Starte Deine Karriere als Data Analyst

1. Zum Beruf „Data Analyst“: Was bedeutet das überhaupt?
2. Der Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist
3. Die Bedeutung von Data Analysts für Unternehmen
4. Butter bei die Fische: Was machen Data Analysts genau?
5. Das richtige Handwerkszeug für eine Karriere als Datenanalyst:in
6. Die wichtigsten Lehrinhalte zur Vorbereitung auf eine Data-Analyst-Stelle sind dabei:
7. Typische Karrierewege und Tätigkeitsbereiche

Data Analyst – Bezwinger:in der Datenflut: Daten sind die Währung der digitalen Welt. Sie fallen in jedem Unternehmen an: Kundendaten, Mitarbeiterdaten, Marktdaten und Statistiken, Kurse, Preise, Marketingkennzahlen, Verkaufsdaten oder Produktdaten sind nur einige der Datentypen, die sich tagtäglich ansammeln und technisch verarbeitet werden.

Sie werden unter anderem dazu genutzt, die Unternehmensstrategie zu bestimmen oder zu untermauern, Budgets auszuwerten oder neu festzulegen und Entscheidungen über weitere Aktivitäten und Produkte zu fällen. Hier kommen Data & Marketing Analysts zum Zuge. Sie bezwingen die Datenflut und verdichten die schiere Masse an Daten so, dass sich aussagekräftige Informationen ableiten lassen.

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Zum Beruf „Data Analyst“: Was bedeutet das überhaupt?

Als Data Analyst (deutsch: Datenanalyst:in), sorgt man dafür, dass Daten aus verschiedenen Quellen und mit unterschiedlicher Struktur gesammelt und in eine einheitliche Form gebracht werden. Die riesigen Datenmengen werden mittels Datenbanken und anderer Tools verwaltet, was die Kenntnis von Programmiersprachen wie SQL, Python und Java voraussetzt.

Diese Datenbasis analysieren die Datenspezialist:innen hinsichtlich verschiedener Fragestellungen und gewinnen so Erkenntnisse, die sowohl für die operative als auch für die strategische Planung des Geschäfts von Bedeutung sind. Visualisierung und Präsentation der Ergebnisse sind ebenfalls ein wichtiger Bestandteil der Arbeit als Data Analyst.

Dabei unterstützt ihr die Geschäftsführung direkt bei einer fundierten Entscheidungsfindung sowie der Erkennung und Nutzung von Wettbewerbsvorteilen. Data-Analyst-Jobs sind aus der Wirtschaft nicht mehr wegzudenken und eine relativ zukunftssichere Profession.

Der Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist

Wenn Euch bei der Suche nach Data-Analyst-Stellen der Data Scientist begegnet ist, fragt Ihr Euch vielleicht: Was ist eigentlich der Unterschied zwischen diesen beiden Jobs?

Es gibt tatsächlich viele Überschneidungen, was den Umgang mit Daten und die technische Umsetzung von deren Strukturierung betrifft. Und generell lässt sich sagen, dass sich das Feld „Big Data“ so rasend schnell entwickelt, dass sich die Stellenprofile kaum standardisieren lassen. Ein wesentlicher Unterschied bei beiden Berufen liegt jedoch in der Herangehensweise an die Arbeit mit den Daten.

Während Data Analysts bestehende Datenerhebungsmethoden nutzen, um Daten zu strukturieren und dann auszuwerten, entwickeln Data Scientists diese Methoden von Grund auf. Sie entwickeln eigene Modelle, zum Beispiel Machine-Learning-Algorithmen (künstliche Intelligenz), und brauchen daher spezialisierte Programmierkenntnisse. Ein/Eine Datenanalyst:in arbeitet dagegen etwas kreativer und braucht dafür vor allem Kenntnisse in der Aufbereitung und Visualisierung von Daten.

Die Bedeutung von Data Analysts für Unternehmen

Die Nachfrage nach Data Analysts ist hoch, was sich auch an der hohen Zahl an Data-Analyst-Stellenangeboten ablesen lässt. Unternehmen unterschiedlichster Branchen sind auf der Suche nach Datenexpert:innen, beispielsweise in den Bereichen IT und Telekommunikation, Finanzen und Versicherungen, Einzelhandel und E-Commerce, Medien und Kommunikation, Industrie, Transport, Logistik, Gesundheitswesen – sogar in der öffentlichen Verwaltung.

