So schreibst du eine Stellenbeschreibung für Data Analysts

Die verschiedenen Analystentypen

Ein Data Analyst spielt eine zentrale Rolle in jeder Organisation: Er oder sie sammelt, strukturiert und analysiert große Datensätze, um strategische Entscheidungen zu unterstützen. Gleichzeitig ist Analytics heute stark spezialisiert. Je nach Art der Aufgaben lohnt es sich, genau zu überlegen, welchen Analystentyp du einstellst.

• Data Analyst. Klassische Data Analysts erstellen Reports und führen Analysen durch, die strategische Geschäftsentscheidungen unterstützen. Eine solide Basis in Statistik, SQL und Visualisierung ist hier entscheidend.
• Business Analyst. Business Analysts nutzen Datentools, um interne Geschäftsprozesse zu verbessern. Wichtig sind hier fundierte SQL-Kenntnisse und der Umgang mit Projektmanagement-Tools.
• Business Intelligence Analyst. BI-Analysten fokussieren sich ebenfalls stark auf die Unternehmenssteuerung und teilen viele Aufgaben mit Data Analysts. Detailliertes Wissen in SQL, Projektmanagement und Visualisierungstools ist auch hier erforderlich.
• Data Engineer. Data Engineers bauen die Dateninfrastruktur auf, um Daten zu erfassen, zu speichern und zu transformieren – damit sie für Analysen bereitstehen. Kenntnisse in Datenorchestrierungstools wie Airflow und starke Programmierkompetenzen sind hilfreich.
• Analytics Engineer. Analytics Engineers verbinden Data Engineering und Data Analysis. Sie bauen Datenpipelines und führen Analysen durch, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Mit Tools wie dbt ist Datenmodellierung so zugänglich wie nie. Sicherer Umgang mit einem Orchestrierungstool und tiefes SQL-Wissen sind grundlegend.
• Data Scientist. Data Scientists arbeiten ähnlich wie Data Analysts und liefern Analysen, die das Geschäft vorantreiben. Ein großer Teil der Rolle basiert jedoch auf prädiktiver Analytik und Forecasting. Tiefes Wissen in Inferenzstatistik, Machine Learning und Programmierung ist essenziell.

Neben dem Analystentyp solltest du vor dem Schreiben auch dein Geschäftsmodell berücksichtigen. Viele Data-Analyst-Kompetenzen sind übertragbar und Verantwortlichkeiten ähneln sich – je nach Branche (Healthcare, öffentlicher Sektor, Fintech etc.) kann es aber Unterschiede geben.

Aufgaben eines Data Analysts

Im Folgenden findest du zentrale Rollen und Verantwortlichkeiten eines typischen Data Analysts. Sie variieren je nach Unternehmen, Branche und Teamstruktur.

Kernaufgaben eines Data Analysts

Im Kern stützen sich die Aufgaben eines Data Analysts auf drei Säulen: Automatisierung, Reporting und Data Governance. Schauen wir uns das genauer an.

• Automatisierung. Data Analysts sollten wiederkehrende Aufgaben möglichst automatisieren. Zeitgewinn auf individueller Ebene schafft Raum für weitere Projekte. Auf Unternehmensebene bedeutet das weniger Verschwendung und Potenzial für zusätzliche Umsatzquellen.
• Reporting. Das ist das Herzstück des Jobs – Analyse und Visualisierung. Reporting umfasst alles von KPI-Tracking bis zur Visualisierung von Insights und deren Kommunikation an Zielgruppen.
• Data Governance. Wie man so sagt: "Garbage in, garbage out." Schlechte Daten führen zu fehlerhaften Reports und schlechten Entscheidungen. Eine Kernaufgabe ist daher, Datenqualitätsprobleme zu erkennen und zu beheben. Weitere Aspekte sind bessere Dokumentation, das Taggen und Klassifizieren von Datenassets sowie gutes Metadatenmanagement.

