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Daten sind für Unternehmen aller Größen und Branchen im Digitalisierungszeitalter ein wesentlicher Erfolgsfaktor. Entsprechend gefragt sind Spezialisten, die mit großen Datenmengen umgehen können.
Data Analyst - Definition
Data Analysts arbeiten gemeinsam mit Datenwissenschaftlern, Managern, Architects oder dem Business Development an Big-Data-Lösungen. In vielen Punkten überschneidet sich das Berufsbild des Datenanalysten mit dem des Datenwissenschaftlers - die Schwerpunkte der Arbeit unterscheiden sich jedoch.
Wie Datenanalysten Konzepte entwickeln
Von ihren Unternehmen, beziehungsweise Auftraggebern, erhalten Data Analysts aktuelle Problemstellungen, die umgehend gelöst werden sollen. Im sogenannten Data Warehouse eines Unternehmens finden Datenanalysten die notwendigen Daten, um eine Lösung zu entwickeln. Mit Hilfe dieser Datenbank können sie Daten mit statistischen Methoden analysieren. Das Ziel besteht dabei darin, sinnvolle Informationen zu gewinnen, die bei der Überprüfung von Hypothesen helfen, auf die Unternehmensziele einzahlen oder bei der Behebung von Problemen zu unterstützen.
In der Regel befolgen Datenanalysten dabei folgende Schritte:
Problemdefinition der Klienten;
Datenbasis definieren;
Daten analysieren, auswerten und zusammenfassen;
Gemeinsam mit Softwareentwicklern am ETL-Prozess arbeiten;
Einen datenbasierten Automatismus entwickeln, der die Daten in regelmäßigen Abständen einspeist und analysiert;
Standardisierung der Daten;
Wartung und Implementierung von Datensystemen;
Data Cleaning;
Aufbereiten der Daten, um die Ergebnisse dem Unternehmen zu präsentieren.
Während des Problemlösungsprozesses sind regelmäßige Meetings und Absprachen mit unterschiedlichen Stakeholdern notwendig, um die Problemdefinition nicht aus den Augen zu verlieren. Daher kann es vorkommen, dass der Prozess, wie oben beschrieben, nicht linear verläuft und der Datenanalyst von einem Schritt zum nächsten springt oder einzelne Teilschritte wiederholt.
Data Analyst vs. Data Scientist - Unterschiede
Im Gegensatz zu Datenwissenschaftlern beheben Datenanalysten bereits bestehende Probleme. Dafür sehen sie sich vor allem historische Daten an und suchen möglichst schnell eine Lösung für die geschilderte Problemstellung. Data Scientists hingegen untersuchen aktuelle Daten auf Trends und Muster, um neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Daneben beschäftigen sich Datenwissenschaftler ausgiebig mit Data Cleaning, das heißt sie bereinigen vorhandene Daten und sortieren diese mit Hilfe analytischer Modelle und Machine-Learning-Anwendungen. Data Analysts suchen sich hingegen weitere Quellen, um die Datenbasis zu erweitern.
Wir wird man Datenanalyst?
Die wichtigsten Fertigkeiten
Als Data Analyst sollte man sich vor allem mit der Programmierarbeit auskennen - insbesondere die Sprachen R und Python sind hierbei gefragt. Möchte man einen Job als Datenanalyst antreten, sind grundlegende Kenntnisse in der Datenbanksprache SQL sowie Erfahrung mit Visualisierungslösungen wie Tableau oder Power BI entscheidend. Darüber hinaus sollte man mit Excel umgehen können. Erfahrungen in Sachen Projektmanagement können ebenfalls hilfreich sein - genauso wie der sichere Umgang mit Cloud-Plattformen wie AWS oder Azure und mit Statistikprogrammen wie SPSS oder SAS.
Die wichtigsten Soft Skills
Neben dem Fachwissen und den Fertigkeiten brauchen Data Analysts vor allem ausgeprägte Konzentrationsfähigkeit und die Fähigkeit analytisch zu denken. Es ist wichtig, besonders präzise und mit Geduld arbeiten zu können. Um die eigenen Ergebnisse präsentieren zu können, sollte man zudem in der Lage sein, selbstbewusst vor Kunden aufzutreten und mit Kollegen und Kolleginnen kommunizieren zu können.
Lebenslauf und Portfolio
Bewirbt man sich als Data Analyst, wird zumeist ein abgeschlossenes Bachelorstudium in Mathematik, Informatik, Physik oder auch Wirtschaft erwartet. Eine Masterqualifikation ist hier optional.
Der Lebenslauf sollte überzeugend gestaltet sein, die besten Fähigkeiten sollten herausstechen, während fehlende Fertigkeiten und irrelevante, vergangene Positionen weggelassen werden können. Am wichtigsten in Sachen Lebenslauf ist, dass er auf den Arbeitgeber zugeschnitten ist, bei dem man sich bewirbt.
Das Portfolio sollte zwei bis fünf einschlägige Projekte zeigen, aus denen ersichtlich wird, warum das Unternehmen Sie braucht. Zeigen Sie sich zudem auf Plattformen wie LinkedIn.
Prinzipiell gilt: Der Einstieg als Data Analyst ist im Vergleich zum Data Scientist einfacher. Für Datenwissenschaftler ist ein abgeschlossenes Masterstudium obligatorisch.
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