Was macht ein Data Analyst?

Die rasante Digitalisierung unserer Gesellschaft und die wachsende Verbreitung elektronischer Geräte aller Art haben zu einem exponentiellen Datenwachstum geführt. Ein Ende ist nicht in Sicht – im Gegenteil: Mit dem Ausbau des Internet of Things und der 5G-Infrastruktur wird die Datenmenge voraussichtlich weiter stark zunehmen. 

Vor diesem Hintergrund wächst in Unternehmen der Bedarf an Datenprofis, die belastbare Dateninfrastrukturen aufbauen und große Datenmengen analysieren, um geschäftliche Entscheidungen zu unterstützen. 

Unter den verschiedenen Rollen im Datenbereich sind Data Analysts besonders gefragt und gut bezahlt. Laut Forbes boomt der Arbeitsmarkt für Data Analysts, und die Aussichten für diese gefragten Fachkräfte sind hervorragend. 

Also: Was macht ein Data Analyst? In diesem Beitrag beleuchten wir die Rolle und erklären, warum sie in jeder Datenabteilung unverzichtbar wird. In separaten Artikeln zeigen wir dir, wie du Data Analyst wirst und wie du dich auf Interviewfragen für Data Analysts vorbereitest.  

Was ist ein Data Analyst?

Ganz allgemein ist ein Data Analyst dafür verantwortlich, Daten zu sammeln, aufzubereiten und zu analysieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. 

Ein Tag im Leben eines Data Analysts umfasst viele Aufgaben: von der Entwicklung von Systemen zur Datenerfassung und dem Einsatz von Programmiersprachen zur Bereinigung und Analyse von Daten bis hin zum Erstellen von Reports und dem Kommunizieren der Ergebnisse an Stakeholder.  

Aufgrund des breiten Aufgabenfelds werden für Data Analysts oft auch andere Jobtitel verwendet, darunter:

• Business Analyst
• Business-Intelligence-Analyst
• Market-Intelligence-Berater
• Operations-Research-Analyst 
• Competitive-Intelligence-Analyst
• Data Strategist

Unabhängig vom genauen Titel profitieren Unternehmen fast aller Branchen von der Arbeit von Data Analysts – vom Gesundheitswesen über Marketing bis Logistik und Biologie. Das ist einer der Hauptgründe für die stark steigende Nachfrage.

Data Analysts vs. Data Scientists

Ein häufiger Stolperstein für angehende Datenprofis sind die Unterschiede zwischen Data Analysts und Data Scientists. Eine harte Trennlinie gibt es nicht – je nach Unternehmen können beide ähnliche Aufgaben übernehmen. Dennoch unterscheiden sie sich in Art der Arbeit und im erforderlichen Kompetenzniveau. 

Was die Arbeitsweise betrifft, hat der Data Analyst eher einen explorativen, beschreibenden Fokus, während der Data Scientist experimenteller arbeitet. 

Beim Data Analyst geht es stärker darum, Muster in großen Mengen (strukturierter) Daten zu finden, Visualisierungen und Reports zu erstellen und Insights zu kommunizieren. 

Data Scientists hingegen arbeiten häufiger mit Vorhersagen und nutzen Methoden aus der prädiktiven Analytik. Dazu entwickeln sie in der Regel Datenmodelle und Machine-Learning-Algorithmen, um Aussagen über die Zukunft zu treffen.

Hinsichtlich der Expertise werden Data Scientists oft als die technischere Variante von Data Analysts gesehen. Insgesamt sollten Data Scientists versierter im Umgang mit fortgeschrittener Programmierung und Computing-Tools sein. Da sie Datenmodelle und Machine-Learning-Algorithmen entwickeln, brauchen sie zudem ein solides Fundament in Mathematik und Statistik. 

In der folgenden Tabelle findest du die wichtigsten Unterschiede zwischen Data Analysts und Data Scientists: 

Was macht ein Data Analyst? 

Trotz unterschiedlicher Jobtitel lassen sich die Hauptverantwortlichkeiten eines Data Analysts grob den Phasen des folgenden Projektlebenszyklus zuordnen:

Quelle: DataCamp

 Im Folgenden siehst du im Detail, was ein Data Analyst in diesem Prozess macht:

Datenextraktion

Data Analysts sind häufig in Aufgaben zur Datenerfassung eingebunden. Während Data Scientists sowohl mit strukturierten als auch unstrukturierten Daten arbeiten – was Anzahl und Komplexität der Erfassungsmethoden erhöht –, konzentrieren sich Data Analysts meist auf strukturierte Daten, die in der Regel in den relationalen Datenbanken des Unternehmens liegen.

