Data Analyst - Schatzsucher des 21. Jahrhunderts
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In der englischsprachigen Welt begegnet uns der Begriff Data Analysis auf Schritt und Tritt. In deutschsprachigen Texten ist die Entsprechung „Datenanalyse“ dagegen nicht so verbreitet, obwohl man häufig mit der daraus abgeleiteten Berufsbezeichnung Data Analyst konfrontiert wird. Wir möchten den Begriff zunächst etwas präzisieren, um ihn von den manchmal synonym gebrauchten Begriffen Data Analytics und Data Science abzugrenzen.
Was bedeutet Data Analysis?
Mit wenigen Worten ausgedrückt bedeutet Data Analysis vor allem die Erstellung von Ad-hoc-Analysen. Das Quellmaterial können strukturierte Daten sein, die aus ERP-Programmen oder aus einem Data Warehouse stammen. Demgegenüber wertet der Data Scientist auch unstrukturierte Daten aus, wobei die Anforderungen nicht so klar formuliert sind und unterschiedliche statistische Methoden zum Einsatz kommen können. Data Analytics ist dagegen eine Spezialdisziplin, die sich hauptsächlich mit dem Erkennen und Interpretieren von Mustern in Datenstrukturen befasst. Neben der Wissenschaft spielt Data Analysis vor allem in der heutigen Businesswelt eine wichtige Rolle. Sie soll Unternehmen dabei unterstützen, die Effizienz von geschäftlichen Prozessen zu erhöhen und mehr Planungssicherheit zu schaffen. Verschiedene Techniken wie Data Mining und Business Intelligence kommen bei der Data Analysis zum Einsatz.
Infolge der zunehmenden Digitalisierung wachsen die täglich anfallenden Datenmengen inzwischen ins Unermessliche. Man schätzt, dass das jährliche Datenaufkommen bis 2025 auf 175 Zettabyte ansteigen wird. Das ist eine gigantische Zahl mit 21 Nullen. Hier noch den Überblick zu behalten, ist ohne geeignete Methoden schier unmöglich. Nur durch systematische Analyse und Auswertung großer Datenmengen lassen sich Trends erkennen, die als Entscheidungsgrundlage taugen. Hier kommt der Data Analyst ins Spiel, der aus dem Datenmeer Trends identifiziert und daraus Vorhersagen entwickelt. Kurzum: Aus vorhandenen Datenbeständen entstehen wertvolle Informationen, die durch Data Analysten gewonnen werden.
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Was macht ein Data Analyst?
Ein Data Analyst wertet verschiedenste Daten detailliert aus und entwickelt passende Konzepte, um sie anderen in adäquater Weise zu präsentieren. Hierbei steckt er vor allem viel Energie in die Aufbereitung der Daten. Je nach Anlass können aufbereitete Daten sortiert und in eine tabellarische Form gebracht oder auch per Data Visualization als Grafik umgesetzt werden. Um Zahlenmaterial möglichst anschaulich präsentieren zu können, sind Businessgrafiken noch immer das beste Mittel. Art und Stil der Grafik hängen davon ab, was mit den Daten dargestellt werden soll.
Quantitäten in Zeitreihen lassen sich am besten durch Balkendiagramme und Verläufe durch Liniendiagramme visualisieren. Um Verhältnismäßigkeiten darzustellen, haben sich dagegen Tortendiagramme bewährt. Für die grafische Datenaufbereitung können verschiedene Tools zum Einsatz kommen. Während man früher separate Businessgrafikprogramme für die Aufbereitung nutzte, kommen heute integrierte Systeme mit Business-Intelligence-Funktionen wie beispielsweise Microsoft Power BI zum Einsatz. Der cloudbasierte Geschäftsanalysedienst von Microsoft wurde 2015 erstmals veröffentlicht.
Woher kommen die Daten für die Data Analysis?
