Data Analyst Aufgaben

Deine Aufgaben als Data Analyst

Mit dem Aufkommen von Big Data gewinnt auch der Beruf des Data Analyst entschieden an Aufmerksamkeit und Bedeutung. Die in der modernen Geschäftswelt generierte Datenmenge ist zu groß, um ohne technische Hilfsmittel ausgewertet zu werden. Hier kommst du als Data Analyst ins Spiel: Du pflegst die unternehmenseigenen Datensysteme und führst Datenanalysen durch, auf deren Ergebnisse bei wichtigen Geschäftsentscheidungen zurückgegriffen werden kann.

Data Analyst – eine Definition

Data Analysts untersuchen große Datenmengen auf verborgene Muster. Durch ihre Arbeit wandeln sie unstrukturierte Daten in wertvolle Informationen um, welche als Input für technische und betriebswirtschaftliche Entscheidungen dienen.

Was macht ein Data Analyst?

Als Data Analyst konzentrierst du dich in deiner täglichen Arbeit vornehmlich auf die Daten selbst. Der Fokus liegt zumeist auf der Analyse vergangener Prozesse und der Überlegung, wie aus gewonnenen Daten Erkenntnisse zur Verbesserung des Unternehmens gewonnen werden können. Zu den Aufgaben zählen:

• Auswahl und Analyse von geeigneten Daten zur Lösung einer Problemstellung
• Interpretation und Visualisierung der Ergebnisse
• Präsentation von Analyseergebnissen und Aussprechen von Handlungsempfehlungen
• Pflege von Datenbanken und Optimierung der Datensammlung

Welche Fähigkeiten braucht ein Data Analyst.

Grundlage für die Arbeit als Data Analyst sind solide Fähigkeiten insbesondere im technischen Bereich und dem Bereich der IT. Zu den wichtigsten Kompetenzen zählt die sichere Anwendung diverser Programmiersprachen, zum Beispiel SQL für die Abfrage von Daten oder Python für die Analyse. Doch die Arbeit erfordert auch Kompetenzen abseits des Bildschirms:

• Analytisches Denken und Kenntnisse der Statistik – eine zentrale Aufgabe als Data Analyst ist die Interpretation deiner Ergebnisse. Welches Modell ist zur Analyse der vorliegenden Daten geeignet? Zeigen die Daten zufällige Korrelationen oder liegt ein kausaler Zusammenhang vor? Nur mit Antwort auf solche Fragen kannst du gesicherte Informationen und damit einen echten Mehrwert liefern
• Unternehmens- und branchenspezifisches Wissen – dein Ziel ist die Nutzbarmachung von riesigen Datenmengen für spezielle Anwendungsbereiche. Ein Verständnis der grundlegenden Unternehmensprozesse hilft bei der Planung der Analyse
• Geduld, Sorgfalt und Präzision – bei großen Datenmengen ist die eigentliche Datenanalyse vermehrt eine Black Box und der konkrete Analyseprozess später nicht mehr nachvollziehbar. Umso wichtiger sind eine korrekte Vorbereitung und Initialisierung. Dabei musst du zu jeder Zeit und auch am Ende des Arbeitstages hochkonzentriert arbeiten.

Ein solch umfangreiches Wissen aus verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen ist nicht unbedingt direkt nach dem Studium komplett aufgebaut. Umso wichtiger ist es, beim Start als Data Analyst kritisch die eigenen Stärken und Schwächen zu analysieren und die Kompetenzen gezielt zu erweitern.