Was macht ein Datenanalyst?

Die Verantwortlichkeiten eines Datenanalysten variieren erheblich von Unternehmen zu Unternehmen. Anders als in den Bereichen Medizin oder Buchhaltung gibt es keine staatlichen oder nationalen Lizenzen, die ein Datenanalyst erwerben kann, um seine Qualifikationen nachzuweisen. Es kann wirklich schwierig sein, ein klares Verständnis davon zu bekommen, was ein Datenanalyst täglich tut. Wir helfen dir, die Arten von Fragen zu verstehen, die ein Datenanalyst beantwortet, die Werkzeuge, die er benutzt, und zeigen dir, wie du eine aufregende Karriere als Datenanalyst starten kannst.

Die Nachfrage nach Datenanalysten wächst rapide, da Unternehmen versuchen, ihre umfangreichen Datensätze zu nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Es gibt keinen besseren Zeitpunkt, mehr über Datenanalyse zu lernen.

Rolle eines Datenanalysten

Datenanalysten spielen eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen. Sie verwenden statistische Werkzeuge und Programmiersprachen wie SQL, Python und R, um große Datensätze zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren. Zum Beispiel könnte ein Datenanalyst bei einem E-Commerce-Unternehmen Kundendaten analysieren, um das Inventar zu optimieren und Verkaufsstrategien zu verbessern.

Laut dem Bureau of Labor Statistics wird erwartet, dass die Nachfrage nach Datenanalysten von 2021 bis 2031 um 23% steigen wird, was viel schneller als der Durchschnitt aller Berufe ist. Das durchschnittliche Gehalt für Datenanalysten in den USA beträgt ungefähr 82.000 USD pro Jahr, was die lukrative Natur dieses Karriereweges unterstreicht.

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Hauptverantwortlichkeiten eines Datenanalysten

Im Kern verwandeln Datenanalysten chaotische Daten in umsetzbare Erkenntnisse für ein Unternehmen oder eine Organisation. Es liegt am Datenanalysten, Rohdaten in eine Geschichte zu verwandeln, die den Unternehmensführern erzählt werden kann.

Während die Aufgaben eines Datenanalysten je nach Unternehmen unterschiedlich sind, gibt es Verantwortlichkeiten, die den meisten Datenanalysten gemeinsam sind. Wenn du dich für die Details typischer Projekte eines Datenanalysten interessierst, kannst du dir Lebenslaufbeispiele von Datenprofis ansehen.

Daten abrufen und bereinigen

Das Abrufen, Bereinigen und Vorbereiten von Daten nimmt etwa 80% des Tages eines typischen Datenanalysten in Anspruch. Unternehmen sammeln alle möglichen Daten über ihr Marketing, ihre Kunden, ihr Produkt und alles dazwischen. Diese Daten werden normalerweise in einer Datenbank gespeichert. Stelle dir eine Datenbank wie eine riesige Tabelle mit Millionen und Abermillionen von Zeilen vor. Um auf Daten aus einer Datenbank zuzugreifen, musst du eine Programmiersprache namens SQL verwenden. Wenn du im Ozean fischen gehst, brauchst du ein Boot, um Zugang zu den Fischen zu haben. Betrachte SQL als das Boot, das du benötigst, um auf Daten aus einer Datenbank zuzugreifen.

Selbst kleine Unternehmen haben Datenbanken mit Millionen von Zeilen. Es ist die Aufgabe des Datenanalysten herauszufinden, welche Daten genau benötigt werden, um die Frage, an der er arbeitet, zu beantworten. Dann müssen sie den SQL-Code schreiben, um diese Daten zu erhalten und in eine Struktur zu transformieren, die ihre Frage beantworten kann.

Berichte erstellen und automatisieren

Das Erstellen von Berichten ist eine der primären und wichtigsten Aufgaben eines Datenanalysten. Datenanalysten arbeiten sehr eng mit anderen Abteilungen wie Produkt und Marketing zusammen, um ihre Berichtsanforderungen zu verstehen. Um einen Bericht zu erstellen, der aufzeigt, ob eine neue Marketinginitiative funktioniert, muss ein Datenanalyst wissen, welche Kennzahlen anzeigen, ob die Initiative „funktioniert“, wie diese Kennzahlen berechnet werden, wo die Daten zur Durchführung dieser Berechnungen gespeichert sind und schließlich, wie die Daten so dargestellt werden, dass sie für das Marketing-Team nützlich und umsetzbar sind.

Nachdem ein Bericht in einem Business-Intelligence-Tool wie Tableau erstellt wurde, ist der Datenanalyst dafür verantwortlich, den Bericht bei Bedarf zu pflegen und zu aktualisieren. Eines ist für Datenanalysten sicher: Berichte gehen aufgrund von Änderungen in den zugrunde liegenden Daten, die zur Erstellung des Berichts verwendet werden, kaputt. Du musst diese Probleme diagnostizieren und beheben, um sicherzustellen, dass der Bericht genaue Ergebnisse anzeigt.

