Wie man 2026 Business Intelligence Analyst wird: 5 Schritte zum Erfolg

Der Business-Intelligence-Analyst (oder Business-Intelligence-Entwickler) ist der Chef bei der Geschäftsanalyse und verwandelt Rohdaten in nützliche Erkenntnisse. Es geht aber nicht nur um Diagramme oder Zahlen in einer Tabelle, sondern darum, Trends zu erkennen, Ergebnisse vorherzusagen und datengestützte Entscheidungen zu erleichtern.

Wenn du schon mal darüber nachgedacht hast, Business Intelligence Analyst zu werden, bist du hier genau richtig. Dieser Artikel zeigt dir, wie du 2026 BI-Analyst werden kannst. Wir reden darüber, welche Aufgaben, Fähigkeiten und Erfahrungen du mitbringen solltest. Wir schauen uns auch an, wie du dich am besten auf dem Arbeitsmarkt bewegst – von der Sammlung praktischer Erfahrungen und dem Aufbau eines professionellen Portfolios bis hin zur Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche und der Bewertung von Stellenangeboten.

Willst du gleich loslegen? Unser Data Analyst im Power BI-Lernpfad vermittelt dir viele der Fähigkeiten, die du für den Start deiner Karriere brauchst.

Die Rolle des Business Intelligence-Analysten verstehen

Schauen wir uns erst mal an, was Business-Intelligence-Analysten so machen. Das kann dir helfen, zu entscheiden, ob das der richtige Job für dich ist.

Was ist ein Business-Intelligence-Analyst?

BI-Analysten sind echt gut darin, aus riesigen Datenmengen wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Dank ihrer starken Kommunikationsfähigkeiten und ihrer Kompetenz im Bereich Data Storytelling können sie Unternehmen zu neuen Chancen führen und sie bei der Entscheidungsfindung unterstützen.

Aus technischer Sicht arbeiten BI-Analysten oft mit Tools wie SQL für die Datenbearbeitung und Datenvisualisierungsplattformen wie Tableau oder Power BI und haben ein tiefes Verständnis für den Geschäftsbereich, in dem sie tätig sind.

Auch wenn die Jobgrundlage die Analyse von Daten ist, muss der BI-Analyst echt gute Kommunikations- und Organisationsfähigkeiten haben. BI-Analysten sind für ein Unternehmen am wertvollsten, wenn sie die Entscheidungsträger in der Geschäftsleitung unterstützen können.

Was macht ein Business-Intelligence-Analyst?

Die Aufgaben und Verantwortlichkeiten können von Firma zu Firma unterschiedlich sein, vor allem zwischen Start-ups und großen Unternehmen. Die Hauptaufgaben eines BI-Analysten lassen sich aber in fünf Hauptbereiche zusammenfassen:

Datenanalyse und Interpretation

• Die Hauptaufgabe eines BI-Analysten ist es, Daten zu analysieren und zu interpretieren. Sie durchforsten riesige Datensätze und finden Trends, Muster und Auffälligkeiten.
• Bei der Analyse geht's nicht nur um Zahlen, sondern um Erkenntnisse. Egal, ob es um Verkaufszahlen, Kundenverhalten oder Markttrends geht – BI-Analysten müssen ihre Analysen gut rüberbringen und Empfehlungen geben.

Berichte und Dashboards erstellen

• Die Aufgabe des BI-Analysten besteht darin, Berichte und Dashboards zu erstellen, die seine Ergebnisse so schnell wie möglich rüberbringen.
• Es geht nicht nur darum, Daten zu zeigen, sondern eine Geschichte zu erzählen, die bei strategischen Entscheidungen hilft.

Zusammenarbeit und Kommunikation mit den Beteiligten

• Gute Kommunikation ist echt wichtig für die Aufgaben eines BI-Analysten. Sie müssen mit verschiedenen Leuten zusammenarbeiten, wie Führungskräften, Managern und IT-Experten, um die Bedürfnisse des Unternehmens zu verstehen und sie in Datenlösungen umzusetzen.
• Sie müssen die Lücke zwischen komplizierten technischen Ideen und deren praktischen Anwendungen schließen und dafür sorgen, dass die Erkenntnisse bei den Entscheidungsträgern im ganzen Unternehmen ankommen.

