Data Analysts im Zeitalter von Big Data

In der heutigen Ära der Digitalisierung, in der Daten das neue Gold sind, steht die Welt vor einer beispiellosen Herausforderung: Wie kann man aus der unermesslichen Menge an Daten, die täglich generiert werden, tatsächlich Nutzen ziehen? Die Antwort liegt in der Rolle der Data Analysts – den essentiellen Gestaltern der Datenlandschaft eines Unternehmens, die aus scheinbarem Chaos wertvolle Erkenntnisse extrahieren, um fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Diese Kompetenz hat sie zu einer der gefragtesten Berufsgruppen des 21. Jahrhunderts gemacht.

Doch was genau macht ein Data Analyst eigentlich und wie kannst Du in dieses spannende Berufsfeld einsteigen?

In diesem Artikel bieten wir Dir einen umfassenden Einblick in die Aufgaben des Berufs als Data Analyst, die erforderlichen Qualifikationen, die Gehaltsaussichten in dieser dynamischen Branche sowie mögliche Karrierewege, wie Du Data Analyst werden kannst.

Überblick: Das Zeitalter der Big Data 

Big Data hat eine beispiellose Ära der Datengenerierung eingeleitet, die durch die rasante Entwicklung der Digitalisierung und den Einfluss von künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und sozialen Medien unermüdlich vorangetrieben wird.

Bis zum Jahr 2025 wird laut Prognosen der International Data Corporation (IDC) das jährliche Volumen generierter Daten auf 175 Zettabyte anwachsen – das sind 175 Billionen Gigabyte!

Um die unvorstellbare Größe dieser Datenmenge zu veranschaulichen: Ein durchschnittlicher 3-Minuten-Song bei Spotify in höchster Audioqualität benötigt etwa 6-12 MB Speicherplatz. Wollte jemand die 175 Billionen GB an Musik durchhören, bräuchte er dafür ca. 1,995 Millionen Jahre!

Angesichts dieser Entwicklung steht die Wirtschaft vor der Herausforderung, diese Datenflut nicht nur zu bewältigen, sondern sie auch gewinnbringend zu nutzen. Der Bundesverband der Deutschen Industrie (BDI) prognostiziert, dass die Datenökonomie bis 2025 ein Wertschöpfungspotenzial von bis zu 425 Mrd. Euro für Deutschland generieren könnte.

In dieser Ära treten Data Analysts in Aktion: Als essentielle Gestalter der Datenlandschaft eines Unternehmens, die aus augenscheinlichem Chaos wertvolle Erkenntnisse extrahieren, um auf deren Basis fundierte Entscheidungen zu ermöglichen.

Aufgaben eines Data Analysts

Data Analysts sind die Schnittstelle zwischen Daten und Stakeholdern. Die Aufgabe des Data Analysts besteht darin, Wege zu finden, um Daten effektiv zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen, Fragen zu beantworten und Probleme zu lösen. Die Ergebnisse der Analysen sollen letztendlich zu fundierten Geschäftsentscheidungen führen.

Methodik der Datenanalyse

Data Analysis ermöglicht Unternehmen eine fundierte Entscheidungsfindung, die Optimierung von Prozessen und Effizienz, die Minderung von Risiken sowie letztendlich eine Steigerung ihrer Wettbewerbsfähigkeit und Profitabilität auf Basis von Daten. Der Prozess der Datenanalyse umfasst dabei folgende Schritte:

1 Klärung der Analyseziele und Formulierung von Fragen

Die Qualität jeder Datenanalyse steht und fällt mit der Fragestellung, die ihr zugrunde liegt: Bevor mit der eigentlichen Analyse begonnen wird, muss genau festgelegt werden, was untersucht werden soll.

Für Data Analysts bedeutet dies, nicht nur mit Daten umgehen zu können, sondern auch tief in die Geschäftslogik und die Bedürfnisse des Unternehmens einzutauchen. Dieses Verständnis hilft dabei, relevante Fragen zu formulieren und Analysen durchzuführen, die echten Mehrwert für das Unternehmen liefern.

