Was machen eigentlich Data Analyst*innen? Eine ausführliche Stellenbeschreibung.

Data Analytics bietet Unternehmen vollkommen neue Möglichkeiten der Wertschöpfung und Entscheidungsfindung. Damit bist du als Data Analyst*in unersetzlich!

Was vor wenigen Jahren noch völlig unvorstellbar war, ist heute das Tagesgeschäft von Datenanalyst*innen. Und damit vielleicht auch zukünftig von dir, wenn du den Schritt zum Data Analyst-Quereinstieg mit unserem 12-wöchigen Bootcamp wagst. Dank KI und der Verknüpfung von Statistik mit Computer Science ist für Data Analyst*innen möglich, was vor einiger Zeit noch als illusorisch galt: der organisierte Umgang mit schier unendlichen, sekündlich wachsenden Datenbergen. Last but not least: Aus all den Daten am Ende auch noch ein Höchstmaß an Nutzen für den zukünftigen Unternehmenserfolg zu gewinnen. Damit sind Data Analyst*innen eine entscheidende Variable für Erfolg!

Data Analytics: unverzichtbar für Erfolg

Die Bedeutung von Big Data ist für die globale Wirtschaft und Forschung inzwischen so groß, dass die International Data Corporation ein durchschnittliches Wachstum des weltweiten Umsatzes für Big Data und Business Analytics von jährlich 12,8 % prognostiziert. Beachtlich, da die weltweiten Ausgaben im letzten Jahr bereits bei stolzen 215,7 Milliarden US-Dollar lagen.
Das liegt vor allem daran, dass das verfügbare Datenvolumen aufgrund der Zunahme verschiedener datengesteuerter und intelligenter Tools wie KI-Systeme und IoT-Geräte immer weiter wächst. Parallel wächst auch die Geschwindigkeit der Daten. Experten gehen davon aus, dass bis 2025 täglich über 463 Exabyte an Daten erstellt werden, das entspricht rund 212.765.957 DVDs pro Tag. Doch Data Analyst*innen treibt das nicht den Schweiß auf die Stirn - im Gegenteil! Denn Daten sind genau ihr Ding.
Die Quintessenz: Data Analytics Expert*innen sind für Unternehmen unverzichtbar, um wettbewerbsfähig zu sein. 💥

Was machen Data Analyst*innen?

Dein Job als Datenanalyst*in ist es, homo- und heterogene Datenmengen zu explorieren, zu transformieren und zu analysieren. Ziel ist das Erkennen von repetitiven Mustern, auf deren Grundlage fundierte Geschäftsentscheidungen möglich sind, die die Effizienz steigern. Data Analytics ist ein regelmäßig wiederkehrend, überwiegend automatisiert in Echtzeit ablaufender Prozess. Aufgabe von Data Analyst*innen ist es, diesen Prozess aufzusetzen, zu überwachen und anzupassen. Dabei kommen verschiedene Tools und Techniken zum Einsatz, die das Sammeln, Organisieren und Speichern der Daten effizienter gestalten. Eine moderne Data-Analytics-Strategie ermöglicht, dass die Geschäftsführung auf Grundlage von automatisierten Echtzeit-Analysen und Trendprognosen handlungs- sowie entscheidungsfähig ist.

Data Analytics vs. Data Science

Klingelt das was? Richtig! Data Analytics ist eng verwandt mit Data Science. Die kleine Schwester. Doch wo genau ist in der Stellenbeschreibung der Unterschied? Datenwissenschaftler*innen schauen in die Zukunft. Analysten hingegen sind Profis im retrospektiven und Status-quo-Reporting. Ihre Analyse basiert auf KPIs und bekannten Fragestellungen. Basis ist Branchen-Know-how und häufig eine Abteilungszugehörigkeit.
Kleines Beispiel? Bitteschön! “Warum ist der Umsatz im letzten Quartal gesunken?” “Weshalb läuft die Marketingkampagne in Region A besser als Region B?” Die Antwort liefern Data Analyst*innen.