Der Ausgangspunkt für die Data Analysis ist zumeist das Data Warehouse eines Unternehmens. Dabei handelt es sich um eine zentrale Datenbank, deren Daten aus unterschiedlichen Quellen stammen und für Analysezwecke bereits durch ETL (Extract Transform Load) Prozesse optimiert wurden. Hierbei werden Daten aus mehreren Datenquellen – die auch unterschiedlich strukturiert sein können – in einer zentralen Datenbank vereinigt beziehungsweise konsolidiert. Die Konsolidierung erleichtert den gezielten Datenzugriff wie etwa die Abfrage mit der Datenbanksprache SQL. Müssen Statistiken aus den Daten erstellt werden, steht hierfür beispielsweise die Programmiersprache R zur Verfügung, die speziell für statistische Aufgaben entwickelt wurde. R Programming ist aber bei Weitem nicht die einzige Möglichkeit, um statistische Berechnungen durchzuführen.
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Wie wird man Data Analyst?
In den allermeisten Fällen führt der Weg in den Beruf über ein Studium der Informatik oder der Wirtschaftsinformatik. Hier reicht ein Bachelor-Abschluss in aller Regel aus. Zudem besteht die Möglichkeit des Quereinstiegs. Mathematiker oder Statistiker mit soliden Datenbankkenntnissen haben ebenfalls gute Chancen, als Data Analyst Fuß zu fassen.
Was sollte ein Data Analyst können?
Zum Handwerkszeug eines Data Analysten gehört, dass er sich mit Datenbanken wie Oracle auskennt und Abfragen in SQL erstellen kann. Von Vorteil ist, wenn er auch die von Microsoft entwickelte Tabellenabfragesprache DAX (Data Analysis Expressions) beherrscht. Von Data Modeling und Data Profiling sollte er ebenfalls eine Ahnung haben und Erfahrungen in der Data Visualization mitbringen.
Idealerweise beherrscht er auch professionelle Visualisierungssoftware wie Tableau oder vergleichbare Tools. Kenntnisse und Erfahrungen mit Visualisierungstools aus der Spieleentwicklung wie etwa Shiny können ebenfalls nicht schaden. Vor allem aber sollte der angehende Data Analyst mit Business-Intelligence-Tools wie etwa Microsoft Power BI, den BI-Tools von Qlik, der Google-eigenen Datenanalyse-Plattform Looker oder der Open-Source-Software Metabase vertraut sein.
Da die Herausforderungen von Big Data mit jedem Tag wachsen, kommt dem Data Mining eine immer größere Bedeutung zu. Hier geht es vor allem um die Anwendung von statistischen Methoden auf Massendaten. Ohne Machine Learning lassen sich diese Herausforderungen kaum noch bewältigen. Künstliche Intelligenz bedarf jedoch leistungsstarker Tools und Programmiersprachen wie Python. Wer sich als Data Analyst aufs Data Mining spezialisiert hat, sollte zudem auch mit dem Konzept der Programmiersprache Python vertraut sein.
Wieviel verdient ein Data Analyst?
Der Verdienst eines Data Analysten hängt von seiner Ausbildung und seiner Berufserfahrung ab. Im Schnitt verdient ein Data Analyst rund 55.000 Euro brutto im Jahr. Abhängig von Standort und Größe des Unternehmens kann das Gehalt aber auch nach oben oder unten abweichen. Als Einstiegsgehalt kann ein angehender Data Analyst mit Bachelor-Abschluss etwa mit 44.000 Euro brutto pro Jahr rechnen. Mit den Berufsjahren steigt auch der Verdienst. Als Junior-Data-Analyst sind Gehälter bis 62.000 Euro drin. Mit einigen Jahren Berufserfahrung lässt sich das Gehalt auf bis auf 84.000 Euro im Jahr steigern. Als Senior-Data-Analyst verdient man mindestens 80.000 Euro pro Jahr. Der Spitzenverdienst beträgt hier ungefähr 108.000 Euro brutto jährlich.
Tipp: Mit einem Master-Abschluss können Berufsanfänger in der Regel ein deutlich höheres Einstiegsgehalt von bis zu 55.000 Euro brutto im Jahr erzielen.
Fazit
In Zeiten von Big Data gehört der Data Analyst zu einem Beruf mit hervorragenden Zukunftsperspektiven, denn im Zuge der Digitalisierung wachsen die Datenmengen inzwischen fast exponentiell. Hier sind Unternehmen gefordert, ständig am Ball zu bleiben und aus der
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