Ob im Onlinehandel, im Gesundheitswesen oder in der Finanzwelt: Überall fallen täglich riesige Mengen an Daten an. Wer daraus kluge Entscheidungen ableiten will, braucht Profis, die den Überblick behalten. Genau da kommen Data-Analystinnen und Data-Analysten ins Spiel. Sie gehören zu den Berufen mit Zukunft im IT-Bereich und ihr Berufsfeld entwickelt sich rasant weiter. Doch was macht diesen Job eigentlich so spannend? Welche Aufgaben erwarten dich, welche Fähigkeiten solltest du mitbringen und wie gelingt dir der Einstieg in den Data-Analyst-Beruf? In diesem Artikel findest du Antworten auf die wichtigsten Fragen rund um den Data-Analyst-Beruf und erfährst, warum sich der Einstieg lohnt.
Was macht ein Data-Analyst?
Eine Data-Analystin bzw. ein Data-Analyst ist dafür verantwortlich, Daten auszuwerten und daraus nützliche Informationen zu gewinnen, damit Unternehmen auf dieser Basis fundierte Entscheidungen treffen können.
Doch bevor wir näher auf das Berufsbild eingehen, klären wir zuerst die Frage: Was versteht man unter Datenanalyse?
Datenanalyse (englisch: Data Analytics) bedeutet, große Mengen an Zahlen und Informationen gezielt zu untersuchen. Ziel ist es, darin Muster, Zusammenhänge oder Probleme zu erkennen. Unternehmen sammeln täglich eine Riesenmenge an Daten, etwa zu Verkäufen oder Kundenzahlen. Diese Daten sind zunächst nur Rohmaterial. Erst durch die Analyse von Daten wird daraus echtes Wissen.
Und genau hier kommt die Data-Analystin bzw. der Data-Analyst ins Spiel. Sie oder er hilft dabei, aus unübersichtlichen Datensammlungen klare Erkenntnisse zu ziehen und sie in verständlicher Form aufzubereiten, sodass Entscheidende im Unternehmen daraus lernen und Handlungsbedarfe ableiten können.
Die Data-Analyst-Aufgaben lassen sich in mehrere Schritte einteilen:
- Daten sammeln: zum Beispiel Kundendaten, Lagerbestände oder Umsatzzahlen
- Daten bereinigen: Fehler in den Daten erkennen und korrigieren
- Daten analysieren: mithilfe spezieller Programme (z. B. Excel, Power BI oder SQL)
- Ergebnisse verständlich aufbereiten: z. B. in Diagrammen oder Berichten
- Empfehlungen ableiten: Was läuft gut? Wo besteht Handlungsbedarf?
Data-Analystinnen und Data-Analysten arbeiten in nahezu allen Branchen. Im Handel prüfen sie, welche Produkte besonders gefragt sind. In der Logistik helfen sie, Lieferketten zu verbessern, während sie in der Gesundheitsbranche Patientendaten auswerten, um Behandlungen zu optimieren. Und im Marketing sehen sie, welche Kampagnen erfolgreich sind.
Kurz gesagt: Data-Analystinnen und Data-Analysten bringen Klarheit in komplexe Daten und helfen Unternehmen, auf der Grundlage von Fakten zu handeln und nicht aus dem Bauch heraus.
Typische Aufgaben eines Data-Analysten
Datenanalystinnen und Datenanalysten helfen Unternehmen dabei, auf Basis von Zahlen fundierte Entscheidungen zu treffen. Täglich entstehen riesige Datenmengen und die Data-Analystinnen und -Analysten sind dafür zuständig, Ordnung in diese Datenflut zu bringen und daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Die folgenden Data-Analyst-Aufgaben kommen im Arbeitsalltag auf dich zu:
- Ziele klären und Fragen verstehen: Bevor überhaupt mit der Datenauswertung begonnen wird, geht es zunächst darum, die richtigen Fragen zu stellen: Was möchte das Unternehmen wissen? Wo gibt es ein Problem? Oder welche Entwicklung soll beobachtet werden? Diese Fragestellungen kommen oft von der Geschäftsführung oder entstehen im Gespräch mit Fachabteilungen (z. B. Marketing).
- Daten sammeln und organisieren: Sind die Ziele geklärt, beschafft die Datenanalystin oder der Datenanalyst die nötigen Informationen. Diese stammen meist aus internen Systemen (z. B. aus der Business Intelligence / Business Analytics oder aus Trackingsystemen/Tracking-Tools), manchmal aber auch aus externen Quellen. Manchmal müssen dafür auch neue Werkzeuge oder Datenbanken eingerichtet werden.
- Daten aufbereiten: Bevor die Daten ausgewertet werden können, müssen sie in eine brauchbare Form gebracht werden. Das bedeutet: Fehler bereinigen, Formate anpassen und Lücken schließen. Dieser Schritt ist wichtig, damit die Analyse später verlässliche Ergebnisse liefert.
