Was ist die Aufgabe eines Datenanalysten?

Ein Datenanalyst sammelt, bereinigt und untersucht Datensätze, um Probleme zu lösen. Hier erfahren Sie, wie Sie sich auf den Weg machen können, einer zu werden.

Ein Datenanalyst sammelt, bereinigt und interpretiert Datensätze, um eine Frage zu beantworten oder ein Problem zu lösen. Sie können in vielen Branchen arbeiten, z. B. in der Wirtschaft, im Finanzwesen, in der Strafjustiz, in der Wissenschaft, in der Medizin und in der Verwaltung.
Welche Art von Kunden sollte ein Unternehmen mit seiner nächsten Werbekampagne ansprechen? Welche Altersgruppe ist am anfälligsten für eine bestimmte Krankheit? Welche Verhaltensmuster sind mit Finanzbetrug verbunden?

Dies sind die Fragen, die Sie als Datenanalyst beantworten müssen. Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, was ein Datenanalyst ist, welche Fähigkeiten Sie benötigen und wie Sie sich auf den Weg zu einem solchen machen können.

Was ist Datenanalyse?

Bei der Datenanalyse geht es darum, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, um bessere Geschäftsentscheidungen treffen zu können. Der Prozess der Datenanalyse durchläuft in der Regel fünf iterative Phasen:

• Identifizieren Sie die Daten, die Sie analysieren möchten
• Sammeln der Daten
• Bereinigung der Daten zur Vorbereitung auf die Analyse
• Analysieren der Daten
• Interpretation der Ergebnisse der Analyse

Die Datenanalyse kann verschiedene Formen annehmen, je nach der Frage, die Sie zu beantworten versuchen. Hier können Sie mehr über die verschiedenen Arten der Datenanalyse lesen. Kurz gesagt, die deskriptive Analyse sagt uns, was passiert ist, die diagnostische Analyse sagt uns, warum es passiert ist, die prädiktive Analyse erstellt Projektionen für die Zukunft und die präskriptive Analyse gibt Handlungsempfehlungen für Maßnahmen.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten von Datenanalysten

Ein Datenanalyst ist eine Person, deren Aufgabe es ist, Daten zu sammeln und zu interpretieren, um ein bestimmtes Problem zu lösen. In dieser Funktion verbringt man viel Zeit mit Daten, muss aber auch die Ergebnisse vermitteln.  

Viele Datenanalysten sind tagtäglich mit folgenden Aufgaben beschäftigt:

• Sammeln von Daten: Analysten sammeln oft selbst Daten. Dies kann die Durchführung von Umfragen, die Verfolgung von Besuchermerkmalen auf einer Unternehmenswebsite oder den Kauf von Datensätzen von Datenerfassungsspezialisten umfassen.
• Daten bereinigen: Rohdaten können Duplikate, Fehler oder Ausreißer enthalten. Bei der Datenbereinigung geht es darum, die Qualität der Daten in einer Tabellenkalkulation oder in einer Programmiersprache zu erhalten, damit Ihre Interpretationen nicht falsch oder verzerrt sind.
• Daten modellieren: Dazu gehört das Erstellen und Entwerfen der Strukturen einer Datenbank. Sie können auswählen, welche Arten von Daten gespeichert und gesammelt werden sollen, festlegen, wie die Datenkategorien zueinander in Beziehung stehen, und erarbeiten, wie die Daten tatsächlich erscheinen.
• Daten interpretieren: Bei der Interpretation von Daten geht es darum, Muster oder Trends in den Daten zu finden, die Ihnen bei der Beantwortung der gestellten Frage helfen.
• Präsentieren: Die Kommunikation der Ergebnisse ist ein wichtiger Teil Ihrer Arbeit. Dazu stellen Sie Visualisierungen wie Diagramme und Schaubilder zusammen, schreiben Berichte und präsentieren Informationen vor interessierten Kreisen.

Welche Tools verwenden Datenanalysten?

Während des Prozesses der Datenanalyse verwenden Analysten oft eine Vielzahl von Tools, um ihre Arbeit genauer und effizienter zu gestalten. Zu den in der Datenanalysebranche am häufigsten verwendeten Tools gehören:

• Microsoft Excel
• Google Sheets
• SQL
• Tableau
• R oder Python
• SAS
• Microsoft Power BI
• Jupyter-Notebooks

Arten von Datenanalysten

Da die fortschreitende Technologie die Art und Menge der Informationen, die wir sammeln können, rapide erweitert hat, ist das Wissen um das Sammeln, Sortieren und Analysieren von Daten zu einem wichtigen Bestandteil fast aller Branchen geworden. Datenanalysten sind unter anderem in der Strafjustiz, der Modebranche, der Lebensmittelbranche, der Technologiebranche, der Wirtschaft, der Umweltbranche und im öffentlichen Sektor tätig.

