Was macht ein Daten analyst? Ihr Karriereleitfaden für 2024

Ein Daten analyst sammelt, bereinigt und untersucht Datensätze, um Probleme zu lösen. Hier erfahren Sie, wie Sie einer werden können.

Ein Daten analyst sammelt, bereinigt und interpretiert Datensätze, um eine Frage zu beantworten oder ein Problem zu lösen. Datenanalysten arbeiten in vielen Branchen, darunter Wirtschaft, Finanzen, Strafjustiz, Wissenschaft, Medizin und Regierung.

Auf welche Art von Kunden sollte ein Unternehmen mit seiner nächsten Werbekampagne abzielen? Welche Altersgruppe ist am anfälligsten für eine bestimmte Krankheit? Welche Verhaltensmuster stehen im Zusammenhang mit Finanzbetrug?

Dies sind die Arten von Fragen, die Sie als Daten analyst möglicherweise beantworten müssen. Lesen Sie weiter, um mehr darüber zu erfahren, was ein Daten analyst ist, welche Fähigkeiten Sie benötigen und wie Sie den Weg dorthin einschlagen können.

Was ist Datenanalyse?

Bei der Datenanalyse werden aus Daten Erkenntnisse gewonnen, die zu besseren Geschäftsentscheidungen führen. Der Prozess der Datenanalyse durchläuft in der Regel fünf iterative Phasen:

• Identifizieren Sie die Daten, die Sie analysieren möchten
• Erfassen der Daten
• Bereinigen Sie die Daten zur Vorbereitung für die Analyse
• Analysieren Sie die Daten
• Interpretieren Sie die Ergebnisse der Analyse

Datenanalysen können je nach der Frage, die Sie beantworten möchten, unterschiedliche Formen annehmen. Weitere Informationen zu den Arten der Datenanalyse finden Sie hier. Kurz gesagt: Die deskriptive Analyse sagt uns, was passiert ist, die diagnostische Analyse sagt uns, warum es passiert ist, die prädiktive Analyse erstellt Prognosen für die Zukunft und die präskriptive Analyse liefert umsetzbare Empfehlungen für zu ergreifende Maßnahmen.

Sehen Sie sich das folgende Video an, um eine Einführung in die Datenanalyse zu erhalten und eine Vorschau des Google-Kurses zu sehen:

Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Datenanalysten

Ein Datenanalyst ist eine Person, deren Aufgabe es ist, Daten zu sammeln und zu interpretieren, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Die Rolle beinhaltet viel Zeit, die mit Daten verbracht wird, aber auch die Kommunikation von Ergebnissen. 

Dies ist die tägliche Arbeit vieler Datenanalysten:

• Daten sammeln: Analysten sammeln Daten oft selbst. Dazu können Umfragen, das Verfolgen von Besuchermerkmalen auf einer Unternehmenswebsite oder der Kauf von Datensätzen von Datenerfassungsspezialisten gehören.
• Daten bereinigen: Rohdaten können Duplikate, Fehler oder Ausreißer enthalten. Beim Bereinigen der Daten wird die Qualität der Daten in einer Tabelle oder mithilfe einer Programmiersprache beibehalten, damit Ihre Interpretationen nicht falsch oder verzerrt sind. 
• Daten modellieren: Dies beinhaltet das Erstellen und Entwerfen der Strukturen einer Datenbank. Sie können auswählen, welche Datentypen gespeichert und gesammelt werden sollen, festlegen, wie Datenkategorien miteinander in Beziehung stehen, und durcharbeiten, wie die Daten tatsächlich dargestellt werden.
• Daten interpretieren: Beim Interpretieren von Daten geht es darum, Muster oder Trends in den Daten zu finden, die die vorliegende Frage beantworten könnten.
• Präsentieren: Die Kommunikation Ihrer Erkenntnisse wird ein wesentlicher Teil Ihrer Arbeit sein. Sie tun dies, indem Sie Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken zusammenstellen, Berichte schreiben und Informationen interessierten Parteien präsentieren.

Welche Tools verwenden Datenanalysten?