- Daten analysieren, um Muster und Trends zu erkennen: Mit speziellen Analysewerkzeugen untersuchen Data-Analystinnen und Data-Analysten dann die vorbereiteten Daten. Sie suchen nach Zusammenhängen, Entwicklungen oder auffälligen Abweichungen.
- Ergebnisse anschaulich präsentieren: Die gewonnenen Erkenntnisse werden so verständlich wie möglich in Berichten, Präsentationen oder als Dashboards zusammengefasst, sodass auch Mitarbeitende ohne Data-Analyst-Kenntnisse die Ergebnisse nachvollziehen und verstehen können. Oft arbeiten Datenanalystinnen und Datenanalysten hier mit visuellen Darstellungen wie Diagrammen oder interaktiven Tools.
- Kennzahlen entwickeln und Entscheidungen unterstützen: Oft hilft eine Datenanalystin oder ein Datenanalyst dabei, klare Messgrößen (Key Performance Indicators, kurz KPIs) festzulegen. Das sind Kriterien, anhand derer sich der Erfolg von Maßnahmen bewerten lässt.
- Datenschutz im Blick behalten: Ein weiterer wichtiger Bereich ist der verantwortungsvolle Umgang mit Daten. Nicht alle Informationen dürfen ohne Weiteres verwendet werden. Data-Analystinnen und Data-Analysten müssen deshalb darauf achten, dass nur zulässige Daten verarbeitet werden und dass Systeme sicher und zuverlässig funktionieren.
Wie kann ich Data-Analyst werden?
Der Data-Analyst-Beruf bietet viele Einstiegsmöglichkeiten. Ein fester Bildungsweg ist nicht vorgeschrieben. Wichtig ist vor allem, dass du Interesse an Daten, Technik und analytischem Denken mitbringst.
Ein möglicher klassischer Weg in die Datenanalyse führt über ein Studium. Besonders Studiengänge wie Mathematik, Statistik, Informatik oder Wirtschaftswissenschaften bieten sich als Grundlage für einen Werdegang zur Datenanalystin bzw. zum Datenanalysten an. Inzwischen bieten aber auch einige Hochschulen spezialisierte Studiengänge in Data Analytics oder Data Science an. Aber auch ohne Studium kannst du in der Datenanalyse durchstarten, zum Beispiel mit einer Ausbildung im IT-Bereich.
Darüber hinaus gelingt vielen auch der Data-Analyst-Quereinstieg, vor allem, wenn bereits berufliche Vorerfahrung in der IT oder im Umgang mit großen Datenmengen vorhanden ist. Vielleicht hast du bisher im Rechnungswesen, im Marketing oder in der Logistik gearbeitet und dabei schon erste Berührungspunkte mit Daten gehabt. Dann kann eine gezielte Weiterbildung dein nächster Schritt sein, um den Weg in die Datenanalyse zu gehen. Mit unseren geförderten Weiterbildungen kannst du praxisnahes Wissen aufbauen und dir genau die Kompetenzen aneignen, die im Berufsalltag als Data-Analystin bzw. Data-Analyst gefragt sind.
So schaffst du dir neue berufliche Perspektiven in einem wachsenden und zukunftsorientierten Tätigkeitsfeld. Entdecke zum Beispiel unseren Kurs Datenanalyse mit KI und Big Data oder die Weiterbildung zum Junior-Data-Analyst.
Wenn du dich beruflich neu orientieren möchtest, kannst du auch über eine Umschulung den Einstieg in den Data-Analyst-Beruf finden. Eine spannende Möglichkeit ist unsere Umschulung zum Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse. Sie vermittelt praxisnah das nötige Wissen rund um Datenanalyse und bereitet dich gezielt auf den Arbeitsalltag als Data-Analystin bzw. Data-Analyst vor.
Welche Fähigkeiten solltest du mitbringen?
Als Data-Analystin oder Data-Analyst arbeitest du täglich mit Zahlen, Software und komplexen Fragestellungen. Doch keine Sorge: Du musst kein Mathe-Genie oder Programmierprofi sein, um in diesen Beruf einzusteigen. Wichtig ist, dass du ein Interesse an Daten und digitalen Tools mitbringst und die Bereitschaft, dich in neue Themen einzuarbeiten.
Folgend findest du eine Übersicht über die Fähigkeiten, die du für den Data-Analyst-Beruf benötigst.
Fachliche Kenntnisse (Hard Skills)
- Mathematik und Statistik: Du solltest mit Zahlen umgehen können und ein Grundverständnis dafür haben, wie man Daten auswertet. Statistische Grundkenntnisse helfen dir, Muster und Zusammenhänge richtig zu erkennen.
- Datenbanken und Abfragen: Viele Informationen liegen in sogenannten SQL-Datenbanken. Dort musst du gezielt nach Daten suchen können. Das passiert oft über sogenannte Queries (Abfragen), also kleine Befehle an die Datenbank.
- Analyse- und Visualisierungstools: Programme wie Tableau, Power BI oder Excel helfen dir dabei, Daten verständlich darzustellen, z. B. als Diagramm oder interaktives Dashboard. Je besser du diese Tools beherrschst, desto leichter kannst du deine Ergebnisse grafisch aufbereiten.