Datenaufbereitung 

Erhobene Daten enthalten oft Duplikate, Fehler, Ausreißer und andere Auffälligkeiten. Damit aus Rohdaten analysierbare Daten werden, müssen sie bereinigt werden. Data Analysts verbringen viel Zeit mit dem Vorbereiten und Zusammenfassen von Daten, um Fehler zu finden und zu beheben. Mehr über den Prozess der Datenaufbereitung lernst du in unserem Online-Kurs. 

Datenexploration

Wenn die Daten bereinigt sind, beginnt die Exploration. In dieser Phase suchen Data Analysts nach Trends und Mustern, um konkrete Geschäftsfragen zu beantworten. Für diesen Prozess gibt es viele Tools, wie unser Kurs Exploratory Data Analysis in SQL zeigt. 

Datenvisualisierung & Reporting

Die Vermittlung der Analyseergebnisse ist ein zentraler Teil der Arbeit von Data Analysts. Das geschieht über Visualisierungen, die in Dashboards und Management-Reports aufbereitet und mit Kommentaren für die Stakeholder versehen werden. Self-Service-Business-Intelligence-Tools wie Tableau und Power BI kommen dafür häufig zum Einsatz. 

Welche Kompetenzen brauchen Data Analysts?

Data Analysts sind vielseitige Allrounder. Entsprechend brauchen sie eine ausgewogene Mischung aus technischen Kompetenzen und Führungskompetenzen. Ausführlich erklären wir im Leitfaden zum Einstieg als Data Analyst, worauf es ankommt. Hier sind die wichtigsten Grundlagen.

Zu den technischen Kompetenzen eines Data Analysts zählen insbesondere:

Programmierung

Data Analysts setzen in jeder Phase des Projektlebenszyklus Programmiersprachen ein. Die zwei gängigsten Sprachen in der Data Science sind Python und R. 

Diese sehr verbreiteten Sprachen erlauben es, große Datensätze zu verarbeiten und vielfältige Analysetechniken anzuwenden, um relevante Muster und Trends zu erkennen. 

Wenn du mit einer dieser Sprachen starten willst, schau dir die Kurse zu Python und R an.

Datenbankmanagement

Die meisten Datensätze, mit denen Data Analysts arbeiten, liegen in relationalen Datenbanken. Structured Query Language (SQL) ist der Branchenstandard, um mit relationalen Datenbanken zu kommunizieren und sie zu manipulieren. Jede angehende Data Analyst sollte SQL im Werkzeugkasten haben. 

Datenvisualisierung

Ergebnisse überzeugend und verständlich zu präsentieren, ist entscheidend, um Daten in umsetzbare Entscheidungen zu übersetzen. Datenvisualisierung ist die Kunst, Daten in visuelle Darstellungen wie Diagramme und Grafiken einzubetten. 

Es gibt viele Tools für ausdrucksstarke Visualisierungen, darunter Python-Bibliotheken wie matplotlib, R-Bibliotheken wie ggplot2 sowie Business-Intelligence-Software wie Tableau und Power BI.

Statistik und Mathematik

Auch wenn Data Analysts nicht mit komplexen Machine-Learning-Algorithmen arbeiten, brauchen sie ein solides Verständnis von Statistik und Mathematik. Dieses Wissen ist essenziell, um verfügbare Analysetechniken zu verstehen und geeignete Methoden für konkrete Aufgaben auszuwählen. Ebenso hilft dieser Hintergrund, Ergebnisse gegenüber einem technischen Publikum überzeugend zu präsentieren.

Zu den wichtigen Führungskompetenzen zählen:

Business-Verständnis

Deine Arbeit als Data Analyst ist wirkungsvoller, wenn du die Daten und den Kontext verstehst. Neben Technik- und Coding-Skills sollten Data Analysts daher ein gewisses Maß an Domänenwissen mitbringen, um einzuordnen, was sie tun.

Baue dir Branchenwissen in deinem Umfeld auf – ob Finance, Healthcare, Marketing oder ein anderer Bereich –, um Daten besser zu verstehen und fundiertere Analysen durchzuführen. Das ist auch ein Grund, warum in der Data Science alle Hintergründe willkommen sind.

Kommunikation

Wir haben bereits betont, wie wichtig es ist, Insights klar zu kommunizieren. 

Damit deine Erkenntnisse Wirkung entfalten, müssen sie von Abteilungen und Stakeholdern verstanden werden. Starke schriftliche und mündliche Kommunikation ist deshalb ein echter Pluspunkt. Dazu gehört auch, neue Ansätze und Frameworks kennenzulernen, etwa Data Storytelling.

Problemlösen

Jede Datenanalyse beginnt mit einer Frage. Data Analysts sollten neugierig und fragend an Daten herangehen. Sind die Business-Fragen geklärt, gilt es, mit Einfallsreichtum die passenden Analysetechniken zu wählen. Das macht Datenanalyse anspruchsvoll – und zugleich spannend und lohnend. 