Während der Datenanalyse verwenden Analysten häufig eine Vielzahl von Tools, um ihre Arbeit genauer und effizienter zu gestalten. Zu den gängigsten Tools in der Datenanalysebranche gehören:

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

Gehalt und Berufsaussichten als Datenanalyst

Laut Glassdoor beträgt das durchschnittliche Grundgehalt eines Datenanalysten in den USA im Dezember 2021 69.517 USD. Dies kann je nach Dienstalter, Standort in den USA und anderen Faktoren variieren.

Datenanalysten sind sehr gefragt. Das Weltwirtschaftsforum hat sie als zweitgrößten Beruf in den USA aufgeführt [ 1 ]. Das Bureau of Labor Statistics berichtet auch von verwandten Berufen mit extrem hohen Wachstumsraten.

Von 2020 bis 2030 wird die Zahl der Stellen für Operations Research Analysten voraussichtlich um 25 Prozent, für Marktforschungsanalysten um 22 Prozent und für Mathematiker und Statistiker um 33 Prozent steigen. Das ist deutlich mehr als die Gesamtwachstumsrate der Beschäftigung von 7,7 Prozent.

Arten von Datenanalysten

Da sich durch den technologischen Fortschritt die Arten und die Menge der Informationen, die wir sammeln können, rasant erweitert haben, ist das Wissen, wie man Daten sammelt, sortiert und analysiert, zu einem entscheidenden Bestandteil fast jeder Branche geworden. Sie finden Datenanalysten unter anderem in den Bereichen Strafjustiz, Mode, Lebensmittel, Technologie, Wirtschaft, Umwelt und öffentlicher Sektor.

Personen, die Datenanalysen durchführen, können auch andere Berufsbezeichnungen haben, beispielsweise:

• Medizin- und Gesundheitsanalytiker
• Marktforschungsanalyst
• Wirtschaftsanalytiker
• Business-Intelligence-Analyst
• Analytiker für Betriebsforschung
• Geheimdienstanalyst

Sie interessieren sich für Business Intelligence? Erwerben Sie Kenntnisse in Datenmodellierung und Datenvisualisierung:

So werden Sie Datenanalyst

Es gibt mehr als einen Weg zu einer Karriere als Datenanalyst. Egal, ob Sie gerade die Schule abgeschlossen haben oder den Beruf wechseln möchten, der erste Schritt besteht oft darin, zu beurteilen, welche übertragbaren Fähigkeiten Sie haben, und die neuen Fähigkeiten aufzubauen, die Sie in dieser neuen Rolle benötigen.

Technische Fähigkeiten als Datenanalyst

• Datenbanktools:  Microsoft Excel und SQL sollten in der Toolbox jedes Datenanalysten fester Bestandteil sein. Während Excel branchenübergreifend weit verbreitet ist, kann SQL größere Datenmengen verarbeiten und wird allgemein als unverzichtbar für die Datenanalyse angesehen. 
• Programmiersprachen: Wenn Sie eine statistische Programmiersprache wie Python oder R lernen , können Sie große Datenmengen verarbeiten und komplexe Gleichungen ausführen. Obwohl Python und R zu den gängigsten Sprachen gehören, ist es eine gute Idee, sich mehrere Stellenbeschreibungen für eine Position anzusehen, an der Sie interessiert sind, um festzustellen, welche Sprache für Ihre Branche am nützlichsten ist. 
• Datenvisualisierung: Um ein erfolgreicher Datenanalyst zu sein, ist es entscheidend, Ihre Ergebnisse klar und überzeugend zu präsentieren. Wenn Sie wissen, wie Sie Informationen am besten in Diagrammen und Grafiken präsentieren, stellen Sie sicher, dass Kollegen, Arbeitgeber und Stakeholder Ihre Arbeit verstehen. Tableau, Jupyter Notebook und Excel sind nur einige der vielen Tools, die zum Erstellen von Visualisierungen verwendet werden.
• Statistik und Mathematik: Wenn Sie die Konzepte hinter den eigentlichen Aufgaben von Datentools kennen, wird Ihnen das bei Ihrer Arbeit enorm helfen. Wenn Sie sich gut mit Statistik und Mathematik auskennen, können Sie leichter feststellen, welche Tools sich am besten zur Lösung eines bestimmten Problems eignen, Fehler in Ihren Daten erkennen und die Ergebnisse besser verstehen.