Ständige Überwachung und Optimierung:

• Ein wichtiger Teil dieser Aufgabe ist es, die Leistung von Datenlösungen immer im Auge zu behalten und zu schauen, wo man sie noch besser machen kann.
• Anstatt nur statische Berichte zu erstellen, müssen BI-Analysten dynamische Systeme entwickeln, die sich mit den Anforderungen des Unternehmens weiterentwickeln.

Datensicherheit und Compliance sicherstellen:

• Da die Leute immer mehr auf Datensicherheit achten und sich Sorgen machen, sind BI-Analysten echt wichtig, um sicherzustellen, dass die Daten sicher sind und die Branchenvorschriften einhalten.
• Sie müssen oft Protokolle und Maßnahmen zum Schutz sensibler Informationen umsetzen.

Wie man Business Intelligence Analyst wird: 5 Schritte zum Erfolg

Jetzt, wo wir wissen, was BI-Analysten so machen, schauen wir mal, wie du deine Karriere als BI-Analyst starten kannst. Wir haben fünf Schritte zusammengestellt, die du machen musst, um Business Intelligence Analyst zu werden.

1. Entwickle wichtige Fähigkeiten und Kompetenzen

BI-Analysten müssen über solide technische und analytische Fähigkeiten verfügen. Wie wir schon gesagt haben, sind bestimmte Soft Skills wie Kommunikation, Zusammenarbeit und allgemeine Business-Kenntnisse auch super wichtig, um als BI-Analyst erfolgreich zu sein.

Schauen wir uns ein paar dieser Fähigkeiten genauer an und sehen wir uns auch ein paar Ressourcen an, die dir helfen können, deine Karriere als Business Intelligence Analyst zu starten:

Technische Fähigkeiten

Die kann man in drei Hauptbereiche aufteilen:

• SQL: Es ist echt wichtig, dass du Datenbanken effizient abfragen und Daten mit verschiedenen SQL-Plattformen bearbeiten kannst. DataCamp hat einen Skill-Lernpfad, der extra fürs Lernen von SQL in der Geschäftsanalyse gemacht wurde.
• Datenvisualisierung: Kenntnisse in Tools wie Power BI oder Tableau sind in dieser Position auch super wichtig. BI-Analysten müssen die Daten, die sie aus Datenbanken holen, in spannende Geschichten für ein bunt gemischtes Publikum (sowohl technisch als auch nicht technisch) umwandeln können. Wenn du wissen willst, wie du Power BI richtig gut beherrschst, schau dir den Lernpfad „Datenanalyst in Power BI” von DataCamp an. Für Tableau fängst du am besten mit unserem Lernpfad „Tableau-Grundlagen“ an.
• Programmierung: Auch wenn es nicht unbedingt nötig ist, können Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python oder R für fortgeschrittene Datenanalysen echt nützlich sein. Wir haben einen eigenen Beitrag darüber, ob BI-Analysten Programmieren lernen sollten – schau ihn dir an, um zu erfahren, warum das Erlernen von Programmieren eine gute Investition in deine Karriere als BI-Analyst ist. Du kannst auch mit unseren Skill Tracks „Python-Programmierung“ oder „R-Programmierung“ loslegen.

Analytische Fähigkeiten

Wie schon gesagt, sollte der BI-Analyst Daten schnell analysieren und wichtige Erkenntnisse und Trends herausarbeiten können, was stark von seinen technischen Fähigkeiten abhängt. Aber es geht nicht nur um technische Fähigkeiten – ein BI-Analyst muss auch kritisch über ein Problem nachdenken können, um die beste Lösung zu finden.