Stellenbeschreibung auf einen Blick:

• Daten Management, Mining und Analyse (Advanced Analytics)

• Umwandeln von Rohdaten in das passende Format (Data Wrangling)

• Definition von Zielen und Fragestellungen mit der Unternehmensführung oder Fachabteilung

• Sammlung von Daten aus externen und internen Quellen

• Implementierung von geeigneten Systemen zur Datenorganisation und Datenmodellierung

• Analyse und Interpretation von Mustern und Trends

• Bereinigung der Datenbanken, Fehleranalyse und -korrektur

• Erstellen und Entwickeln von Reportings

Welche Skills sind erforderlich?

Wenn du künftig als Data Analyst*in Karriere machen möchtest, dann musst Du Bock auf Mathe, deskriptive Statistik und vor allem viele Zahlen haben. Den Rest lernst du bei uns im neue fische Data Analytics Bootcamp in nur 12 Wochen. Zu diesem Rest gehört zum Beispiel grundlegendes Fachwissen im Umgang mit Programmen zur Datenerfassung und -analyse. Du erfährst, wie du mit den üblichen Data Analytics und Business Intelligence-Tools (BI-Tools) arbeitest und Queries für SQL-Datenbanken schreibst. Weiterhin machen wir dich fit in Datenvisualisierung via Tableau.
Daily Doing von Analyst*innen sind große Informationsmengen, die wiederum eine hohe Konzentrationsfähigkeit sowie Präzision abverlangen. Gleichzeitig arbeiten sie im Team und sollten damit Lust auf den Austausch mit vielen Menschen haben.

Skills von Data Analyst*innen:

• Mathematisches und Statistisches Know-how

• Grundlagen der Programmierung und Programmiersprachen wie Python

• Kenntnisse im Bereich SQL-Datenbanken

• Datenbankmanagement und -berichterstattung sowie Datenanalyse

• Betriebswirtschaftliches Denken und Grundlagenwissen in Controlling, Marketing und Finance

• Sicherer Umgang mit BI-Tools

• Korrektes, sehr genaues Arbeiten sowie analytisches Denken

• Gute Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten

• Interesse an innovativen Technologien wie Künstlicher Intelligenz und Machine Learning

Gehalt: Was verdienen Data Analyst*innen?

Auch in diesem Bereich hängt alles an der Berufserfahrung und der Spezialisierung. Junioren und Quereinsteiger starten mit einem Jahresgehalt von circa 45.000 €. Das variiert je nach Bundesland, Branche und Unternehmensgröße leicht. Ab dem fünften Berufsjahr ist ein Jahresverdienst von rund 55.000 € brutto möglich. Oldie but Goldie: Ab mehr als 10 Jahren als Datenanalyst*in und mit Leitungsfunktion klettert dann der Verdienst jährlich schon mal auf über 90.000 €. Falls du mehr zum Thema "Gehalt als Data Analyst" erfahren willst, haben wir etwas für dich vorbereitet.

Mach dich unersetzlich!

Jede*r kann Data Analyst*in werden! Auch du! Denn unsere Ausbildung eignet sich für alle, die Lust am Lernen haben, eine Portion Mut mitbringen sowie einen Hochschulabschluss. Ok, Berufserfahrung reicht auch. Toll wäre es jedoch, wenn du ein paar rudimentäre Basics in Mathematik oder Physik mitbringst sowie Interesse an Business-Tools wie CRM- oder ERP-Software. Und der Rest? Den lernst du im neue fische Data Analytics Bootcamp! Du bist interessiert? Dann ab ins Bootcamp und nach nur 12 Wochen bist du am Puls der Zeit. Let’s code! 🌈

Noch nicht überzeugt? Unsere Absolventen berichten dir gerne in ihren Erfahrungsberichten, was sie im neue fische Data Analytics Bootcamp erlebt haben.

Falls du noch mehr Informationen zu deinen Karrieremöglichkeiten benötigst, schau doch hier vorbei.