Personen, die Datenanalysen durchführen, können auch andere Bezeichnungen tragen, wie z. B.:

• Analytiker für Medizin und Gesundheitspflege
• Analyst in der Marktforschung
• Wirtschaftsanalytiker
• Business Intelligence-Analyst
• Analyst für Betriebsforschung
• Intelligenz-Analyst

Datenanalytiker vs. Datenwissenschaftler: Was ist der Unterschied?

Datenanalysten und Datenwissenschaftler arbeiten beide mit Daten, aber was sie damit tun, ist unterschiedlich. Datenanalysten arbeiten in der Regel mit vorhandenen Daten, um bestimmte Geschäftsprobleme zu lösen. Datenwissenschaftler entwickeln neue Algorithmen und Modelle, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen. Erfahren Sie mehr über den Unterschied zwischen Datenwissenschaftlern und Datenanalysten.

Wie wird man Datenanalyst?

Es gibt mehr als einen Weg zu einer Karriere als Datenanalyst. Unabhängig davon, ob Sie gerade Ihren Schulabschluss gemacht haben oder einen Berufswechsel anstreben, besteht der erste Schritt oft darin, zu prüfen, welche übertragbaren Fähigkeiten Sie haben, und die neuen Fähigkeiten aufzubauen, die Sie in dieser neuen Rolle benötigen.

Technische Fähigkeiten von Datenanalysten

Datenbank-Tools:  Microsoft Excel und SQL sollten zur Grundausstattung eines jeden Datenanalysten gehören. Während Excel branchenübergreifend allgegenwärtig ist, kann SQL größere Datenmengen verarbeiten und gilt allgemein als unverzichtbar für die Datenanalyse.  

Was ist Big Data?

Der Begriff "Big Data" bezieht sich auf die riesigen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten, auf die viele Unternehmen täglich Zugriff haben. Diese Datenmengen sind in der Regel zu groß, um sie mit herkömmlichen Datenanalysemethoden zu verarbeiten. Big Data ist durch die drei Vs gekennzeichnet: hohes Volumen, Vielfalt der Datentypen und die Geschwindigkeit, mit der die Daten empfangen werden.

• Programmiersprachen: Das Erlernen einer statistischen Programmiersprache wie Python oder R ermöglicht es Ihnen, große Datenmengen zu verarbeiten und komplexe Gleichungen aufzustellen. Obwohl Python und R zu den am weitesten verbreiteten Programmiersprachen gehören, ist es ratsam, sich mehrere Stellenbeschreibungen für eine Stelle anzusehen, an der Sie interessiert sind, um festzustellen, welche Sprache für Ihre Branche am nützlichsten ist.
• Datenvisualisierung: Für einen erfolgreichen Datenanalysten ist es von entscheidender Bedeutung, seine Ergebnisse auf klare und überzeugende Weise zu präsentieren. Wenn Sie wissen, wie Sie Informationen am besten mit Hilfe von Diagrammen und Grafiken darstellen, können Sie sicherstellen, dass Ihre Kollegen, Arbeitgeber und Interessengruppen Ihre Arbeit verstehen. Tableau, Jupyter Notebook und Excel sind nur einige der vielen Tools, die zur Erstellung von Grafiken verwendet werden.
• Statistik und Mathematik: Die Kenntnis der Konzepte, die hinter den Daten-Tools stehen, wird Ihnen bei Ihrer Arbeit enorm helfen. Solide Kenntnisse in Statistik und Mathematik helfen Ihnen bei der Entscheidung, welche Tools zur Lösung eines bestimmten Problems am besten geeignet sind, und helfen Ihnen, Fehler in Ihren Daten zu erkennen und die Ergebnisse besser zu verstehen.

Wenn Ihnen das zu viel erscheint, machen Sie sich keine Sorgen - es gibt zahlreiche Kurse, die Ihnen die Grundlagen der Hard Skills vermitteln, die Sie als Datenanalyst benötigen. Dieser IBM Data Analyst Professional Certificate Kurs auf Coursera ist ein guter Anfang.