Wenn Ihnen das zu viel erscheint, machen Sie sich keine Sorgen – es gibt zahlreiche Kurse, die Ihnen die Grundlagen der technischen Fähigkeiten vermitteln, die Sie als Datenanalyst benötigen. Dieser IBM Data Analyst Professional Certificate-Kurs auf Coursera kann ein guter Einstieg sein.

Fähigkeiten eines Datenanalysten am Arbeitsplatz

• Problemlösung: Ein Datenanalyst muss die gestellte Frage und das zu lösende Problem gut verstehen. Er sollte auch in der Lage sein, Muster oder Trends zu erkennen, die eine Geschichte enthüllen könnten. Wenn Sie über kritische Denkfähigkeiten verfügen, können Sie sich auf die richtigen Datentypen konzentrieren, die aufschlussreichsten Analysemethoden erkennen und Lücken in Ihrer Arbeit aufdecken.
• Kommunikation: Die Fähigkeit, Ihre Ideen anderen Menschen zu vermitteln, ist für Ihre Arbeit als Datenanalyst von entscheidender Bedeutung. Gute schriftliche und mündliche Fähigkeiten zur Kommunikation mit Kollegen und anderen Beteiligten sind für einen Datenanalysten von Vorteil.
• Branchenkenntnisse: Wenn Sie sich mit der Branche auskennen, in der Sie arbeiten – Gesundheitswesen, Wirtschaft, Finanzen oder andere –, haben Sie bei Ihrer Arbeit und bei Bewerbungen einen Vorteil. Wenn Sie in einer bestimmten Branche Fuß fassen möchten, sollten Sie sich die Zeit nehmen, die Neuigkeiten 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.

Wege zum Datenanalysten

Der Erwerb dieser Fähigkeiten ist der erste Schritt auf dem Weg zum Datenanalysten. Hier sind einige Wege, die Sie einschlagen können, um diese Fähigkeiten zu erwerben, und die flexibel genug sind, um sich in Ihr Leben zu integrieren.

• Berufszertifikat: Für professionelle Zertifikatsprogramme auf Einstiegsniveau sind in der Regel keine Vorkenntnisse in dem Bereich erforderlich. Sie können Ihnen grundlegende Fähigkeiten wie SQL oder Statistik beibringen und gleichzeitig die Möglichkeit bieten, 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 erwägen, einen Abschluss zu machen, um Datenanalyst zu werden, kann Ihnen eine Konzentration Ihrer Kursarbeit auf Statistik, Mathematik oder Informatik einen Vorsprung bei potenziellen Arbeitgebern verschaffen. Viele Online-Bachelor-Abschlüsse bieten flexible Zeiteinteilung, sodass Sie Ihren Abschluss Ihren Prioritäten entsprechend planen können.
• Selbststudium: Wenn Sie einen Weg wählen, der keine formelle Ausbildung erfordert, 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 , ein Portfolio aufzubauen , finden Sie hier einige Ideen für Datenanalyseprojekte .

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

Karriereförderung als Datenanalyst

Als Datenanalyst können Sie auch Türen zu anderen Karrieren öffnen. Viele, die als Datenanalysten anfangen, arbeiten später als Datenwissenschaftler . Wie Analysten verwenden Datenwissenschaftler Statistik, Mathematik und Informatik, um Daten zu analysieren. Ein Wissenschaftler hingegen könnte fortgeschrittene Techniken verwenden, um Modelle und andere Tools zu erstellen, die Einblicke in zukünftige Trends bieten.

Beginnen Sie noch heute damit, Ihre Fähigkeiten als Datenanalyst zu verbessern

Wenn Sie bereit sind, eine Karriere als Datenanalyst zu starten, können Sie mit dem  Google Data Analytics Professional Certificate  auf Coursera in weniger als sechs Monaten berufsrelevante Fähigkeiten erwerben. Lernen Sie von Datenexperten bei Google, wie Sie Daten bereinigen, organisieren, analysieren, visualisieren und präsentieren.

Wenn Sie bereit sind, Ihre vorhandenen Data-Science-Kenntnisse auszubauen, um sich für gefragte Berufsbezeichnungen wie Junior Data Scientist und Data Science Analyst zu qualifizieren, sollten Sie das  Google Advanced Data Analytics Professional Certificate in Betracht ziehen .

Mehr lesen: Assertive Kommunikation: Definition, Beispiele und Tipps

Häufig gestellte Fragen (FAQ)