Kurz gesagt: Die Fähigkeit, das richtige Problem zu identifizieren und zu verstehen, ist genauso wichtig wie die technische Kompetenz in der Datenanalyse.

2 Sammeln von Daten 

Nachdem die richtige Fragestellung definiert ist, ist der nächste Schritt die Auswahl der Daten, die zur Beantwortung dieser Frage benötigt werden. Dabei kommen im Wesentlichen zwei Ansätze zum Einsatz: quantitative und qualitative Analysen. Während quantitative Analysen sich durch die Auswertung großer Datenmengen auszeichnen, fokussieren sich qualitative Analysen auf detailliertes, aussagekräftiges Feedback, wie zum Beispiel Kundenbewertungen.

Die Datenquellen lassen sich grob in drei Kategorien einteilen: First-Party-Daten, die intern gesammelt werden, Second-Party-Daten wie Branchenberichte oder Wettbewerbsanalysen und Third-Party-Daten, die von externen Quellen wie sozialen Medien stammen.

3 Bereinigung von Daten

Die gesammelten Rohdaten präsentieren sich oft als unstrukturiert, in verschiedenen Formaten vorliegend und teilweise unvollständig. Für die Vorbereitung der Datenanalyse ist es notwendig, sie in eine einheitliche Form zu bringen. Der erste Schritt hierbei ist die Identifikation und Bereinigung von Fehlern, Duplikaten, Ausreißern und fehlenden Werten. Anschließend wird überprüft, ob die Daten den Anforderungen entsprechen oder weitere Bearbeitungsschritte erforderlich sind.

4 Analyse bereinigter DatenWurde der Datensatz bereinigt, ist er bereit für die Analyse. Die Datenanalyse kann viele Formen annehmen und geschieht je nach Fragestellung – von der Beschreibung dessen, was passiert ist (deskriptive Analyse), über die Erklärung, warum es passiert ist (diagnostische Analyse), bis hin zu Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen (prädiktive Analyse) und Ratschlägen, was getan werden sollte (präskriptive Analyse).

5 Interpretation und Visualisierung der Analyseergebnisse

Nach der Durchführung der Analyseverfahren erfolgt die Kommunikation der Analyseergebnisse an sowohl interne als auch externe Stakeholder. Dies geschieht durch die Visualisierung der Daten mittels Diagrammen, Grafiken, Präsentationen, Berichten oder interaktiven Dashboards. Eine klare und einfache Visualisierung trägt maßgeblich zur weiteren Entscheidungsfindung bei.

Berufs- und Gehaltsperspektiven als Data Analyst

Die Nachfrage nach Data Analysts ist groß, insbesondere in Tech-Hotspots wie Stuttgart Berlin und Bremen, wo sich die meisten offenen Stellen konzentrieren. Das Mediangehalt eines Data Analysts in Deutschland liegt bei rund 50.700€ brutto/Jahr, variiert aber je nach Erfahrung, Standort und Branche.

Derzeit werden deutschlandweit mehrere tausend Stellen für Data Analysts ausgeschrieben, allein auf Stepstone sind es 5.054 offene Stellen.

Essentielle Skills eines Data Analysts

Eine Karriere als Datenanalyst erfordert ein breites Spektrum an technischen Skills, einschließlich des Einsatzes spezifischer Tools. Die exakten Anforderungen variieren je nach Unternehmen, Branche und Position. Essenziell für einen erfolgreichen Berufseinstieg sind u.a. …

Programmiersprachen

Effizientes Datenmanagement erfordert nicht nur das Geschick im Umgang mit Daten, sondern auch fundierte Programmierkenntnisse. Diese erhöhen die Flexibilität und reduzieren die Abhängigkeit von spezieller Software, was wiederum die Arbeitsproduktivität steigert. Python sticht hier als besonders gefragte Sprache heraus. Keine Vorerfahrung? Kein Problem. Python-Kenntnisse lassen sich auch berufsbegleitend erwerben.