Weitere Aufgaben

Zusätzliche Verantwortlichkeiten können sein:

• Beantworten von Ad-hoc-Datenfragen;
• Enablement-Sessions für Datennutzende anbieten; und
• Technische Schulden abbauen (also das, was keinen Mehrwert liefert und nur die Analytics-Umgebung verstopft)

Unterschiede zwischen Branchen

Abseits der Kernaufgaben spezialisieren sich Data Analysts oft je nach Branche. Branchenwissen hat viele Vorteile: schnellere Einarbeitung und tieferes Verständnis für relevante, branchenspezifische Themen. Die grundsätzlichen Anforderungen unterscheiden sich jedoch nicht radikal zwischen den Sektoren.

In Finanz- oder Gesundheitswesen können Data Analysts sich beispielsweise auf Finanzdaten oder Patientendaten konzentrieren. Im Marketing oder E-Commerce analysieren sie Kund:innenverhalten und Trends. Im Vertrieb stehen häufig Conversion-Raten entlang des Sales-Funnels im Fokus.

Qualifikationen für Data Analysts

Data Analysts brauchen ein breites Set an Kompetenzen, Wissen und Ausbildung. Wie du Data Analyst wirst, behandeln wir in einem eigenen Artikel. Erfahrung spielt eine große Rolle, viele Positionen verlangen jedoch eine Kombination aus Folgendem:

Ausbildung

Oft wird ein Bachelorabschluss in einem quantitativen Fach (Informatik, Mathematik oder Volkswirtschaftslehre) vorausgesetzt. Gleichzeitig war autodidaktisches Lernen mit Online-Ressourcen noch nie so einfach. DataCamp bietet beispielsweise eine vollständig integrierte Data Analyst Certification online an. So können Umsteiger:innen essenzielle Analytics-Kompetenzen von zu Hause aus aufbauen. Bei nicht traditionellen Profilen eignen sich Erfahrung, Projekte, Portfolios und Online-Zertifizierungen hervorragend, um das Niveau einzuschätzen.

Wissen und Tools

Eine Zertifizierung ist ein starker erster Schritt, reicht aber nicht aus. Data Analysts müssen zeigen, dass sie die Aufgaben der Rolle beherrschen. Wie wendest du bedingte Formatierung in Tabellenkalkulationen an? Was ist der Unterschied zwischen LEFT JOIN und RIGHT JOIN in SQL? Wie wird die Regressionsgerade in einem linearen Modell bestimmt? Auf solche Interviewfragen für Data Analysts solltest du vorbereitet sein. Hier ein Überblick über das typische Toolkit.

Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Eine solide Basis in Statistik und Wahrscheinlichkeit ist Pflicht: Lage- und Streuungsmaße, lineare und nichtlineare Regression, Stichprobenverteilungen, Hypothesentests usw.

Tabellenkalkulation (Excel/Google Sheets)

Auch wenn ChatGPT vielleicht irgendwann die Welt verändert – vieles passiert weiterhin in Tabellen. Als allgegenwärtiges Business-Tool lohnt sich fundiertes Wissen in Excel oder Google Sheets. Werde mit unserem Spreadsheet Fundamentals Skill Track zum Tabellenprofi.

SQL

SQL ist das tägliche Brot der Analytics. Mit dieser Sprache kommunizierst du mit Datenbanken, holst Daten ab und analysierst sie. Technische Interviews bestehen häufig hauptsächlich aus einer oder mehreren SQL-Fragen. Für einen Einstieg oder ein Update empfehlen wir den Introduction to SQL Course.

Programmierung

Für fortgeschrittene Analysen hilft eine Skriptsprache, Lücken anderer Tools zu schließen. Python und R werden häufig genutzt, um statistische Analysen in großem Maßstab durchzuführen. Für Python gibt es auf DataCamp den Career Track Data Analyst with Python, für R den Career Track Data Analyst with R.

