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Als Data Analyst untersuchst du große Datenmengen für Unternehmen. In unserem Beitrag%und Video erfährst du alles über die Aufgaben, das Gehalt und die nötigen Voraussetzungen für den Job als Data Analyst.

Was macht ein Data Analyst?

Ein Data Analyst wertet mithilfe von Software vorhandene Daten aus und entwickelt daraus Konzepte und Handlungsempfehlungen. So liefert er Unternehmen wertvolle Informationen, mit denen sie z. B. ihre Arbeitsabläufe optimieren, Investitionen bewerten oder Prognosen erstellen können.

Bei deiner Tätigkeit als Datenanalyst übernimmst du eine Vielzahl an Aufgaben:

  • Zielfestlegung: Du legst gemeinsam mit der Unternehmensführung die Ziele und Fragestellungen der Datenanalyse fest.
  • Datenbeschaffung: Passende Daten für die Analyse suchst du aus externen und internen Quellen.
  • Data Wrangling: Diese Daten bereitest du auf, indem du sie strukturierst, bereinigst und organisierst.
  • Analyse: Du analysierst und interpretierst Datenmuster mithilfe geeigneter Technologien.
  • Reporting: Die Ergebnisse deiner Analyse fasst du zusammen und präsentierst sie anschaulich einem meist fachfremden Publikum.
  • Mitarbeit am ETL-Prozess: Du arbeitest gemeinsam mit Softwareentwicklern am ETL-Prozess, bei dem du Daten extrahierst, transformierst und in die passende Analysesoftware lädst.
  • Datenbankabfragen: Mit Sprachen wie SQL schreibst du Querys.
  • Auswahl der passenden Software: Du setzt geeignete Systeme zur Organisation und Modellierung von Daten ein.
  • Kundenkommunikation: Der ständige Austausch mit deinen Auftraggebern gehört ebenfalls zu deinem daily business.

Was verdient ein Data Analyst?

Du kannst deine Karriere als Junior Data Analyst mit einem durchschnittlichen Jahresbruttogehalt von 45.000 € starten. Nach etwa fünf Jahren steigt dein Gehalt auf etwa 52.000 €. Mit einer Berufserfahrung zwischen sechs und neun Jahren liegt dein jährliches Gehalt bei ungefähr 68.000 €. Hast du über zehn Jahre Berufserfahrung und führst eigene Teams, kann dein Jahresbruttogehalt auf 95.000 € und mehr steigen.

Deutschlandweit verdienen Datenanalysten derzeit im Schnitt 4.780 € brutto pro Monat. Du siehst: Als Data Analyst kannst du überdurchschnittlich gutes Gehalt verdienen.

Weitere Faktoren, die dein Gehalt beeinflussen, sind die Größe des Unternehmens, das Bundesland und dein Geschick bei der Gehaltsverhandlung.%Wie sich die Faktoren auf dein Gehalt auswirken und wie du es erhöhen kannst, erfährst du in unserem Beitrag zum Data Analyst Gehalt.

Abgrenzung: Data Analyst vs. Data Scientist

Neben dem Data Analyst gibt es auch den Data Scientist (Datenwissenschaftler), dessen Aufgabengebiet etwas breiter gefasst ist. Der Hauptunterschied zwischen den beiden Berufsfeldern liegt darin, dass Data Analysts eine Problemstellung vorgegeben bekommen, während ein Data Scientist selbst die Fragestellung formuliert, die er mithilfe seiner Daten im Anschluss beantwortet.

