Was ist ein Data Analyst? Gehalt, Verantwortungen, Fähigkeiten und Karriereweg

Der Weltwirtschaftsforum hat in seinem Bericht über die Zukunft der Arbeit 2020 den Data Analyst als die zweitschnellstwachsende Arbeit aufgeführt. Laut Glassdoor beträgt das Median-Gehalt eines Data Analysten 71.228 US-Dollar pro Jahr in den USA. Daten sind das neue Öl. W. Edwards Deming, ein amerikanischer Statistiker und Autor, sagte: “Wir vertrauen auf Gott. Alle anderen müssen Daten liefern.”

Daten haben ein enormes Potenzial, das für das Wachstum und die Entscheidungsfindung in Unternehmen genutzt werden kann. Datenanalyse bezieht sich auf die Manipulation von Daten, um handlungsfähige Erkenntnisse zu gewinnen. Da die Daten exponentiell wachsen, steigt auch der Bedarf an Personen, die diese Daten analysieren können.

Was ist ein Data Analyst?

Ein Data Analyst beobachtet Muster und Trends in Daten und beschreibt sie. Er hilft Organisationen dabei, Chancen zu identifizieren und datengetriebene Entscheidungen zu treffen. Ein Data Analyst leitet Ursachen hinter bestimmten Ereignissen her und erstellt Berichte, Dashboards, Datenvisualisierungen und Präsentationen. Im Gesundheitswesen analysiert er medizinische Daten, um die Geschäftsseite von Krankenhäusern und die Patientenversorgung zu verbessern. Im Finanzsektor schlägt er Investitionspläne und Geschäftsstrategien auf der Grundlage von Finanzdaten vor.

Jobbeschreibung eines Data Analysten

Data Analysten haben viel zu tun, von der Datenerfassung bis zur Kommunikation der Ergebnisse. Die detaillierte Jobbeschreibung eines Data Analysten lautet wie folgt:

Datenerfassung: Die Datenerfassung ist der erste Schritt im Analyselebenszyklus. In großen Unternehmen, in denen die Rollen und Verantwortungen klar definiert sind, erhalten Data Analysten Daten von Data Ingenieuren. Ansonsten werden die Daten aus internen Datenbanken oder externen Quellen gewonnen.

Datenbereinigung: In den meisten Fällen sind die Daten nicht sauber. Sie enthalten fehlende Werte, duplizierte Datensätze und Formatinkonsistenzen. Bevor die Analyse durchgeführt wird, werden die Daten in ein geeignetes Format für die Datenanalyse aufbereitet.

Datenanalyse: In diesem Schritt untersucht der Data Analyst die Daten, um Erkenntnisse zu gewinnen, die hilfreich sein können. Er führt statistische Tests durch und visualisiert die Verteilung von einzelnen Variablen und Beziehungen zwischen mehreren Variablen. Er betrachtet die Daten aus verschiedenen Perspektiven mithilfe verschiedener statistischer, Visualisierungs- und Business-Intelligence-Tools und -Diagramme, um tiefergehende Erkenntnisse zu gewinnen.

Dateninterpretation: Die Dateninterpretation bezieht sich auf die Dokumentation der Ergebnisse im Kontext des Geschäftsproblems. In diesem Schritt beantwortet der Data Analyst kritische Fragen und kommt zu relevanten Schlussfolgerungen.

Kommunikation der Erkenntnisse: Schließlich teilt der Data Analyst die wichtigsten Erkenntnisse mit dem Team, einschließlich der Geschäftsleitung und Stakeholdern. Basierend auf den Ergebnissen schlägt der Data Analyst Strategien vor, einschließlich der Identifizierung neuer Chancen, der Verbesserung der Betriebs-effizienz, der Verbesserung von Marketing-Kampagnen usw. Die Erkenntnisse werden über Berichte, Präsentationen, Dashboards und Visualisierungen kommuniziert.

Wie wird man Data Analyst?

Programmierkenntnisse: Programmieren ist die wichtigste technische Fähigkeit für Data Analysten. Ein Data Analyst sollte über eine anständige Kenntnis von SQL (Sequenz-Abfragesprache) verfügen, um Daten in relationalen Datenbanken einzufügen, zu extrahieren und zu aktualisieren. Der Kandidat sollte in Python oder R ausgebildet sein.

Statistik: Statistik ist erforderlich, um Daten zu studieren, zu analysieren, zu visualisieren und zu interpretieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Viele Datenvisualisierungstechniken erfordern ein solides Verständnis von Statistik. Beispielsweise erfordert die Erstellung eines Streudiagramms ein Verständnis von Regression und Korrelation, und ein Boxplot erfordert ein Verständnis von Maßen der zentralen Tendenz und Dispersion.

Datenvisualisierungsfähigkeiten: Ein Bild sagt mehr als tausend Worte. Data Analysten verwenden Visualisierungen, um Informationen an ihr Team und nicht-technische Stakeholder zu präsentieren. Sie verwenden Tools wie PowerBI, Tableau, Excel und Python-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn, um Visualisierungen zu erstellen. Es gibt verschiedene Diagramme, aber es ist wichtig, den richtigen Stil auszuwählen, um die Botschaft zu vermitteln.

Weiches Fähigkeiten: Kommunikation ist die wichtigste weiche Fähigkeit für Data Analysten. Eine effektive Kommunikation der wichtigsten Erkenntnisse an das technische Team und die Stakeholder kann dazu beitragen, dass ein Unternehmen seine Strategie ändert. Ein Data Analyst sollte über gute Präsentationsfähigkeiten und Aufmerksamkeit für Details verfügen, um seinen Punkt zu vermitteln. Er sollte über kritisches Denken und Kreativität verfügen, um die Daten aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten. Ein Data Analyst benötigt Problemlösungs- und Projektmanagementfähigkeiten, um die Fragen, die von Stakeholdern und Arbeitgebern gestellt werden, effektiv zu beantworten und das Projekt abzuschließen.

Viele EdTech-Plattformen bieten die notwendigen Fähigkeiten, um Data Analyst zu werden. Die Teilnahme an den richtigen Zertifizierungen kann Ihnen helfen, die Fähigkeiten zu erwerben und Ihre Glaubwürdigkeit als Experte zu erhöhen. Sie können Ihre Fähigkeiten weiterentwickeln, indem Sie Ihre erworbenen Fähigkeiten auf reale Datensätze anwenden. Eine effektive Präsentation und Dokumentation dieser Projekte kann Ihnen helfen, Ihren ersten Data-Analytics-Job zu bekommen.

Karrierewege für Data Analysten

Data Analytics ist ein vielfältiges Feld und hat mehrere Jobrollen in der Analyseindustrie, die wie folgt sind:

• Geschäftsanalyst
• Operationsanalyst
• Finanzanalyst
• Marketinganalyst
• Risikoanalyst

Je nach Ihren Fähigkeiten, Interessen und Erfahrungen können Sie eine Karriere in einer dieser Rollen verfolgen. Karrierewege für Data Analysten umfassen auch die Weiterentwicklung zu Senior-Analysten, den Übergang zu Data-Scientist-Rollen oder die Übernahme von Führungspositionen.

Data Analysten realisieren das Potenzial von Rohdaten, indem sie statistische Methoden und Visualisierungstools verwenden. Darüber hinaus werden viele Jobrollen unter dem Data-Analytics-Schirm bis zum nächsten Jahrzehnt weiter wachsen.

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