Ein paar der wichtigsten analytischen Fähigkeiten für BI-Analysten sind:

• Statistische Analyse: Du kannst statistische Methoden super anwenden, um Datensätze zu analysieren, zum Beispiel Verteilungen verstehen, statistische Tests machen und Regressionsanalysen durchführen. Diese Fähigkeit ist wichtig, um aus Daten fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen.
• Datenextraktion und -auswertung: Die Fähigkeit, große Datensätze zu durchsuchen, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Dazu gehören Techniken wie Clustering, Klassifizierung und Assoziationsregel-Mining.
• Datenbereinigung und -vorverarbeitung: Fähigkeiten in der Bereinigung und Aufbereitung von Daten für die Analyse, was den Umgang mit fehlenden Werten, Ausreißern und der Normalisierung von Daten beinhaltet. Dieser Schritt ist super wichtig, um die Qualität und Zuverlässigkeit der Analyse sicherzustellen.
• Vorausschauende Analysen: Die Möglichkeit, historische Daten zu nutzen, um Vorhersagen über zukünftige Trends oder Verhaltensweisen zu treffen. Dazu braucht man oft Techniken des maschinellen Lernens und die Erstellung von Modellen.

Soziale Kompetenzen

Effektive Kommunikation und Zusammenarbeit sind zwei Fähigkeiten, über die nicht so viel gesprochen wird, wie es eigentlich sein sollte, aber sie sind die herausragenden Fähigkeiten erfolgreicher BI-Analysten. Hier sind ein paar der wichtigsten Soft Skills, die du entwickeln musst, um BI-Analyst zu werden:

• Kommunikation: Du musst in der Lage sein, Datenanalysen an verschiedene Zielgruppen zu vermitteln, und du arbeitest mit einer Reihe von Stakeholdern aus dem gesamten Unternehmen zusammen, für das du tätig bist.
• Problemlösung: Die Fähigkeit, kritisch und kreativ zu denken, um komplexe geschäftliche Probleme mithilfe datengestützter Ansätze zu lösen.
• Achtung auf Details: Ein scharfes Auge fürs Detail ist echt wichtig, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Datenanalyse sicherzustellen und um kleine, aber wichtige Trends oder Muster in den Daten zu erkennen.
• Teamwork und Zusammenarbeit: Oft arbeiten BI-Analysten in einem Team. Die Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern, wie Datenwissenschaftlern, IT-Profis und Geschäftsinteressenten, ist echt wichtig.

2. Hol dir Qualifikationen und mach deine Fähigkeiten besser

Sobald du die wichtigsten Fähigkeiten drauf hast, musst du weiter daran arbeiten, deine Karriere als BI-Analyst zu starten. Du kannst dich qualifizieren oder zertifizieren lassen, was sicher hilfreich ist, aber wie wir sehen werden, ist praktische Erfahrung auch super wichtig.

Bildungsabschlüsse

Ein Bachelor-Abschluss in einem verwandten Fachgebiet wie Informatik, Informationstechnologie, Statistik oder einem ähnlichen Bereich ist oft eine Voraussetzung in den meisten Stellenanzeigen für BI-Analysten. Außerdem, auch wenn es nicht unbedingt nötig ist, werden spezielle Abschlüsse in Business Intelligence, Data Science oder Analytik immer beliebter und können eine gezielte Ausbildung bieten, die direkt auf die Stelle passt.

Neben den üblichen Hochschulabschlüssen ist es echt hilfreich, ein oder mehrere Zertifikate zu haben, um zu zeigen, dass du die für den Job erforderlichen technischen Fähigkeiten drauf hast. Die Data Analyst-Zertifizierung von DataCamp zeigt, dass du mit Datensystemen umgehen, Daten analysieren und deine Ergebnisse gut rüberbringen kannst.

Es gibt noch viele andere Zertifizierungen für Business-Analysten, wie wir in einem anderen Beitrag gezeigt haben. Hier sind ein paar Beispiele:

1. Microsoft Certified: Power BI-Datenanalyst (m/w/d): Eine Zertifizierung von Microsoft, wie zum Beispiel die „Power BI Data Analyst Associate“, zeigt, dass du gut mit Datenvisualisierung, Modellierung und Analyse mit Power BI klarkommst.
2. Google Business Intelligence Professional Certificate: Dieses Zertifikat von Google ist auf die Fähigkeiten von BI-Profis ausgerichtet und damit eine gute Wahl für BI-Analysten.