Visualisierungstools

Daten zu analysieren ist wichtig – Insights verständlich zu kommunizieren ist unverzichtbar. Data Analysts nutzen gängige Visualisierungstools wie Microsoft Power BI, Tableau oder Looker, jeweils mit unterschiedlichem Erfahrungsgrad.

Engineering-Tools

dbt (data build tool) – Obwohl Analytics Engineering noch relativ neu ist, hat dbt die Analytics-Welt im Sturm erobert. dbt setzt auf ELT (Extract-Load-Transform) statt ETL (Extract-Transform-Load) und erleichtert Transformationen auf Daten, die bereits im Warehouse liegen.

Git/GitHub – Versionskontrolle, um Änderungen an SQL-Skripten, Datenmodellen, Workbooks etc. nachzuvollziehen. Alles wird in Repositories auf GitHub, der Plattform für Git, zentral gebündelt und ermöglicht bessere Zusammenarbeit im Analytics-Team.

Soft Skills

Neben starken quantitativen Kompetenzen sind folgende Fähigkeiten entscheidend – darauf solltest du bei Data Analysts besonders achten:

• Bereichsübergreifende Zusammenarbeit
• Projektmanagement
• Umgang mit unklaren/komplexen Problemstellungen
• Detailgenauigkeit

Vorlage: Stellenbeschreibung Data Analyst

Unten findest du eine Vorlage für eine Data-Analyst-Stellenbeschreibung. Nutze sie als Ausgangspunkt – passe sie aber unbedingt an dein Unternehmen, deine Branche und die konkreten Projekte an. Personalisierung sorgt für bessere, passgenauere Bewerbungen.

Jobtitel: Data Analyst

Standort: [Stadt, Bundesland] / [Voll remote] / [Hybrid]

Jobbeschreibung:

Wir suchen eine erfahrene und detailorientierte Person als Data Analyst, die unser Team verstärkt. In dieser Rolle sammelst, strukturierst und analysierst du große Datensätze, um Insights zu liefern und Entscheidungen im Unternehmen zu unterstützen. Außerdem erstellst du Reports und Visualisierungen, um Ergebnisse verständlich an verschiedene Stakeholder zu kommunizieren.

Aufgaben:

• Daten aus unterschiedlichen Quellen erfassen, bereinigen und strukturieren
• Statistische Analysen durchführen sowie Reports und Visualisierungen zur Ergebnisvermittlung entwickeln
• Mit cross-funktionalen Teams zusammenarbeiten, um Trends und Muster in Daten zu identifizieren
• Dashboards und automatisierte Reports zur Überwachung zentraler KPIs erstellen
• Prozesse und Systeme für Datenerhebung, -analyse und -reporting kontinuierlich verbessern

Qualifikationen:

• [optional] Bachelorabschluss in einem relevanten Fach (z. B. Informatik, Mathematik, Statistik)
• 2+ Jahre Erfahrung als Data Analyst oder in einer vergleichbaren Rolle. Falls du noch keine 2+ Jahre Berufserfahrung hast, teile bitte relevante Projekte, an denen du gearbeitet hast.
• Sehr gute SQL-Kenntnisse
• Routine mit Data-Visualisierungstools (z. B. Tableau, Excel, Looker, Google Sheets)
• Erfahrung mit Statistiksoftware (z. B. R, Python) von Vorteil
• Ausgeprägte Problemlösungs- und Kommunikationsfähigkeiten
• Selbstständige Arbeitsweise und Fähigkeit, mehrere Projekte parallel zu managen

Fazit

Speichern, klicken, posten. Glückwunsch – die Stellenbeschreibung steht. Jetzt beginnt der anspruchsvolle Teil: die richtigen Kandidat:innen zu interviewen, um den perfekten Match zu finden. Vergiss nicht, auf DataCamps Recruit-Plattform nach Top-Talenten zu suchen. Für Jobsuchende gibt es offene Stellen auf DataCamps Data Jobs-Plattform.

Du willst besser verstehen, was Datenanalyse umfasst? Sieh dir unseren Guide "What is data analysis" an.