Lies unseren Guide zu den wichtigsten Data-Analyst-Kompetenzen für mehr Details.

Welche Tools nutzen Data Analysts?

Data Analysts arbeiten mit verschiedenen Tools, die ihre Arbeit präziser und effizienter machen. Die Landschaft der Data-&-Machine-Learning-Tools entwickelt sich rasant, ständig kommen neue Lösungen für spezielle Aufgaben hinzu. 

Man kann nicht alles kennen, aber du solltest offen sein, neue Tools zu lernen, wenn es deine Rolle erfordert.

Trotzdem gibt es einige Tools, die fast alle Data Analysts verwenden. Wenn du eine Karriere als Data Analyst anstrebst, ist ihr Erlernen ein idealer Startpunkt.

• Python oder R. Die Standard-Programmiersprachen in der Data Science.
• Jupyter Notebook. Eine beliebte integrierte Entwicklungsumgebung für Codenotebooks in vielen Programmiersprachen, darunter Python und R.
• SQL. Die Standardsprache zur Kommunikation mit relationalen Datenbanken.
• Microsoft Excel. Die weltweit verbreitetste Tabellenkalkulation und in vielen Abteilungen im Einsatz. 
• Tableau und Power BI. Die führenden Business-Intelligence-Tools. Sie ermöglichen interaktive, einsatzbereite Dashboards und Reports. 

Gehaltserwartungen für Data Analysts

Data Analysts sind stark nachgefragt. Der Wettbewerb um Talente hat die Gehälter entsprechend steigen lassen. 

Wie wir im Artikel zu Data-Science-Gehältern zeigen, liegt das durchschnittliche Gehalt in den USA bei 70.000 $, mit einer Spanne von 46.000 $ bis 106.000 $ – abhängig von Faktoren wie Seniorität und Standort.

Online-Kurse für Data Analysts

Jetzt, da du weißt, was ein Data Analyst macht, gibt es mehrere Wege für deinen Einstieg. Den einen besten Weg gibt es nicht – es hängt von deiner Situation ab. Überlege, wie viel Zeit und Geld du investieren willst und welche Lernform zu deinem Alltag passt. 

Unter den verschiedenen Optionen sind Online-Kurse ein flexibler und erschwinglicher Einstieg. DataCamp bietet zahlreiche Kurse rund um Datenanalyse – vom Einsteiger- bis zum Expertenniveau –, mit denen du die Grundlagen praxisnah lernst. Hier sind drei Lernpfade auf dem Weg zum Data Analyst:

Data Analyst with Python (Kursinhalt: 62 Stunden)

Dieser Lernpfad startet mit den Grundlagen der Programmiersprache Python für Datenanalyse. Danach tauchst du tiefer in Data-Wrangling- und Visualisierungstechniken ein. 

Du lernst außerdem, Daten aus verschiedenen Quellen zu beziehen, etwa aus dem Web, aus Datenbanken und aus JSON-Dateien. Zum Schluss bekommst du einen Überblick über explorative Datenanalyse und vertiefst Konzepte zu relationalen Datenbanken und SQL.

Data Analyst with R (Kursinhalt: 77 Stunden)

Dieser Lernpfad fokussiert die wichtigsten Kompetenzen für Data Analysts, die mit R arbeiten. Er deckt die meistgenutzten R-Pakete wie tidyverse, ggplot und dplyr umfassend ab. 

Ähnlich wie der Python-Pfad hilft er dir, ein mittleres Niveau in zentralen Data-Analyst-Skills wie Datenerhebung, -manipulation und -visualisierung aufzubauen. 

Data Analyst with SQL (Kursinhalt: 41 Stunden)

Dieser Karrierepfad vermittelt dir ein fundiertes Verständnis von SQL Server, den Konzepten relationaler Datenbanken, ihrem Design und der Performance-Optimierung.

Fazit

Also, was macht ein Data Analyst? Wie gesehen: Er oder sie extrahiert, bereitet auf, exploriert und visualisiert Daten. Dafür braucht es zahlreiche Kompetenzen – und Unternehmen fast aller Branchen suchen diese Fachleute, die Daten in bessere Entscheidungen übersetzen. 

Wenn du in die Data Science einsteigen willst, ist die Rolle des Data Analysts wahrscheinlich am zugänglichsten, da sie im Vergleich zum Data Scientist weniger tiefes Wissen in Mathematik und fortgeschrittenem Computing voraussetzt. Klingt vielversprechend, oder?

Jetzt ist es Zeit, loszulegen und deine Lernreise zu starten. Wenn du so weit bist, belege dein Können mit unserer Data Analyst Certification und verschaffe dir bei Recruitern einen Vorsprung.