrukturierte Daten sein. Er ist also für die Übersetzung von Daten in tatsächliche Erkenntnisse zuständig, welche wiederum Einfluss auf das Handeln der Unternehmensführung haben. Er ermöglicht datengetriebene Entscheidungen, die sich auf viele Bereiche des Unternehmens auswirken. Data Analysts erkennen Muster in Daten und nutzen ihre Erkenntnisse, um Prozesse zu optimieren.

Welche Qualifikationen sollte ein Data Analyst mitbringen?

Ein Data Analyst sollte über solide Qualifikationen in den Bereichen Mathematik, Statistik und BWL verfügen, oft in Form eines Studienabschlusses in einem verwandten Fachgebiet. Darüber hinaus sind Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R, Erfahrung mit Datenbanken und SQL sowie die Fähigkeit, Datenvisualisierungstools wie Tableau oder Power BI zu nutzen, von Vorteil. Soft Skills wie analytisches Denken, Problemlösung, Kommunikation und Teamarbeit sind ebenfalls wichtig, um komplexe Daten effektiv zu interpretieren und die Ergebnisse den Entscheidungsträgern verständlich zu präsentieren. In einigen Fällen kann auch branchenspezifisches Wissen erforderlich sein, um maßgeschneiderte Analysen und Lösungen zu entwickeln.

Erst nach einiger Zeit als (Junior) Data Analyst – meist fünf Jahre oder länger – hat man genug Erfahrung für die Senior-Position gesammelt. Diverse zusätzliche Fortbildungen im Bereich Datenbanken, Programmierung und Betriebswirtschaft gehören ebenso dazu.

Wie viel verdient ein Data Analyst?

Das Durchschnittsgehalt ist von der Unternehmensgröße, Standort, Branche und dem Verantwortungsumfang abhängig. Als Senior Data Analyst verdient man im Schnitt zwischen 65.000.- Euro und 80.000.- Euro brutto im Jahr, Spitzengehälter liegen bei etwa 108.000.- Euro brutto jährlich. Berufseinsteiger liegen zwischen 50.000.- und 65.000.- EUR p.a.

Data Analyst vs. Data Scientist – Worin liegt der Unterschied?

Obwohl es einige Überschneidungen zwischen den Rollen gibt, gibt es auch einige wesentliche Unterschiede zwischen einem Data Analyst und einem Data Scientist:

Der Data Analyst erkennt Potenzial für Verbesserungen in den Datensätzen und liefert neue Erkenntnisse für mögliche Verbesserungen sowie notwendige Sicherheitsmaßnahmen. Der Data Scientist macht das auch, aber die Datensätze, die er bearbeitet, sind unter Umständen noch unstrukturierter und breiter gefasst. Die Daten werden zuerst vom Data Scientist bearbeitet und programmiert, bevor der Data Analyst beginnt, Erkenntnisse daraus zu gewinnen. Data Analysts arbeiten in der Regel enger mit anderen Teams zusammen, um Daten für die Entscheidungsfindung bereitzustellen. Data Scientists können auch in anderen Bereichen tätig sein, wie z.B. der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen oder der Analyse von Prozessen, um Effizienzsteigerungen zu erzielen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Analysts typischerweise Daten sammeln und analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, während Data Scientists in der Lage sind, anspruchsvollere Datenanalysen durchzuführen und fortschrittlichere Technologien und Modelle zu nutzen, um komplexe Fragestellungen zu beantworten.

Was macht ein Data Analyst? Aufgaben des Data Analyst

Ein Data Analyst hat eine Vielzahl von Aufgaben, die je nach Unternehmen und Branche variieren können. Er sieht sich Datensätze genau an, erkennt Muster und interpretiert deren Bedeutung für das Unternehmen. Im Allgemeinen umfassen die Aufgaben eines Data Analysts:

#1 Daten sammeln und speichern: Data Analysts sammeln Daten aus verschiedenen Quellen wie internen Datenbanken, externen Quellen und öffentlich zugänglichen Datenquellen. Sie müssen dabei sicherstellen, dass die Daten ordnungsgemäß gespeichert und organisiert sind.

#2 Datenbereinigung und -verarbeitung: Die Daten, die von einem Data Analyst gesammelt werden, können unvollständig oder ungenau sein. Daher müssen sie bereinigt, verarbeitet und aufbereitet werden, um sie für die Analyse vorzubereiten.

