In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt spielt der Data Analyst eine entscheidende Rolle. Als Data Analyst sind Sie der Navigator im Reich der Zahlen, der Muster in Daten identifiziert, Analysen durchführt und datenbasierte Lösungen bereitstellt, die Unternehmen helfen, smartere Entscheidungen zu treffen. Egal ob es darum geht, Kundenverhalten zu verstehen, operative Effizienz zu steigern oder neue Marktchancen zu erkennen – ein Data Analyst verwandelt rohe Daten in klare Einsichten und strategische Handlungsempfehlungen.

Was genau macht ein Data Analyst? 

Ein Data Analyst, also ein Datenanalyst, spielt eine zentrale Rolle in Organisationen, indem er große Mengen an Daten sichtet, analysiert und daraus Schlussfolgerungen zieht, um geschäftliche Entscheidungen zu unterstützen. Hier sind die Hauptaufgaben eines Data Analysts:

Datensammlung und -aufbereitung: Data Analysts sammeln Daten aus verschiedenen Quellen wie Datenbanken, Online-Diensten oder direkten Erhebungen. Sie bereiten diese Daten auf, indem sie sie bereinigen und strukturieren, um sie für Analysen nutzbar zu machen.
 

Datenanalyse: Sie wenden statistische Methoden und Analysewerkzeuge an, um Muster und Trends in den Daten zu identifizieren. Dies kann einfache deskriptive Statistiken umfassen oder komplexere Analysen wie Zeitreihenanalysen, Regressionsanalysen oder sogar maschinelles Lernen.
 

Datenvisualisierung und Berichterstattung: Data Analysts erstellen Visualisierungen wie Graphen, Charts und interaktive Dashboards, um die Ergebnisse ihrer Analysen anschaulich zu machen. Sie bereiten Berichte vor, die die Erkenntnisse klar und verständlich kommunizieren, oft für Stakeholder, die möglicherweise keine tiefen technischen Kenntnisse haben.
 

Entscheidungsunterstützung: Die Erkenntnisse, die Data Analysts liefern, unterstützen die Entscheidungsfindung in Unternehmen. Sie helfen dabei, effektive Strategien zu entwickeln, Prozesse zu optimieren, die Kundenbindung zu verbessern oder finanzielle Einsparungen zu realisieren.
 

Problembehebung und Optimierung: Analysten identifizieren Probleme und Ineffizienzen innerhalb von Prozessen oder Produkten basierend auf ihren Datenanalysen. Sie schlagen Lösungen und Verbesserungen vor, um diese Probleme zu beheben.
 

Zusammenarbeit mit anderen Teams: Sie arbeiten oft eng mit anderen Abteilungen wie Marketing, Finanzen, Produktentwicklung und IT zusammen, um sicherzustellen, dass die Datenerhebung und -analyse den Bedürfnissen der Organisation entspricht.

Data Analysts sind in vielen Branchen tätig, von Technologie und Finanzen bis hin zu Gesundheitswesen und öffentlichem Sektor, was ihre Fähigkeiten und ihr Wissen zu wertvollen Ressourcen in jeder datengesteuerten Organisation macht.

Der Unterschied zwischen einem Data Analyst und einem Data Scientist 

Während Data Analysts darauf spezialisiert sind, bestehende Daten zu analysieren und daraus direkte, umsetzbare Erkenntnisse zu ziehen, bewegen sich Data Scientists oft in komplexeren Bereichen der Datenbearbeitung. Data Scientists entwickeln und implementieren Modelle des maschinellen Lernens, führen fortgeschrittene Algorithmen aus und kreieren neue Methoden zur Datenanalyse und -interpretation, die oft prädiktive und preskriptive Analytics umfassen. Sie sind auch häufiger in die Entwicklung und Optimierung von Datenarchitekturen eingebunden, die es ermöglichen, Daten effektiver zu analysieren und zu nutzen.