Fähigkeiten eines Datenanalysten am Arbeitsplatz

• Problemlösung: Ein Datenanalyst muss ein gutes Verständnis für die gestellte Frage und das zu lösende Problem haben. Er sollte auch in der Lage sein, Muster oder Trends zu erkennen, die eine Geschichte offenbaren könnten. Die Fähigkeit zum kritischen Denken ermöglicht es Ihnen, sich auf die richtigen Datentypen zu konzentrieren, die aufschlussreichsten Analysemethoden zu erkennen und Lücken in Ihrer Arbeit zu finden.
• Kommunikation: Die Fähigkeit, Ihre Ideen anderen Menschen zu vermitteln, ist für Ihre Arbeit als Datenanalyst entscheidend. Starke schriftliche und mündliche Fähigkeiten zur Kommunikation mit Kollegen und anderen Interessengruppen sind für Datenanalysten von großem Vorteil.
• Branchenkenntnisse: Kenntnisse über die Branche, in der Sie arbeiten - Gesundheitswesen, Wirtschaft, Finanzwesen oder andere Bereiche - werden Ihnen bei Ihrer Arbeit und bei Bewerbungen einen Vorteil verschaffen. Wenn Sie versuchen, in einer bestimmten Branche Fuß zu fassen, nehmen Sie sich etwas Zeit, um die Nachrichten in Ihrer Branche zu verfolgen oder ein Buch zu diesem Thema zu lesen. So können Sie sich mit den wichtigsten Themen und Trends der Branche vertraut machen.
• Erfahren Sie mehr: 7 gefragte Datenanalysten-Fähigkeiten, um eingestellt zu werden

Wege zum Datenanalysten

Die Aneignung dieser Fähigkeiten ist der erste Schritt auf dem Weg zum Datenanalysten. Hier sind einige Wege, die Sie einschlagen können, um diese Fähigkeiten zu erlangen, und die flexibel genug sind, um sie mit Ihrem Leben in Einklang zu bringen.

• Professionelles Zertifikat: Für ein professionelles Zertifikatsprogramm für Einsteiger sind in der Regel keine Vorkenntnisse in diesem Bereich erforderlich. Sie können Ihnen Grundkenntnisse wie SQL oder Statistik vermitteln und Ihnen gleichzeitig die Möglichkeit geben, Projekte für Ihr Portfolio zu erstellen und Echtzeit-Feedback zu Ihrer Arbeit zu erhalten. Mehrere professionelle Zertifikatsprogramme auf Coursera bieten genau das.
• Bachelor-Abschluss: Das Bureau of Labor Statistics empfiehlt einen Bachelor-Abschluss für Berufe, die Datenanalyse beinhalten. Wenn Sie einen Abschluss in Erwägung ziehen, um Datenanalyst zu werden, können Sie sich mit einem Schwerpunkt auf Statistik, Mathematik oder Informatik einen Vorsprung bei potenziellen Arbeitgebern verschaffen. Viele Online-Bachelorstudiengänge sind zeitlich flexibel, so dass Sie Ihr Studium nach Ihren Prioritäten ausrichten können.
• Selbststudium: Wenn Sie einen Weg suchen, der keine formale Ausbildung beinhaltet, können Sie sich die für die Datenanalyse erforderlichen Fähigkeiten auch selbst aneignen. Beginnen Sie mit dieser Leseliste zur Datenanalyse für Anfänger. Wenn Sie bereit sind, sich ein Portfolio aufzubauen, finden Sie hier einige Ideen für Datenanalyseprojekte.

Weitere Informationen darüber, wie Sie Datenanalyst (mit oder ohne Abschluss) werden können, finden Sie in unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung.

Karrierechancen für Datenanalysten

Der Beruf des Datenanalysten kann auch Türen zu anderen Berufen öffnen. Viele, die als Datenanalysten beginnen, arbeiten später als Datenwissenschaftler. Wie Analysten verwenden auch Datenwissenschaftler Statistik, Mathematik und Informatik, um Daten zu analysieren. Ein Wissenschaftler kann jedoch fortgeschrittene Techniken verwenden, um Modelle und andere Tools zu erstellen, die Erkenntnisse über zukünftige Trends liefern. Lesen Sie mehr über andere Karrieremöglichkeiten für Datenanalysten, einschließlich Management, Beratung oder Spezialisierung.