#3 Datenanalyse: Der Data Analyst analysiert die bereinigten und aufbereiteten Daten mithilfe statistischer Methoden und Datenvisualisierungen. Hierbei können sie Fragen beantworten wie: Was sind die Trends der Daten? Gibt es Korrelationen zwischen verschiedenen Datensätzen? Welche Schlussfolgerungen lassen sich aus den Daten ziehen? Die Analyse von strukturierten und unstrukturierten Daten sowie deren Interpretation hinsichtlich der Bedeutung für das Unternehmen ist die Hauptaufgabe des Data Analysts. Er verbringt viel Zeit mit der Festlegung von KPIs und berät mit Führungskräften über Geschäftsstrategien basierend auf den Ergebnissen der Datenanalyse. Die Datenbanksprache SQL o.ä. beherrscht der Senior Data Analyst ausgezeichnet.

#4 Datenvisualisierung: Data Analysts erstellen Visualisierungen von Daten, um komplexe Informationen und Zusammenhänge zu visualisieren und Entscheidungen zu erleichtern. Die Daten, die der Analyst genau untersucht, müssen anhand von KPIs sinnvoll aufbereitet werden, um diese anschließend zu visualisieren und für die anderen Parteien bzw. Abteilungen verständlich zu machen (z.B. mit Tableau, Qlik oder Data Studio). Dafür arbeitet der Senior Data Analyst eng mit den Fachabteilungen, die die Daten nutzen, zusammen, um die Daten hinsichtlich der Unternehmensziele zu übersetzen.

#5 Erstellung von Berichten: Die Erkenntnisse, die ein Data Analyst aus der Datenanalyse gewinnt, müssen in verständliche Berichte umgewandelt werden, die Entscheidungsträgern helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

#6 Identifizierung von Trends: Ein Data Analyst kann Trends in den Daten erkennen und potenzielle Chancen oder Risiken für das Unternehmen identifizieren. In den Datensätzen erkennt der Senior Data Analyst das Potenzial für diverse Optimierungen an unternehmensinternen Prozessen und Systemen. Dafür nutzt er gängige Datenbanksprachen oder Programmiersprachen wie Python oder R.

#7 Zusammenarbeit mit anderen Teams: Data Analysts arbeiten in der Regel eng mit anderen Teams wie Marketing, Finanzen und Management zusammen, um Daten zu sammeln und zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen. Es kommt vor, dass der Senior Data Analyst ein Team an weniger erfahrenen Data Analysts fachlich koordiniert. Kooperation und Kommunikation mit den verschiedenen Nutzern der Daten ist unabdingbar, sodass die Interpretation der Datensätze auch zu idealen Maßnahmen führt, die wiederum zu Verbesserungen im Unternehmen bzw. für Stakeholder und Kunden beitragen.

Insgesamt ist ein Data Analyst für die Sammlung, Bereinigung, Analyse und Interpretation von Daten verantwortlich, um Entscheidungen und Strategien des Unternehmens zu unterstützen.

Anforderungen an einen Data Analyst: Ausbildung & Qualifikation

Ein Data Analyst ist ein Experte, der Daten sammelt, analysiert und interpretiert, um datenbasierte Entscheidungen zu treffen und Geschäftsprozesse zu optimieren. Die Anforderungen an einen Data Analyst in Bezug auf Ausbildung und Qualifikation können je nach Branche und Unternehmen variieren, jedoch sind einige grundlegende Anforderungen häufig gefordert:

#1 Ausbildung: Ein Abschluss in Informatik, Statistik, Mathematik (MINT-Bereich), in Wirtschaftswissenschaften oder einem anderen relevanten Fachgebiet ist oft eine Voraussetzung für eine Karriere als Data Analyst.

#2 Datenanalyse-Fähigkeiten: Data Analysts müssen ein tiefes Verständnis von statistischen Methoden und Datenanalyse-Tools haben, um Daten effektiv sammeln, verarbeiten und analysieren zu können. Der Senior Data Analyst braucht ausgezeichnete Kenntnisse in (Advanced) Analytics, um Daten zu strukturieren und anschließend zu interpretieren und zu vergleichen (z.B. Entwicklungskenntnis mit SQL, Oracle, R oder Python). Auch Machine Learing-Ansätze werden zunehmend relevant.