Umgang mit Datenbank-Tools

Effektive Datenverwaltung setzt voraus, dass man die Sprache der Datenbanken beherrscht. Jenseits der Kapazitäten von Excel bieten Datenbanken die notwendige Infrastruktur für die Speicherung und Abfrage großer Datenvolumen. Datenanalysten müssen in der Lage sein, sich in Datenbankstrukturen zurechtzufinden und relevante Daten für Analysen zu extrahieren.

Datenvisualisierung

Die Aufbereitung und Darstellung der Analyseergebnisse sind zentrale Aufgaben eines Datenanalysten. Werkzeuge wie Looker, Power BI und Tableau sind dabei unverzichtbar. Entscheidend ist jedoch das Verständnis, wie Daten effektiv visualisiert und kommuniziert werden können.

Mathematik und Statistik

Statistik und lineare Algebra sind unerlässlich für Datenanalysten, insbesondere für die Durchführung von Tests und die Optimierung von Algorithmen. Hier bieten Python-Kenntnisse eine wertvolle Unterstützung und erweitern das analytische Toolkit signifikant.

Ebenso wichtig wie technische Skills sind zudem Softskills: Problemlösungskompetenz, Kreativität und Neugier, Kommunikationsfähigkeit und Branchenkenntnisse sind essenziell, um Daten effektiv zu nutzen und Empfehlungen auszusprechen.

Tools und Techniken eines Data Analysts 

SQL (Structured Query Language)

Eine Programmiersprache zum Abfragen und Manipulieren von Daten in relationalen Datenbanken. Sehr wichtig für Data Analysts, um große Datensätze effizient zu verarbeiten.

Python

Eine vielseitige Programmiersprache, die von Data Analysts für Datenmanipulation, statistische Analysen, maschinelles Lernen und Datenvisualisierung eingesetzt wird.

Excel/Tabellenkalkulationsprogramme

Klassische Werkzeuge für grundlegende Datenanalysen, Berechnungen und Visualisierungen.

Statistische Software

Programme wie R, SAS oder SPSS, die fortgeschrittene statistische Analysen ermöglichen.

Datenvisualisierungstools

Lösungen wie Tableau, Power BI oder Looker, um Daten in übersichtlichen Visualisierungen darzustellen.

Machine Learning-Bibliotheken

Wie TensorFlow, scikit-learn oder PyTorch, die Data Analysts für prädiktive Analysen und Modellentwicklung nutzen.

Datenbank-Management-Systeme (DBMS)

Wie MySQL, PostgreSQL oder MongoDB, um große Datenmengen effizient zu verwalten und abzufragen.

Spreadsheet-Software

Insbesondere Microsoft Excel, das für grundlegende Datenanalysen und -manipulation weit verbreitet ist.

Diese Werkzeuge decken die gesamte Bandbreite der Datenanalyse ab – von der Datenerfassung und -bereinigung über statistische Analysen bis hin zur Visualisierung und Präsentation der Erkenntnisse. Je nach Anforderungen und Komplexität des Projekts setzen Data Analysts unterschiedliche Kombinationen dieser Werkzeuge ein.

Data Analyst vs. Data Scientist

Obwohl oft in einem Atemzug genannt, unterscheiden sich die Rollen des Data Analysts und des Data Scientists:

Rollen und Verantwortlichkeiten

• Data Analysts arbeiten hauptsächlich mit strukturierten Daten, um Geschäftsprobleme zu lösen und nutzen Tools wie SQL, R, Python und Datenvisualisierungs-Software.

• Data Scientists arbeiten mit strukturierten und unstrukturierten Daten, um Vorhersagemodelle und Algorithmen zu entwickeln und verwenden fortgeschrittene Techniken wie Machine Learning und statistische Analysen.