Bei uns findet ihr eine große Auswahl an Stellenangeboten für Data & Marketing Analysts in vielen Städten, unter anderem in Hamburg, Köln, Frankfurt a. M. oder Düsseldorf.

Als Datenanalyst:innen arbeitet Ihr zum Beispiel in Marktforschungsabteilungen, in der wissenschaftlichen Forschung, in der Produktentwicklung oder auch in der Finanzanalyse. Auch für die Erhebung und Auswertung komplexer Daten in Marketingabteilungen von Konsummarken werden Data Analysts gerne eingestellt.

Besonders spannende Aufgabenfelder bieten sich in Beratungsgesellschaften und Softwarefirmen, die sich der digitalen Transformation ihrer Kunden widmen. Auch Projekte im Bereich Data Mining (das Erkennen von Trends und Mustern in scheinbar zusammenhanglosen Daten) sind besonders interessant.

Achtet bei Data-Analyst-Stellenangeboten also immer darauf, welche Firma die Stelle ausgeschrieben hat und ob die Branche euch zusagt.

Butter bei die Fische: Was machen Data Analysts genau?

Die Vielfalt der Tätigkeit macht diesen Beruf so interessant. Data Analysts sind Einzelkämpfer:innen, wenn es um das kleinteilige Verwalten von Daten geht, aber auch Teamplayer beim Präsentieren der Ergebnisse und der Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen. Ihre Arbeit machen sie schließlich regelmäßig Hand in Hand mit Kolleg:innen aus verschiedenen anderen Teams, vom Marketing über Produktentwicklung oder Produktion bis hin zum Vertrieb. Deshalb gewinnt ihr als Data & Marketing Analyst auch einen umfassenden Einblick in das gesamte Unternehmen und seine Produkte und Kunden. Spannender geht’s kaum.

Hier kommen einige typische Aufgaben in einem Data-Analyst-Job:

• Pflege und Erweiterung der internen Systeme zur Datensammlung und -speicherung
• Datenbeschaffung aus externen und internen Quellen
• Umwandeln der Rohdaten in das passende Format
• Schreiben und Ausführen von Datenbankabfragen („queries“) in verschiedenen Programmiersprachen
• Bereinigung von Datensätzen in Hinblick auf Duplikate, Fehler etc.
• Zusammenarbeit und Abstimmung mit den Entwickler:innen
• Definition von Kennzahlen
• Auswertung der Daten in Hinblick auf die definierten KPIs
• eventuelle Anreicherung der Daten mit weiteren Informationen, zum Beispiel soziodemografischen Daten
• verständliche Visualisierung der Erkenntnisse in Form von Präsentationen, Grafiken, Tabellen oder kompletten Berichten
• Präsentation der Ergebnisse vor der Geschäftsführung, anderen Abteilungen oder Kunden

Die auszuwertenden Daten können aus den verschiedensten Quellen stammen: aus Verwaltungsanwendungen, intern erhobenen Datenbeständen, Verkaufszahlen, Heatmaps, aus den sozialen Medien, aus Web-Analytics-Anwendungen, Finanztransaktionen oder sogar Sensordaten aus dem Internet der Dinge. Diese Daten können in allen möglichen Formaten einlaufen, welche in den seltensten Fällen bereits hinreichend strukturiert sind. So gilt es, Zahlen und Werte aus Bildern, Excel-Dateien oder Text in eine auswertbare Form zu überführen.

Zur Erkennung von Trends und Mustern nutzt Ihr als Data & Marketing Analysts statistische Methoden wie das Data Mining, Predictive Analytics (Vorhersagbarkeit aufgrund von vergangenen und aktuellen Ereignissen) und Machine-Learning-Methoden.

Immer wichtiger für eine Data-Analyst-Stelle ist die Kenntnis und Beachtung der Datenschutzbestimmungen. Ihr müsst also im Blick haben können, auf welche Art Daten verarbeitet werden dürfen und dass die technischen Rahmenbedingungen für eine gesetzeskonforme Datenerhebung gegeben sind.

Das richtige Handwerkszeug für eine Karriere als Datenanalyst:in

Grundvoraussetzung für eure Karriere als Data Analyst ist ein Studium oder eine abgeschlossene Ausbildung zum/zur Softwareentwickler:in. Gern gesehene Studiengänge sind Informatik bzw. Medieninformatik, Mathematik, Wirtschaft und Physik.