Mit Sachen wie unserem PL-300 Power BI-Zertifizierungs-Spickzettel kannst du dich zertifizieren lassen.

Analytische und soziale Kompetenzen entwickeln

Wir haben die technischen, analytischen und sozialen Kompetenzen angesprochen, die man als BI-Analyst braucht. Jetzt fragst du dich vielleicht, wie du diese Fähigkeiten entwickeln kannst, vor allem, wenn du keinen richtigen Abschluss hast.

Online-Bootcamps für Datenwissenschaft und Selbststudium über Online-Kurse sind coole Möglichkeiten, um technische Fähigkeiten zu entwickeln und zu meistern. Bootcamps können echt teuer sein, aber das Selbststudium ist nicht nur günstig, sondern bietet auch einen umfangreichen Lehrplan, der genau auf die Fähigkeiten und Tools ausgerichtet ist, die für die jeweilige Position wichtig sind.

Die größte Herausforderung beim Selbststudium ist es aber, den richtigen Lehrplan zusammenzustellen, in dem du Konzepte und Tools lernst und deine Fähigkeiten anwendest und übst. Anstatt wochenlang über einen Plan nachzudenken, wie man BI-Analyst wird, bietet DataCamp einzelne Online-Kurse und Lernpfade, die dir den ganzen Weg zum Erlernen der richtigen Fähigkeiten aufzeigen. Nicht nur das, du kannst deine Fähigkeiten auch in geführten Projekten und mit realen Datensätzen anwenden.

3. Praktische Erfahrungen sammeln

Zwar können Abschlüsse und Zertifikate deinen Lebenslauf aufwerten, doch praktische Erfahrung und die Fähigkeit, reale Projekte vorzuweisen, haben in diesem wettbewerbsintensiven Bereich oft großes Gewicht.

Praktika und Einstiegsjobs

Wenn du gerade erst anfängst, sind Praktika im Bereich BI oder ähnlichen Bereichen ein super erster Schritt, weil sie dir Folgendes bieten:

• Praktische Erfahrung.
• Du kannst an echten Projekten mitmachen.
• Eine Chance, mit Profis aus der Branche zusammenzuarbeiten.

Du kannst auch nach Einstiegsjobs oder solchen, die als „Junior“ gekennzeichnet sind, Ausschau halten, bei denen du viel mit Daten zu tun hast, aber nur wenig Erfahrung brauchst. Diese Jobs sind oft der erste Schritt zu Jobs im Bereich Business Intelligence.

Projekte und Fallstudien

Um deine Fähigkeiten zu zeigen, kannst du an Projekten arbeiten, bei denen du deine Fähigkeiten in echten Situationen anwenden kannst. Schau dir ein paar Power BI-Projekte und Tableau-Projekte an, die dir vielleicht ein paar Ideen geben können. Nachdem du ein paar Projekte abgeschlossen hast, kannst du deine Projekte auf bestimmte Branchen zuschneiden, die dich interessieren. Mit dieser Spezialisierung hast du bessere Chancen, wenn du dich für BI-Jobs in diesen Branchen bewirbst.

Die Projekte, die du machen kannst, reichen von der Datenbearbeitung und Bereinigung über die Untersuchung und Analyse von Datensätzen bis hin zur Visualisierung von Daten und der Erstellung von Dashboards.

Dokumentier deinen Prozess und deine Ergebnisse und stell sicher, dass die Projekte darauf abzielen, ein echtes Geschäftsproblem zu lösen, auch wenn es fiktiv ist. Du solltest diese Fähigkeiten in einem Portfolio zeigen, und wir werden später in diesem Leitfaden besprechen, wie du ein professionelles Portfolio zusammenstellst, das du an potenzielle Arbeitgeber schicken kannst.