Hochrangige Geschäftsfragen beantworten

Ähnlich wie bei Berichten erfordert das Beantworten hochrangiger Geschäftsfragen mit Daten die Zusammenarbeit mit anderen Geschäftseinheiten. Datenanalysten arbeiten nie isoliert. Sie müssen die Geschäftsprobleme, die sie zu lösen versuchen, tief verstehen, und das wird durch Gespräche mit Kollegen erreicht. Daten im Vakuum sind nutzlos. Es ist die Aufgabe des Datenanalysten, mit diesen Daten eine Geschichte zu erzählen.

"Wenn wir Datenanalysten einstellen, versuchen wir zu verstehen, ob sie in der Lage sein werden, Entscheidungen in Unklarheit zu treffen. Wir wollen Analysten, die Daten in umsetzbare Empfehlungen umwandeln können und gleichzeitig die Risiken ihrer Empfehlungen darlegen“, sagt Neal Taparia, der CEO von Soliatired.

Angenommen, dein Unternehmen hat vor einem Monat eine neue Produktfunktion eingeführt. Jetzt möchte dein Chef wissen, ob dieser Produkteinführung einen positiven Einfluss auf das Geschäft hatte. Hier ist Kreativität ein unschätzbares Gut für einen Datenanalysten. Du musst eine Liste möglicher Faktoren erstellen, die beeinflussen können, ob der Launch erfolgreich war, diese Faktoren quantifizieren und zu einer überzeugenden Antwort gelangen. Zum Beispiel: Hat diese neue Produktfunktion die Kundenkonversionsrate positiv beeinflusst? Hat sie die Kundenbindung verbessert? Hatte sie einen Einfluss auf das Volumen der Kundenanfragen? Als Datenanalyst musst du diese Fragen stellen und die Antworten auf diese verschiedenen Fragen kombinieren, um zu entscheiden, ob die Produktfunktion dem Geschäft geholfen oder geschadet hat. Am Ende des Tages müssen Datenanalysten konkrete Empfehlungen geben, die durch Intuition und Daten gestützt werden.

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Im Gegensatz zu einem Data Scientist erstellen Datenanalysten normalerweise keine prädiktiven Modelle, die in Echtzeit in einem Produkt oder einer Website verwendet werden. Zum Beispiel werden Datenanalysten nicht die Funktionalität entwickeln, um auf einer E-Commerce-Website „empfohlene Artikel“ anzuzeigen, während ein Data Scientist dies möglicherweise tut.

Neue Daten sammeln

Nachdem du mit deinen Geschäftspartnern zusammengearbeitet hast, um ihre Berichtsanforderungen oder Geschäftsfragen zu verstehen, auf die sie Antworten möchten, konzentriert sich deine Aufgabe als Datenanalyst darauf, die erforderlichen Daten zu sammeln, um das Problem zu lösen.

Was passiert, wenn die Daten, die du zur Beantwortung einer Frage benötigst, derzeit nicht verfügbar sind? Zum Beispiel, was ist, wenn du wissen musst, wie lange ein Benutzer in seinem Konto angemeldet war, aber als Geschäftseinheit protokollierst du aktuell nicht, wann jemand sich abmeldet? Wenn du nur weißt, wann ein Benutzer sich anmeldet, aber nicht, wann er sich abmeldet, dann wirst du nicht wissen können, wie lange er angemeldet war!

Das Verstehen und Kommunizieren von Lücken in der aktuellen Datenerfassung einer Geschäftseinheit ist eine weitere wichtige Verantwortung des Datenanalysten. Sobald eine Lücke identifiziert ist, wird der Datenanalyst eng mit dem Ingenieurteam zusammenarbeiten, um eine Lösung zur Schließung dieser Lücke zu implementieren.

Fähigkeiten eines Datenanalysten

Um Daten zu erfassen, sie zu analysieren und die Ergebnisse zu präsentieren, benötigen Datenanalysten einige Werkzeuge in ihrem Werkzeugkasten. Hier sind die wichtigsten Fähigkeiten, die Arbeitgeber bei potenziellen Datenanalysten suchen:

SQL

Wie bereits erwähnt, ist SQL die Programmiersprache, die verwendet wird, um Daten aus Datenbanken zu entnehmen. Da fast alle Unternehmen ihre Daten in Datenbanken speichern, ist es nachvollziehbar, dass 90% der Stellenangebote für Datenanalysten SQL-Kenntnisse erfordern!

Analysewerkzeuge

Nachdem du Daten mithilfe von SQL aus der Datenbank abgerufen hast, benötigst du ein Werkzeug, um die Daten zu analysieren. Hier kommen Excel, Python, R und SAS ins Spiel. Dies sind alles Tools (Python, R und SAS sind Programmiersprachen), die zur Datenanalyse verwendet werden können. Mit diesen Werkzeugen kannst du Trends bewerten, statistische Tests durchführen und die Ergebnisse deiner Analysen visualisieren.