Es gibt außerdem immer mehr Studiengänge, die auf das Thema „Data Science“ spezialisiert sind, die Euch also gezielt für eine Tätigkeit in der Datenverwaltung ausbilden. Sie finden sich vor allem an Technischen Hochschulen und Universitäten solcher Städte, in denen auch viele Stellenangebote für Data Analysts auf Euch warten, beispielsweise in Berlin oder München.

Der Trend geht klar dahin, Data Science als eigenständigen Wissensbereich mit eigenem Fachbereich zu verstehen, da Aspekte wie soziale und ethische Fragen durchaus von Belang sind, in der Regel aber von weniger spezialisierten technischen Studiengängen nicht behandelt werden. Unternehmen bevorzugen deshalb zunehmend Alumni des speziellen Data-Science-Studiengangs. Da der Bedarf nach Fachkräften jedoch ungebrochen hoch ist und weiter wachsen wird, stehen Eure Chancen auch mit einem der oben genannten, traditionellen Studiengänge gut.

Die wichtigsten Lehrinhalte zur Vorbereitung auf eine Data-Analyst-Stelle sind dabei:

• Datenmanagement
• Datenmodellierung
• Datenbanksysteme
• Informationsrecherche und -bewertung
• Wissensorganisation und Informationsstrukturierung
• statistische Verfahren und -Modelle

Ein Bachelorabschluss ist in den meisten Fällen ausreichend, jedoch gibt es ein recht großes Gehaltsgefälle zwischen Bachelor- und Masterabschluss beim Karriereeinstieg. Mit wachsender Berufserfahrung und Spezialisierung findet nach ein paar Jahren aber meist eine relative Angleichung statt.

Die folgenden fachlichen Grundlagen sind vonnöten:

• Mathekenntnisse bzw. mathematisches Verständnis
• Statistikkenntnisse
• verschiedene Programmier- und Abfragesprachen – die gefragtesten sind Python, SQL, JavaScript, Java, Scala, C#, R, Matlab und SAS
• Kenntnisse über Machine-Learning-Programme wie TensorFlow
• besonders im Consulting-Umfeld ist Erfahrung mit SAP Business Warehouse oder der Plattform SAP Business Objects von Vorteil

Das solltet Ihr neben den fachlichen Anforderungen an persönlichen Eigenschaften mitbringen:

• gute Konzentrationsfähigkeit
• analytisches und zielorientiertes Denken
• Präzision beim Arbeiten
• Geduld
• Teamgeist für die häufige Zusammenarbeit mit anderen
• Interesse an Entwicklungen und Innovationen in der Branche und im Techniksektor allgemein, vor allem im Bereich der künstlichen Intelligenz
• Präsentationsfähigkeit, auch vor Kunden

Typische Karrierewege und Tätigkeitsbereiche

Der Einstieg in den Job als Daten-Profi erfolgt meist als Junior Data Analyst, eine Fokussierung auf einen Bereich ergibt sich ggf. im Laufe der Ausübung der Tätigkeit. Je nach Spezialisierung und Branche verändern sich dabei Euer Tätigkeitsfeld, Euer Jobtitel und die Anforderungen an die Tools und Programmiersprachen, die Ihr beherrschen müsst. So bedingt die Medizinbranche die Kenntnis von medizinischer Software – z. B. Radiologieinformationssysteme (RIS) –, während Ihr im Bereich Finance eher Finanzmathematik anwendet.

Typische Jobbezeichnungen für spezialisierte Data Analysts sind:

• Financial Analyst (vor allem im Versicherungswesen)
• Data Analyst BI (in fast allen Branchen)
• Customer Data Analyst (in Sales und Marketing)
• Big Data Analyst (Analyse von gigantischen Datenmengen per Algorithmus, z. B. im Tourismussektor)
• Risk Analyst (meist im Bankensektor und der Unternehmensberatung)
• Clinical Data Analyst (relativ jung, im Medizinsektor angesiedelt, häufig zur Etablierung von E-Health-Konzepten)
• Weather Analyst (in Medien und Forschung)
• UX Data Analyst (zum Verstehen der Zielgruppen von Handelsunternehmen und zur Planung von deren Marketingaktivitäten)

Die Chancen standen nie so gut wie jetzt, mit einem Data-Analyst-Job durchzustarten. Und alle, die etwas weniger „data-driven“ im Bereich Online Marketing unterwegs sein wollen, finden bei OMR Jobs die besten Angebote anderer Marketingdisziplinen.