Mach bei Wettbewerben mit, wo du Datensätze und Aufgabenstellungen findest, die du lösen kannst. Die Teilnahme an Data-Science-Wettbewerben verbessert deine Fähigkeiten, Probleme zu lösen, und gibt dir die Chance, mit anderen zu diskutieren, deine Ideen zu teilen und von anderen zu lernen – alles Dinge, die dir helfen, dein praktisches Wissen auszubauen.

Netzwerken und Mentoring

Du kannst dein Netzwerk aufbauen, indem du dich in BI-Foren und -Communities anmeldest und dort aktiv wirst und an Branchenveranstaltungen, Webinaren und Konferenzen teilnimmst.

Networking ist eine super Möglichkeit, um mit Leuten aus der Branche in Kontakt zu kommen, von ihren Erfahrungen zu lernen und vielleicht sogar einen Mentor zu finden. Mentoren sind erfahrene BI-Analysten, die dir Tipps geben, Einblicke bieten, praktisches Wissen teilen und dir helfen können, dich in diesem Bereich zurechtzufinden.

Vernetz dich mit anderen Datenprofis in sozialen Medien und Communities, um neue Kontakte zu knüpfen. Das kann zu coolen Jobchancen führen und dir bei der Entwicklung und dem Ausbau deiner analytischen Kenntnisse helfen und dich dabei unterstützen. Wenn du dich bei DataCamp zertifizieren lässt, kannst du auch unserer DataCamp Certified Community beitreten.

4. Mach dir ein professionelles Portfolio

Ein echt cooles professionelles Portfolio aufzubauen ist super wichtig, wenn du nach einem Job in den meisten technischen Bereichen suchst. Das Portfolio sollte potenzielle Arbeitgeber ansprechen und zeigen, dass du die Fähigkeiten hast, die für den Job nötig sind.

Wir schauen uns an, wie du deine Arbeit effektiv in einem Portfolio dokumentieren und präsentieren kannst und wie du dieses Portfolio mit einer starken Online-Präsenz ergänzen kannst, die dich auffallen lässt.

Bei diesem Prozess solltest du aber zwei Sachen beachten:

1. Bleib konsequent: Pass auf, dass du keine Grammatik- oder Tippfehler hast, und achte auf ein einheitliches Branding in deinem Online-Auftritt, Lebenslauf, LinkedIn-Profil und Portfolio.
2. Pass dich an den Job an, den du haben willst: Passe dein Portfolio an die spezifischen Fähigkeiten und Anforderungen an, die in den Stellenbeschreibungen genannt werden. Mach es Arbeitgebern leicht, zu erkennen, dass du gut zu ihnen passt. Wenn du dich für eine bestimmte Branche interessierst, solltest du sicherstellen, dass deine Projekte die Herausforderungen und Bedürfnisse dieser Branche widerspiegeln.

Dokumentiere deine Arbeit

Nimm 1 oder 2 wichtige Projekte in dein Portfolio auf – das sind tiefgehende, zielgerichtete Projekte, die sofort die wichtigsten Fähigkeiten eines BI-Analysten zeigen. Du kannst dann an mehreren Nebenprojekten arbeiten, um deine Fähigkeiten in verschiedenen Bereichen wie Datenbereinigung, -auswertung und -visualisierung zu zeigen. Vergiss nicht, deine Kenntnisse in bestimmten Tools wie Power BI oder Tableau zu zeigen.

