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Zukunftsjob Data Artist: der kreative Analyst

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Data Artist

Der Data Artist gehört zweifelsohne zu den Berufen der Zukunft im IT-Bereich. Doch was genau sind die Aufgaben eines Data Artist, welches Gehalt ist realistisch und was braucht jemand, der als Data Artist Fuß fassen möchte? In diesem Artikel tauchen wir tiefer in die Materie ein.

Was macht ein Data Artist?

Der Data Artist, auch als Data Visualizer bezeichnet, gehört zur immer größer werdenden Gruppe der Analytics-Experten und grenzt nah an das Berufsbild des Data Scientist an. Die Aufgaben eines Data Artist und eines Data Scientist sind sehr ähnlich, unterscheiden sich jedoch in einem wichtigen Detail. Während der Data Scientist Daten erhebt, analysiert und interpretiert, bereitet der Data Artist diese zusätzlich visuell auf. Was nach einem kleinen Teilbereich klingt, ist in Wahrheit äußerst komplex. Der Data Artist muss auf verschiedene Dinge achten, z. B. welches Format für die Präsentation vorliegender Daten geeignet ist und welches nicht, damit seine Arbeit am Ende zu den richtigen Interpretationen beiträgt und nicht zu falschen Schlüssen verleitet.

Wie sind die Berufs- und Gehaltsaussichten für Data Artists?

2019 führte eine der führenden Management- und Unternehmensberatungen, Bain & Company, eine aufschlussreiche Studie über das Berufsfeld der Data-Analysten durch. Das Ergebnis: Die Nachfrage an qualifiziertem Personal steigt in diesem Bereich rasant an und wird künftig kaum mehr zu decken sein. Vor allem an Data Engineers, Data Architects und Data Scientists bzw. Data Artists mangle es enorm. Die Folge: Unternehmen werden künftig noch stärker in den Wettstreit um die vorhandenen Fachkräfte gehen. Für dich als Bewerber mit einer Qualifikation zum Data Artist sind das hervorragende Aussichten. Doch auch als Quereinsteiger mit soliden IT-Kenntnissen kannst du dich für diesen Job bewerben. Das gängige Gehalt eines Data Artist liegt im Mittel bei etwa 74.000 € Jahresbrutto, kann sich aber, abhängig von Berufserfahrung, Qualifikation und Unternehmensgröße, auch darüber hinausbewegen.

Warum brauchen Unternehmen Data Artists?

Für ein Unternehmen sind Data Artists so wertvoll, weil ihre Arbeit oftmals die Grundlage wichtiger strategischer Planungen ist. Nur wenn ein Data Artist Daten korrekt erhebt, interpretiert und für die Entscheider im Unternehmen verständlich aufbereitet, sind diese in der Lage, wirtschaftlich sinnvolle Entscheidungen zu treffen. Konkret: Ist die Aufbereitung erhobener Daten nicht klar genug, erkennt das Management möglicherweise die Notwendigkeit wichtiger Entscheidungen nicht rechtzeitig. Es kommt zu Versäumnissen, die im schlimmsten Falle auch negative finanzielle Folgen haben.

Welche Vorkenntnisse braucht ein Data Artist?

Wenn du zehn Data Artists nach ihrer Berufsausbildung fragst, wirst du vermutlich mindestens fünf verschiedene Antworten bekommen. Fakt ist, dass es keine einheitliche Ausbildung zum Data Artist gibt, wohl aber eine Häufung innerhalb bestimmter Disziplinen. Viele Data Scientists bzw. Data Artists haben ein Studium in einem der folgenden Fächer absolviert:

  • Informatik
  • Mathematik
  • Wirtschaftswissenschaften
  • Ingenieurwissenschaften
  • Physik

Darüber hinaus sind auch persönliche Kompetenzen wie ein gutes visuelles Verständnis und ein lösungsorientiertes Denken von Vorteil. Wenn du dich als Quereinsteiger für den Job als Data Artist interessierst, solltest du dir Kenntnisse in den wichtigsten Programmiersprachen aneignen. Zu den im Bereich der Datenanalyse und -aufbereitung gefragtesten gehört Python. Aber auch Java oder Spark sind gern genutzte Programmiersprachen für den Data Artist. Bevor du dich bewirbst, lohnt es sich also, dich in mindestens einer Programmiersprache wie Python weiterzubilden.