Weitere Unterschiede betreffen …

  • den akademischen Abschluss: Während ein Data Analyst lediglich einen Bachelorabschluss benötigt, braucht ein Data Scientist in der Regel einen Master — denn von ihm werden tiefergehende Kenntnisse über zahlreiche mathematische und statistische Modelle bzw. Theorien erwartet. Mit einigen Jahren Berufserfahrung als Data Analyst ist ein Aufstieg zum Data Scientist aber auch ohne Masterabschluss möglich.
  • die Zielsetzung: Data Analysts lösen durch die Analyse von Daten Probleme — Data Scientists suchen nach Mustern bzw. Trends in den Daten, um dadurch neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen.
  • das Aufgabengebiet: Die Tätigkeit von Data Analysts ist hauptsächlich auf das Untersuchen bestehender Daten beschränkt. Data Scientists bereinigen diese auch (Data Cleaning) und sortieren sie. Dafür ziehen sie analytische Modelle und Machine Learning-Anwendungen hinzu.
  • das benötigte Wissen: Für beide Berufe ist umfangreiches Wissen zu SQL Queries und Oracle Datenbanken, Business Intelligence Tools wie Power BI und Datenvisualisierung wie Tableau oder Shiny erforderlich. Darüber hinaus entwickeln Data Scientists aber auch noch eigene Machine Learning-Modelle und müssen sich dabei gut auskennen.%hier dann das Bild von getin auf</span> <span style="color: #ff00ff;">Deutsch und etwas schöner. </span><span style="font-size: inherit; color: #ff00ff;">Beschriftung: Data Analyst vs. Data Scientist, ALT-Text: Data Analyst, Was macht ein Data Analyst, Data Analyst vs Data Scientist, Data Scientist vs Data Analyst, Data Analyst Jobs

Kurz gesagt: Deine Aufgaben als Data Analyst umfassen das Berichten (Reporting), Zusammenfassen und Interpretieren von bestehenden Daten. Für Data Scientists kommen zwei Tätigkeitsbereiche hinzu: das Hochrechnen einzelner Merkmale (Extrapolation) sowie das Entwickeln von Strategien aus diesen Mustern (Data Prescription).

Wie wird man Data Analyst? Voraussetzungen und Fähigkeiten

Jetzt erfährst du, welche Voraussetzungen und Fähigkeiten notwendig sind, um als Data Analyst Karriere zu machen.

Ausbildung / Studium

Für einen Job als Datenanalyst wird in der Regel ein abgeschlossenes Bachelorstudium in einem dieser Fächer erwartet:

  • Mathematik
  • Statistik
  • Informatik
  • Wirtschaft (Wirtschaftswissenschaften mit Schwerpunkt Controlling / Rechnungswesen oder Wirtschaftsinformatik)
  • Data Science

Du brauchst nicht unbedingt einen Masterabschluss, jedoch kannst du damit schon ab dem Berufseinstieg deutlich mehr verdienen. Wichtiger sind jedoch erste Berufserfahrungen in dieser Branche, die von vielen Arbeitgebern erwartet werden.

Aus diesem Grund ist auch ein Data Analyst Quereinstieg möglich. Wegen des Fachkräftemangels ist ein akademischer Abschluss nämlich nicht zwingend notwendig: Du kannst beispielsweise mit einer Ausbildung zum mathematisch-technischen Softwareentwickler oder entsprechenden Weiterbildungskursen im Bereich Data Analytics Fuß fassen.

Technologien / Programme

Für den Job als Data Analyst ist es wichtig, dass du dich mit den gängigsten Technologien in diesem Bereich auskennst. Dazu zählen:

  • Programmiersprachen (Python, R, C/C++, VBA)
  • Datenbanksprachen (SQL, MDX)
  • BI-Tools für Reporting und Datenvisualisierung (PowerBI, Tableau, Looker)
  • optional: sicherer Umgang mit Cloud-Plattformen (AWS, Azure) und Statistikprogrammen (SPSS, SAS)
  • je nach Unternehmen / Branche: spezifische Fachkenntnisse (z. B. im Bereich Finance oder Online-Marketing)

Nice-to-haves sind außerdem Kenntnisse in den Bereichen Content Management Systeme, Projektmanagement, Suchmaschinenoptimierung (SEO), Software- und Webentwicklung.

Wichtig: Du musst nicht alle der genannten Programme genau kennen. Je breiter du aber aufgestellt bist, desto besser sind deine Chancen für eine Stelle als Datenanalyst.