Wenn du diese Projekte machst, halte dich an diese Richtlinien, um deine Arbeit zu dokumentieren:

• Klare Projektbeschreibungen: Beschreib jedes Projekt genau, also was für ein Problem ihr angegangen seid, wie ihr vorgegangen seid, welche Tools ihr benutzt habt und was ihr erreicht habt. Zeig, wie du geschäftliche Probleme in datengestützte Lösungen umwandeln kannst.
• Verwendete Methoden: Erzähl mal, welche Methoden du bei jedem Projekt benutzt hast. Erkläre deinen Prozess klar und deutlich, egal ob es um Datenbereinigung, explorative Datenanalyse oder prädiktive Modellierung geht.
• Erzähl eine Geschichte: Verwende Bilder mit Anmerkungen oder entwirf auffällige Grafiken, um dein Portfolio optisch ansprechend zu gestalten. Ein gut gemachtes Portfolio zieht eher die Aufmerksamkeit auf sich.
• Einheitlicher Stil: Halt bei deinen Projekten einen einheitlichen visuellen Stil ein. Das hilft dabei, ein einheitliches und professionell aussehendes Portfolio zu erstellen.
• Erfolge messen: Versuche, die Wirkung deiner Arbeit zu messen, wenn das geht. Sag zum Beispiel, wie deine Analyse zu einer bestimmten Verbesserung oder Entscheidung führen könnte.
• Herausforderungen hervorheben: Rede über die Herausforderungen (oder möglichen Herausforderungen), denen du während der Projekte begegnet bist, und wie du sie gemeistert hast. Das zeigt, dass du belastbar bist und Probleme gut lösen kannst.

Zeig deine Programmierkenntnisse, indem du Codeausschnitte oder Links zu deinen GitHub-Repositorys hinzufügst. Du kannst auch eine spezielle Plattform wie DataLabnutzen, die ein Cloud-Notebook in R, Python und SQL anbietet.

Eine Online-Präsenz aufbauen

Durch den Aufbau einer Online-Präsenz kannst du potenziellen Arbeitgebern (und anderen Datenfachleuten) zeigen, dass du über fundierte technische und analytische Kenntnisse verfügst. Auch wenn du noch lernst, kannst du online Kontakte und Beziehungen knüpfen, die dich motivieren, weiterzumachen, und vielleicht sogar zu einem Job in der Zukunft führen.

Hier sind ein paar Beispiele, wo du anfangen kannst, deine Online-Präsenz aufzubauen:

• DataCamp Portfolio: Erstell ein beeindruckendes Datenportfolio und teil deine berufliche Laufbahn und deine Erfolge in wenigen Minuten.
• LinkedIn: Mach dein LinkedIn-Profil mit einem professionellen Foto, einer coolen Überschrift und einer knackigen Zusammenfassung richtig gut. Sobald du ein paar Projekte abgeschlossen hast, kannst du auch auf LinkedIn darauf verlinken.
• GitHub: Mach ein GitHub-Repository, um deinen Code und deine Projektdateien zu hosten. Das zeigt deine technischen Fähigkeiten und macht es einfach, sie mit potenziellen Arbeitgebern zu teilen.
• Persönlicher Blog: Überleg dir, einen eigenen Blog oder eine eigene Website zu erstellen – das kannst du kostenlos auf GitHub oder Medium machen. Teile deine Meinung zu Branchentrends, Fallstudien oder Tutorials mit. Das zeigt dein Engagement und deine Begeisterung und macht dich zu einem Vordenker.

Mach dich bereit für kontinuierliches Lernen und Zertifizierungen

Als BI-Analyst in der Daten- und Analysebranche zu arbeiten, heißt, dass man immer weiter lernen muss. Das Feld entwickelt sich ständig weiter, und du solltest das auch tun – mach weiter verschiedene Kurse, arbeite an Projekten und hol dir Zertifikate.

Denk dran, dein Portfolio regelmäßig zu aktualisieren, damit es deine neuesten Projekte und Fähigkeiten zeigt. Das zeigt, wie sehr du dich für dein Wachstum einsetzt.

5. Den Arbeitsmarkt erkunden

Sobald du die Fähigkeiten, das Wissen und die Erfahrung hast, die du brauchst, um Business Intelligence Analyst zu werden, kannst du dich auf Jobsuche begeben. Dieser Prozess kann echt einschüchternd sein, egal ob du gerade deine erste Stelle antrittst oder aus einem anderen Bereich wechselst. Zum Glück gibt's ein paar bewährte Methoden, wie du diese Herausforderung meistern kannst:

Auf der Suche nach Jobchancen

Schau dir beliebte Online-Jobbörsen wie LinkedIn, Google, Indeed, Glassdoor und spezialisierte Plattformen an. Richte Jobbenachrichtigungen ein, um Benachrichtigungen für Stellen zu bekommen, die deinen angegebenen Filtern entsprechen (wie Stadt, Branche oder Beschäftigungsdauer).