- Grundlagen in Programmiersprachen: In der Datenanalyse kommen oft Sprachen wie Python oder R zum Einsatz. Grundkenntnisse sind hilfreich, besonders, wenn du tiefer einsteigen willst.
- Technikaffinität und Lernbereitschaft: Die Tools in der Datenwelt entwickeln sich ständig weiter. Offenheit für neue Technologien wie Künstliche Intelligenz oder Machine Learning ist deshalb ein Pluspunkt.
Persönliche Stärken (Soft Skills)
- Analytisches Denken: Du solltest in der Lage sein, Probleme logisch zu durchdringen und Zusammenhänge zu erkennen, auch wenn sie auf den ersten Blick nicht sofort sichtbar sind.
- Präzision und Konzentration: Bei der Arbeit mit Daten kommt es auf Genauigkeit an. Kleine Fehler können große Auswirkungen haben. Ein sorgfältiger Arbeitsstil ist daher wichtig.
- Kommunikationsfähigkeit: Du musst deine Ergebnisse oft an Menschen weitergeben, die sich mit Daten nicht gut auskennen, zum Beispiel an andere Abteilungen. Dafür brauchst du ein gutes Gespür dafür, wie du komplexe Inhalte verständlich erklärst.
- Teamfähigkeit: Auch wenn du viel selbstständig arbeitest, in der Praxis arbeitest du eng mit Kolleginnen und Kollegen aus anderen Abteilungen zusammen. Dabei hilft es, offen, zuverlässig und kooperativ zu sein.
- Verantwortungsbewusstsein: Viele Daten sind vertraulich. Es ist wichtig, dass du verantwortungsvoll mit sensiblen Informationen umgehst und Datenschutzvorgaben einhältst.
- Kreativität und Einfühlungsvermögen: Nicht alle Probleme lassen sich sofort mit Zahlen lösen. Manchmal ist auch ein kreativer Blick und die Fähigkeit gefragt, sich in die Perspektive anderer hineinzuversetzen, um ihre Fragen richtig zu verstehen.
Karrierechancen in der Datenanalyse
Data-Analystinnen und Data-Analysten sind sehr gefragt. Fast alle Branchen, insbesondere Bereiche wie Finanzen, Handel, Gesundheitswesen, Telekommunikation oder Energie, suchen nach Expertinnen und Experten, die große Datenmengen sortieren, auswerten und verständlich erklären können.
Ein spannender Teil des Jobs ist, dass du dich auf bestimmte Themen spezialisieren kannst. Wenn du zum Beispiel im Finanzbereich arbeiten möchtest, solltest du dich mit Zahlen und gesetzlichen Vorgaben auskennen. Im Gesundheitsbereich kannst du medizinische Daten analysieren und mit spezieller Software arbeiten. Auch die Art der Daten kann je nach Branche unterschiedlich sein. Je mehr Erfahrung du in einem Gebiet sammelst, desto mehr wirst du zur Expertin bzw. zum Experten für genau diese Themen.
So bietet dir der Beruf viele Möglichkeiten, dich entsprechend deiner Stärken und Interessen weiterzuentwickeln.
Wie viel verdient ein Data-Analyst?
Wie in nahezu allen Bereichen ist das Data-Analyst-Gehalt abhängig von der Branche, der Unternehmensgröße, dem Unternehmenssitz und den Berufserfahrungen. Das Einstiegsgehalt für Data-Analystinnen und Data-Analysten liegt durchschnittlich bei ca. 44.000 € bis 50.000 € pro Jahr. Mit einigen Jahren Berufserfahrung steigt das Durchschnittsgehalt einer Data-Analystin oder eines Data-Analysts auf etwa 63.000 €. Wenn du dich weiterentwickelst, dich spezialisierst oder mehr Verantwortung übernimmst, kannst du später auch über 70.000 € jährlich verdienen. In Führungspositionen sind sogar Gehälter über 90.000 € möglich.
Fazit: So gelingt dir der Einstieg in die Data-Analyst-Karriere
Die Arbeit als Datenanalystin bzw. Datenanalyst ist vielseitig, zukunftssicher und bietet attraktive Verdienstmöglichkeiten. Egal, ob du nach dem Studium durchstartest oder nach einer Weiterentwicklung in einem zukunftssicheren Berufsfeld suchst: In der Datenanalyse findest du viele spannende Perspektiven. Entscheidend sind vor allem dein Interesse an digitalen Themen, analytisches Denken und die Bereitschaft, dich in neue Inhalte einzuarbeiten.
Der Einstieg in den Data-Analyst-Beruf gelingt über verschiedene Wege: etwa durch ein Studium, eine IT-Ausbildung, eine gezielte Weiterbildung oder eine umfangreiche Umschulung. Unsere geförderten Angebote bereiten dich optimal auf den Beruf vor. Nutze jetzt deine Chance und starte in einem Berufsfeld mit Zukunft durch.