Qualifikationen und Ausbildung

• Data Analysts benötigen mindestens einen Bachelor-Abschluss, oft in Mathematik, Statistik oder Informatik, sowie zusätzliche Zertifizierungen oder ein abgeschlossenes Bootcamp.
  
• Data Scientists haben in der Regel einen Master-Abschluss in Data Science, Informatik oder einem verwandten Bereich und vertiefte Kenntnisse in Mathematik, Statistik, Programmierung und maschinellem Lernen.

Karrierewege

Data Analysts können in Data-Science-Funktionen übergehen. Die Berufsaussichten sind für beide Rollen gut, mit einem prognostizierten Wachstum von 23% für Data Analysts und 35% für Data Scientists von 2022 bis 2032, was deutlich schneller ist als der Durchschnitt anderer Berufe.

Der Weg zum Data Analyst

Viele Wege führen in den Beruf des Data Analysts. Traditionell erfordert der Einstieg ein Informatikstudium oder eine vergleichbare Qualifikation.

Doch auch Quereinsteiger:innen haben gute Chancen, in diesem Bereich Fuß zu fassen, insbesondere durch Bootcamps oder spezialisierte Weiterbildungsprogramme, die praxisnahes Wissen und Fertigkeiten vermitteln.

Quereinstieg: Die Alternative zum klassischen Studium

Für alle, die eine Karriere in diesem dynamischen und zukunftsträchtigen Feld anstreben, ohne den traditionellen akademischen Weg einzuschlagen, bieten sich zahlreiche alternative Bildungswege, wie z.B. Bootcamps. Diese zielen darauf ab, Teilnehmenden rasch die benötigten Kenntnisse und Fähigkeiten zu vermitteln, mit einem Fokus auf aktuelle Programmiersprachen und Entwicklungstools und sind somit ideal für alle, die einen schnellen und direkten Einstieg als Data Analyst suchen.

Einblicke aus der Praxis

Im Gespräch mit Inês Almeida

(Team Lead Data Analytics & Engineering bei honeypot.io)

Was gefällt Dir an Deinem Job am besten?

Inês: Ich habe Mathematik schon immer gemocht, und eines der Dinge, die mir an meiner Arbeit am meisten Spaß machen, ist sicherzustellen, dass die Zahlen gut berechnet sind, einen Sinn ergeben und die richtigen Zahlen für das Unternehmen liefern. Abgesehen davon mag ich Herausforderungen und die Möglichkeit, eine Vielzahl von Datensätzen zu erforschen und mit ihnen zu arbeiten, macht mich glücklich.

Warum hast Du Dich dazu entschieden, in diesem Bereich zu arbeiten?

Inês: Ich hatte schon immer Freude und eine ausgeprägte Neugier an der Arbeit mit Daten: Muster und Erkenntnisse zu finden, Probleme zu lösen und Stakeholdern bei der Entscheidungsfindung zu helfen. Es ist auch ein sehr vielseitiger Job. Wir können in verschiedenen Branchen und mit verschiedenen Werkzeugen und Technologien arbeiten.

Glaubst Du, dass es Deinen Job in 20 Jahren noch geben wird?

Inês: Er wird sich definitiv ändern, aber ich glaube, er wird immer noch existieren. Werkzeuge und Technologien entwickeln sich sehr schnell und wir müssen unsere Arbeitsweise anpassen und umgestalten. 

Berufswunsch Data Analyst

Datenanalysten fungieren als Navigatoren in der Flut von Daten. Ihre Fähigkeit, sinnvolle Erkenntnisse aus einer Vielzahl von Informationen zu gewinnen, macht sie zu unverzichtbaren Mitgliedern jeder Datenabteilung. In der Ära der Digitalisierung sind sie stärker gefragt denn je, um Unternehmen bei der Umsetzung datengesteuerter Entscheidungen zu unterstützen und die Zukunft mitzugestalten.

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