Persönliche Fähigkeiten / Soft Skills

Auch im Bereich Data Analytics sind Soft Skills  gefragt. Bewerber sollten vor allem diese persönlichen Kompetenzen mitbringen:

  • analytisches und lösungsorientiertes Denken
  • schnelle Auffassungsgabe
  • selbstständiges und genaues Arbeiten, auch unter Zeitdruck
  • Geduld und Konzentrationsfähigkeit
  • selbstbewusstes Auftreten
  • Datenvisualisierung
  • Kommunikations- und Teamfähigkeit
  • gute Englischkenntnisse

Wo arbeitet ein Data Analyst?

Als Data Analyst kannst du in den verschiedensten Branchen arbeiten. Je digitaler ein Unternehmen ist, desto mehr Daten werden generiert — die gilt es für dich als Data Analyst auszuwerten. So verschaffst du dem Unternehmen nützliche Erkenntnisse über das Produkt, die Kunden und die internen Prozesse.

Die größten Branchen, die Data Analysts suchen, sind:

  • Finanzen und Versicherungen
  • Energiekonzerne
  • Telekommunikation/Informatik und Telefonie
  • Gesundheitswesen
  • Werbung/Einzelhandel und E-Commerce
  • Marketingabteilungen von Unternehmen
  • Marktforschung
  • Wissenschaftliche Forschung
  • Öffentliche Verwaltung

Allgemein sind Datenanalysten also überall gefragt, wo durch laufende Prozesse sehr große Datenmengen anfallen.

Karrierechancen und Spezialisierung

Als Data Analyst hast du sehr gute Karriereperspektiven: Nach einer Einstiegsposition als Junior Data Analyst oder Mitarbeiter Data Analytics kannst du bereits nach einigen Jahren Erfahrung zum Senior Data Analyst aufsteigen. Jetzt übernimmst du auch Managerfunktionen, beispielsweise als Data Manager oder als Data Scientist.

Je nach persönlichem Interesse und Arbeitgeber kannst du dich als Data Analyst weiter spezialisieren. Abhängig von der jeweiligen Branche benötigst du dazu tiefergehende Kenntnisse, etwa zu den aktuellen Industriestandards. Du kannst dich auch auf bestimmte Datensätze wie vektor- oder rasterbasierte Datenformate z. B. für GIS (Geographic Information Systems) spezialisieren.

Hier sind einige Beispiele für Spezialisierungen:

Spezialisierung Aufgaben
Aktuar

verarbeitet Daten im Bereich Statistik, um Prognosen zu erstellen (bspw. im Versicherungs-, Vorsorge- und Finanzbereich)

BI-Analyst

Experte für Unternehmensprozesse (in so gut wie allen Branchen gefragt)

Big Data Analyst

analysiert mithilfe von Algorithmen automatisch riesige Datenmengen

Clinical Data Analyst

arbeitet sich in medizinische Software ein

Customer Data Analyst

analysiert speziell Daten zu Kunden

Financial Analyst

erstellt Finanzanalysen

Marketing Analyst

Schwerpunkt auf Marktforschung und -analyse

Risk Analyst

meist im Bankensektor oder in der Unternehmensberatung

UX Data Analyst

spezialisiert auf die Bedürfnisse von Usern

Weather Analyst

untersucht Wetterdaten für Institute, Energieanbieter und Co.

Zusammenfassung

Hier siehst du die wichtigsten Fakten zum Data Analyst auf einen Blick:

Data Analyst – Übersicht
  • Du untersuchst als Data Analyst große Datenmengen und interpretierst die Ergebnisse, damit Unternehmen ihre Prozesse optimieren können.
  • Dein Startgehalt mit 45.000 € kann sich bereits nach einigen Jahren Berufserfahrung auf über 68.000 € steigern.
  • Neben Kenntnissen in Programmier- und Datenbanksprachen sind analytisches Denken und selbstständiges Arbeit für den Job hilfreich.
  • Als Data Analyst hast du schon mit einem Bachelorabschluss sehr gute Karrierechancen, denn Daten fallen in fast jeder Branche an.

%Du willst lieber selbst nach Mustern in deinen Daten suchen und sie noch ausführlicher analysieren?</span><span style="color: #ff00ff;"> Dann schau dir unseren Beitrag zum Data Scientist an!Verweis Thumbnail

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