Du kannst auch die Karriereseiten von Firmen anschauen, die dich interessieren. Viele Firmen stellen offene Stellen direkt auf ihren Websites rein. Noch besser: Nutzt eure Netzwerke und sprecht direkt mit Fachleuten und Personalverantwortlichen, um euer Interesse an Jobangeboten zu zeigen.

Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche

Im Vorstellungsgespräch werden dir allgemeine Fragen zu deiner Person und detaillierte fachliche Fragen gestellt. Eine gute Vorbereitung auf das Vorstellungsgespräch ist wichtig, um zu zeigen, dass du selbstbewusst bist und dich beim Reden über diese Themen wohlfühlst.

Du kannst dir unsere Artikel zu Fragen in Vorstellungsgesprächen für Datenanalysten und Power BI ansehen, zum Beispiel Fragen und Antworten, die dir bei der Vorbereitung auf das Vorstellungsgespräch helfen. Hier sind ein paar Tipps für den Anfang:

• Technische Vorbereitung: Schau dir die wichtigsten technischen Konzepte in den Bereichen BI, Datenanalyse und Visualisierung an. Sei bereit, über deine Projekte, Methoden und die von dir verwendeten Tools zu reden.
• Portfolio-Präsentation: Übe, dein Portfolio vorzustellen. Erzähl mal, welche Herausforderungen du gemeistert hast, wie du Probleme gelöst hast und was deine Arbeit bewirkt hat.
• Fragen zum Verhalten: Denk an typische Fragen zum Verhalten und bereite dich drauf vor. Zeig, wie gut du Probleme lösen kannst, wie flexibel du bist und wie gut du im Team arbeitest.
• Branchenspezifisches Wissen: Informier dich über die Branche, in der das Unternehmen tätig ist, bei dem du dich vorstellst. Verstehe die Datenanforderungen und Herausforderungen und wie deine Fähigkeiten zu diesen Anforderungen passen.
• Fragen an den Interviewer: Bereite dir ein paar durchdachte Fragen für den Interviewer vor. Das zeigt, dass du echtes Interesse an der Stelle und dem Unternehmen hast.

Fazit

Um 2026 Business Intelligence Analyst zu werden, braucht man sowohl technische als auch soziale Kompetenzen. BI-Analysten müssen super in Kommunikation, Zusammenarbeit und Business-Wissen sein, um Entscheidungsträger richtig gut zu unterstützen. Neben technischen Fähigkeiten wie SQL, Datenvisualisierung mit Power BI oder Tableau und ein paar Programmierkenntnissen müssen BI-Analysten auch analytisch sein, um Trends und Erkenntnisse, die die Geschäftsstrategie beeinflussen, schnell zu erkennen.

Um sich auf dem Arbeitsmarkt zurechtzufinden, muss man praktische Erfahrungen sammeln, ein professionelles Portfolio aufbauen und sich auf Vorstellungsgespräche vorbereiten. Da immer mehr Leute datengestützte Einblicke wollen, haben BI-Analysten jede Menge Möglichkeiten, in verschiedenen Branchen und Unternehmen zu arbeiten.

Wenn du überlegst, eine Karriere in der Business-Intelligence-Analyse zu starten, kann der Weg dahin zwar anspruchsvoll sein, aber auch echt lohnenswert. Mit den richtigen Fähigkeiten und der richtigen Einstellung kannst du den Erfolg einer Organisation echt beeinflussen. Du kannst noch heute mit unserem Lernpfad „Datenanalyst in Power BI“ loslegen, der dir viele der Fähigkeiten vermittelt, die du als BI-Analyst brauchst.