Auf der Suche nach einem Job begegnen Dir in den Stellenportalen heutzutage zahlreiche Jobbezeichnungen, mit welchen die Wenigsten etwas anfangen können. In unserer Beitragsreihe “Was macht eigentlich ein …?” widmen wir uns daher der Erklärung moderner, noch eher unbekannter Berufsbilder. Heute stellen wir Dir die Aufgaben, benötigten Fähigkeiten und Zukunftschancen des Data Analysten vor.
Was steckt hinter dem Begriff Data Analyst?
Unternehmen generieren zunehmend Daten zu Geschäftsprozessen, ihren Kunden und Produkten. Im Rahmen der Digitalisierung müssen Unternehmen diese Daten nutzen, um Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und Entscheidungen zu fällen. Um diese Vorhaben zu unterstützen, benötigen Unternehmen die Skills von Data Engineers, Data Scientists und natürlich Data Analysts. Der Data Analyst agiert hier in erster Linie als Experte für das Aufdecken von Mustern in Geschäftsdaten und berät mit seinen Erkenntnissen die verschiedenen Stakeholder.
Welche Aufgaben hat ein Data Analyst?
Ein großer Anteil des Arbeitsalltags eines Data Analysts besteht darin, Daten anzufordern und sie zunächst einmal in Form zu bringen. Das heißt, dass die Daten auf Vollständigkeit überprüft und bereinigt werden müssen. Steht die Fragestellung fest, müssen die zur Beantwortung notwendigen Variablen ausgewählt und für die Analysen vorbereitet werden. Erst dann kann der Data Analyst damit beginnen, auf Entdeckungsreise in den Daten zu gehen und explorative Analysen sowie Visualisierungen erstellen.
Hat er einen guten Überblick über die Daten erhalten, kann er spezifischere Analysemethoden auswählen, um gezielter nach Mustern in den Daten zu suchen. Schließlich ist der Data Analyst auch für die Aufbereitung der Ergebnisse in Form von Berichten, Grafiken und Präsentationen zuständig.
Vielfach diskutiert ist die Frage, wie sich denn die Arbeit eines Data Analysts von der des Data Scientists abgrenzen lässt. Hierzu gibt es diverse Auffassungen, manchmal wird der Begriff aber auch einfach synonym verwendet. Zusammenfassen lässt sich die Diskussion vielleicht in dem Punkt, dass von einem Data Scientist (anders als beim Analysten) erwartet wird, dass auch neue, eigens entwickelte Machine Learning oder Artificial Intelligence Algorithmen zum Einsatz kommen. Das Toolset des Data Analysts ist aufgrund der etwas geringeren Komplexität der Fragestellungen also in der Regel etwas übersichtlicher und fokussiert sich auf bereits etablierte statistische Analysemethoden.
Welche Fähigkeiten benötigt man für den Beruf des Data Analyst?
Die Kernkompetenz des Data Analyst sollten natürlich fundierte Kenntnisse in Statistik und Datenanalyse bilden. Was keineswegs fehlen darf, sind allerdings ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, da der Data Analyst die gewonnenen Erkenntnisse auch auf geeignete Weise verständlich machen und weitergeben muss.
Darüber hinaus sollte er in der Lage sein, Statistiksoftware wie zum Beispiel SPSS, R oder entsprechende Python Bibliotheken zu nutzen, um Analysealgorithmen zu programmieren. Da Daten häufig in relationalen und nicht-relationalen Datenbanken (wie z.B. MySQL oder MariaDB) abgelegt sind, sind entsprechende Kenntnisse ebenfalls hilfreich. Zuletzt sind eine analytische Denkweise, eine strukturierte Arbeitsweise und eine gesunde Portion Neugier für die Arbeit als Data Analyst sehr wichtig!
SPECTRUM Tipp: Hast Du gerade erst Dein Studium abgeschlossen oder stehst kurz davor, beherrschst Du womöglich noch nicht alle der genannten Fähigkeiten. Lass Dich davon jedoch keinesfalls abschrecken. Mit entsprechenden Berufseinsteigerprogrammen, den sogenannten Traineeprogrammen, baust Du Deine Kenntnisse gezielt auf und kannst anschließend als Data Analyst arbeiten. Achte bei der Auswahl des Programms aber unbedingt auf die spezifischen Ausbildungsinhalte. Nichts ist schlimmer als ein Berufseinstieg, bei dem Du total überfordert bist. So achten wir in unserem Karriereprogramm beispielsweise besonders darauf, dass Du optimal unterstützt und begleitet wirst.
Wie sehen die Zukunftsperspektiven aus?
Viele Unternehmen beginnen gerade erst damit, datengetriebene strategische Entscheidungen zu treffen und so viel wie möglich aus ihren Unternehmensdaten herauszuholen. Daher gibt es aktuell einen steigenden Bedarf an Data Engineers, Data Analysts und Data Scientists. Der Trend zeigt auch, dass Unternehmen diese Datenstrategien langfristig benötigen, um im Digitalisierungszeitalter wettbewerbsfähig zu bleiben. Somit blickt man als Data Analyst auf eine stabile berufliche Zukunft.
Du hast Lust auf einen Berufseinstieg in diesem Bereich? Dann bewirb Dich bei uns!
Mach’s nicht gewöhnlich. Mach’s anders.
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