#3 Datenbank-Management: Ein Data Analyst sollte dazu fähig sein, Datenbanken zu erstellen, zu verwalten und zu warten. Ein Verständnis von Datenbankstrukturen und -prinzipien ist wichtig. Zusätzlich sollten sie Erfahrung mit Datenbanken und Datenmanagementsystemen wie MySQL, PostgreSQL oder MongoDB haben.

#4 Datenvisualisierung und Berichterstellung: Die Fähigkeit, komplexe Datenmuster und Ergebnisse in leicht verständliche Grafiken und Berichte zu übersetzen, ist für einen Data Analysten wichtig. Dafür ist es wichtig, Geschäftsprozesse und -anforderungen zu verstehen und Datenanalyse-Ergebnisse in einen Geschäftskontext zu setzen, um Erkenntnisse zu präsentieren und Entscheidungen zu erleichtern. Erfahrung mit Visualisierungstools wie Tableau, Qlik, Data Studio, Power BI oder ggplot2 kann von Vorteil sein.

#5 Kommunikationsfähigkeit: Komplexe Datenanalyse-Ergebnisse müssen in verständlicher Form an Entscheidungsträger und andere Interessengruppen kommuniziert werden. Ein (Senior) Data Analyst muss daher die Fähigkeit mitbringen, komplexe Datensätze in Muster zu strukturieren und diese anderen Mitarbeitern bzw. Abteilungen verständlich zu machen. Er braucht Verständnis für die Probleme und Anliegen der Anwender, die sein Fachwissen nicht teilen.

#6 Ggf. Programmierkenntnisse: Data Analysten sollten Datenbankabfragen schreiben können, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren. Erfahrung in mindestens einer Programmiersprache wie Python, R oder SQL ist oftmals erforderlich.

#7 Praxiserfahrung: Klassischerweise steigt man in die Position auf, wenn man genug Berufserfahrung angesammelt hat. Einige Unternehmen legen fünf bis sechs Jahre als Richtwert fest, um jemanden in die Senior Position zu befördern. In anderen Unternehmen bedeutet „Senior“ zehn Jahre Berufserfahrung oder sogar mehr.

Data Analyst – Gehalt

Das Gehalt ist stark von der Branche, der Unternehmensgröße, dem Standort und dem Verantwortungsumfang abhängig. Mittelständische Unternehmen zahlen normalerweise weniger als große Tech-Unternehmen.

Als Senior Data Analyst verdient man im Schnitt zwischen 65.000.- Euro und 80.000.- Euro brutto im Jahr, Spitzengehälter liegen bei etwa 108.000.- Euro brutto jährlich. Als Berufseinsteiger liegen die Gehälter zwischen 50.000.- und 65.000.- EUR p.a.

Wie wird man Data Analyst?

Es gibt verschiedene Wege, um ein Data Analyst zu werden. Hier sind einige Schritte, die Sie unternehmen können:

#1 Bildung: Ein Studienabschluss in Informatik, Statistik, Mathematik (bzw. im MINT-Bereich), Wirtschaftswissenschaften oder einem anderen relevanten Fachgebiet ist oft eine Voraussetzung für eine Karriere als Data Analyst. Ein Master-Abschluss kann auch von Vorteil sein.

#2 Praktische Erfahrung: Es ist hilfreich, praktische Erfahrung in Datenanalyse und Programmierung zu sammeln und wird für eine Senior-Position in jedem Fall vorausgesetzt. Nach dem MINT- oder betriebswirtschaftlichen Studium steigt man als (Junior) Data Analyst in ein Unternehmen ein und wird Teil eines Teams an Fachkräften. Man entwickelt sich über einen Zeitrahmen von etwa fünf (bis zehn) Jahren weiter, vertieft das eigene Know-how und empfiehlt sich durch gute Leistungen für die Position des Seniors.

#3 Technische Skills und Geschäftsverständnis: Um als Data Analyst erfolgreich zu sein, müssen Sie Fähigkeiten in Datenanalyse, Datenbank-Management, Programmierung, Datenvisualisierung und Geschäftsverständnis erwerben. Sie können dies durch Kurse, Zertifizierungen, Selbststudium oder Online-Kurse unterstützen.

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