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

Der Weltwirtschaftsforum in Future of Jobs Report 2020 listete den Data Analyst als zweitschnellstwachsenden Job. Laut Glassdoors Schätzung beträgt das Median-Gehalt für einen Data Analyst 71.228 Dollar pro Jahr in den USA. Daten sind das neue Öl. W. Edwards Deming, ein amerikanischer Statistiker und Autor, sagte, dass “In God we trust. All others must bring data.”

Daten haben ein enormes Potenzial, das für das Geschäftswachstum und die Entscheidungsfindung genutzt werden kann. Datenanalyse bezieht sich auf die Manipulation von Daten, um handhabbare Erkenntnisse zu extrahieren. Da die Daten exponentiell wachsen, steigt auch der Bedarf an jemandem, der diese Daten analysieren kann.

Was ist ein Data Analyst?

Ein Data Analyst beobachtet Muster und Trends in Daten und beschreibt sie. Er unterstützt Organisationen bei der Identifizierung von Chancen und der Entscheidungsfindung auf Basis von Daten. Der Data Analyst schlussfolgert die Ursachen hinter bestimmten Ereignissen und tut dies, indem er Berichte, Dashboards, Datenvisualisierungen und Präsentationen erstellt. Im Gesundheitswesen analysiert er medizinische Daten, um die Geschäftsseite von Krankenhäusern und die Patientenversorgung zu verbessern. Im Finanzsektor schlägt er Investitionspläne und Geschäftsstrategien auf Basis von Finanzdaten vor.

Jobbeschreibung für Data Analysten

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

Datenerfassung: Die Datenerfassung ist der erste Schritt im Analytics-Lebenszyklus. In großen Unternehmen, in denen die Rollen und Verantwortlichkeiten klar definiert sind, erhalten Data Analysten Daten von Data Ingenieuren. Andernfalls werden die Daten aus internen Datenbanken oder externen Quellen bezogen.

Datenbereinigung: In den meisten Fällen sind die Daten nicht sauber. Sie enthalten fehlende Werte, duplizierte Aufzeichnungen 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 einzelner Variablen und die Beziehungen zwischen mehreren Variablen. Er betrachtet die Daten aus verschiedenen Perspektiven mithilfe verschiedener statistischer, Visualisierungs- und Business-Intelligence- (BI-) Tools und Diagramme, um tiefergehende Erkenntnisse zu gewinnen.

Dateninterpretation: Die Dateninterpretation bezieht sich auf die Dokumentation der Ergebnisse und Erkenntnisse 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?

Programmierfähigkeiten: 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 muss über gute Kenntnisse von Python oder R verfügen.

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. Zum Beispiel 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 die Auswahl des richtigen Stils ist notwendig, um die Botschaft zu vermitteln.

Weichfähigkeiten: Kommunikation ist die wichtigste Weichfähigkeit 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 unterrichten die Fähigkeiten, die notwendig sind, um Data Analyst zu werden. Die Teilnahme an den richtigen Zertifizierungen hilft Ihnen, die Fähigkeiten zu erlernen und Ihre Glaubwürdigkeit als Experte zu verbessern. Sie können Ihre Fachkenntnisse weiterentwickeln, indem Sie die erworbenen Fähigkeiten auf reale Datensätze anwenden. Eine effektive Präsentation und Dokumentation dieser Projekte hilft Ihnen, Ihren ersten Data-Analytics-Job zu erhalten.

Karrierewege für Data Analysten

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

• Business Analyst
• Operations Analyst
• Financial Analyst
• Marketing Analyst
• Risk Analyst

Abhängig von Ihren Fähigkeiten, Interessen und Erfahrungen können Sie eine Karriere in einer der oben genannten Rollen verfolgen. Karrierewege für Data Analysten umfassen auch die Weiterentwicklung zu Senior-Analysten, den Wechsel zu Data-Scientist 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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