Arbeitsalltag eines Data Artist

Wie darfst du dir den Alltag eines Data Artist konkret vorstellen? Der übliche Arbeitsprozess gestaltet sich in der Regel wie folgt:

  • Auftragsklärung auf Basis der Fragestellung: Bevor der Data Artist ans Werk geht, braucht er eine konkrete Fragestellung, zu der er eine Datenanalyse durchführen soll. Möglicherweise interessiert sich ein Unternehmen dafür, welches Feature eines Produktes am beliebtesten ist und warum. Diese Frage wird im ersten Schritt an den Data Artist herangetragen.
  • Datenauswahl: Auf Basis der Fragestellung stellt der Data Artist nun Hypothesen auf und eruiert, welche Quellen ihm Daten und schließlich Antworten auf diese Hypothesen liefern könnten. Schließlich legt er fest, welche Daten aus welchen Quellen relevant sind und welche nicht.
  • Datenerhebung: Im Anschluss erhebt der Data Artist die als relevant eingestuften Daten.
  • Datenanalyse: Liegen die Daten schließlich vor, analysiert er sie hinsichtlich der gewünschten Antwort. Er trägt Ergebnisse zusammen, überprüft sie hinsichtlich der vorher aufgestellten Frage und leitet seine Ergebnisse ab.
  • Datenkomprimierung: Je mehr Daten vorliegen und je komplexer das Thema ist, desto wichtiger ist dieser Schritt. Gerade im Kontext von Big Data in Unternehmen ist es von zentraler Bedeutung, dass der Data Artist nun nicht alle Daten in seine nachfolgende Visualisierung überführt, sondern sie auf die wesentlichen reduziert. Bei der Datenkomprimierung überprüft er Häufungen, statistische Ausreißer und nicht weiter relevante Analyseergebnisse und aggregiert die Daten zu einer aussagekräftigen Datenmenge.
  • Datenvisualisierung: Sind die Daten interpretiert, geht es an die grafische Umsetzung des Analyseergebnisses. Dabei beachtet der Data Artist verschiedene Faktoren. Zum Beispiel ist es wichtig, in welchem Format die Grafik präsentiert wird. Auch die Auswahl der Farbe für die verschiedenen Aussageabsichten muss auf den kulturellen Kontext des Unternehmens, für das er arbeitet, angepasst sein. Nicht überall wird beispielsweise Rot als Warnfarbe oder als Farbe für Zahlen im Minusbereich angesehen. Im asiatischen Raum gilt sie als positiv belegte Farbe, die für Erfolg und Wärme steht. Um zu erleichtern, dass die richtigen logischen Schlüsse aus seiner Grafik gezogen werden, sollte der Data Artist die Farben daher achtsam auswählen.
  • Datenpräsentation: Im letzten Schritt präsentiert der Data Artist seine erhobenen und grafisch visualisierten Daten den Entscheidern im Unternehmen. Damit gibt er ihnen die Basis, um auf die eingangs formulierte Frage Antworten zu finden und daraus sinnvolle Entscheidungen abzuleiten.

Beruf für kreative Analysten

Die Kombination aus hochkomplexer Analyse und gleichzeitig visuell-kreativer Arbeit macht den Data Artist zu einem sehr vielseitigen Beruf der Zukunft. Wenn du genau diese Vielseitigkeit suchst, kannst du in diesem Bereich sehr erfolgreich und glücklich werden.

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