Business Intelligence (BI) Tools

Sobald du Daten gesammelt und analysiert hast, möchtest du möglicherweise deine Ergebnisse in einem Bericht präsentieren, der automatisch aktualisiert wird und für Geschäftspartner zugänglich ist. Um solche leicht zugänglichen Berichte zu erstellen, musst du ein Business Intelligence (BI) Tool wie Tableau oder Looker verwenden. Diese Tools erleichtern es, überzeugende Datenvisualisierungen zu erstellen, die im Laufe der Zeit automatisch aktualisiert werden.

Geschäftsfrage: Funktionieren TikTok-Anzeigen?

Das Marketingteam deines monatlichen Pralinen-Abonnementunternehmens hat gerade begonnen, mit bezahlten TikTok-Anzeigen zu experimentieren und möchte verstehen, wie diese Anzeigen bisher abschneiden.

Schritt 1: Welche Metriken sind wichtig?

Wenn ein Benutzer eine Anzeige für dein Produkt sieht, durchläuft er einige Schritte, bevor er zum zahlenden Kunden wird. Du wirst wahrscheinlich Metriken für jeden Schritt dieses Prozesses erstellen müssen.

Bevor du mit der Datensammlung beginnen kannst, musst du verstehen, welche Metriken du berechnen musst, um die Geschäftsfrage zu beantworten. Jetzt, da wir wissen, welche Fragen wir beantworten müssen, haben wir eine Liste von Metriken erstellt, die wir berechnen möchten.

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Schritt 2: Daten sammeln

Jetzt, wo wir eine konkrete Liste von Metriken haben, die wir im Laufe der Zeit berechnen möchten, um zu sehen, ob diese TikTok-Werbekampagne gut abschneidet, müssen wir die Daten sammeln, um diese Metriken zu berechnen. Du erkennst schnell, dass die Daten zur Erfassung dieser Metriken hauptsächlich aus drei Datenquellen stammen:

Sobald du weißt, woher du die Daten bekommst, ist es Zeit, sie tatsächlich zu beschaffen! Wir werden die Daten von TikTok und Google Analytics in Excel exportieren, um diese Metriken zu berechnen. Um Daten aus der Datenbank zu erhalten, schreibst du die erforderlichen SQL-Abfragen und exportierst diese Daten ebenfalls in Excel.

Schritt 3: Deine Erkenntnisse teilen

Schließlich hast du alle Daten, die du benötigst, um die Leistung der TikTok-Anzeigen zu bewerten. Du berechnest alle interessierenden Metriken und analysierst die Ergebnisse, um eine Empfehlung abzugeben. Du stellst fest, dass zwar die Klickrate der Anzeigen niedrig ist, aber Menschen, die auf die Anzeigen klicken, sich mit höherer Wahrscheinlichkeit in zahlende Kunden verwandeln und einen höheren Umsatz pro Kunde generieren als andere Besucher der Website.

Obwohl der aktuelle Return on Investment (ROI) der für die Anzeigen ausgegebenen Gelder sehr niedrig ist, empfiehlst du, dass dieser drastisch verbessert werden kann, indem mehr Anzeigen getestet werden, um die Klickrate zu verbessern. Insgesamt findest du TikTok-Werbung vielversprechend und hältst es für lohnenswert, sie weiter zu testen. Du sendest deine Analyse und Empfehlung in Form einer E-Mail an den Marketingmanager.

So bekommst du einen Job als Datenanalyst

Datenanalyse ist eine herausfordernde, lohnende Karriere, die gut bezahlt wird und hervorragende Berufsaussichten bietet. Um in das Feld einzusteigen, benötigst du eine starke Grundlage in Statistik, Wirtschaft und den gängigen Werkzeugen. Ein Data-Analytics-Bootcamp ist eine großartige Möglichkeit, sich diese erforderlichen Fähigkeiten anzueignen. Wenn du bereit bist, dich für Jobs zu bewerben, benötigst du einen überzeugenden Lebenslauf als Datenanalyst. Hier sind einige Tipps, um dich zu starten:

So machst du deinen Lebenslauf hervorstechend und erhöhst deine Chancen auf ein Vorstellungsgespräch:

Schritte zum Datenanalysten:

Bildungshintergrund: Erlange einen Abschluss in Datenwissenschaft, Statistik oder einem verwandten Bereich.

Erlernen wichtiger Werkzeuge: Erlange Kenntnisse in Werkzeugen und Programmiersprachen wie Excel, SQL, Python und R.

Portfolio aufbauen: Erstelle ein Portfolio, das deine Datenanalyseprojekte und Visualisierungen zeigt.

Erfahrungen sammeln: Suche Praktika oder Einstiegspositionen, um praktische Erfahrungen zu sammeln.

Aktuell bleiben: Lerne kontinuierlich und halte dich über die neuesten Werkzeuge und Trends in der Datenanalyse auf dem Laufenden.

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Über die Autorin

Juliette Carreiro ist eine Technikautorin mit zwei Jahren Erfahrung in der Erstellung ausführlicher Artikel für Ironhack. Sie behandelt alles von Karriereberatung und dem Navigieren auf der Karriereleiter bis hin zu den zukünftigen Auswirkungen von KI im globalen Technologiebereich. Juliette ist die Anlaufstelle für die Ironhack-Community angehender Tech-Profis.