Was macht ein Datenanalyst täglich?

Im digitalen Zeitalter spielen Daten eine wichtige Rolle dabei, Unternehmen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen und das Wachstum voranzutreiben. Was macht ein Datenanalyst also täglich?

Zu den täglichen Aufgaben eines Datenanalysten gehört das Sammeln, Bereinigen und Validieren von Daten aus verschiedenen Quellen, beispielsweise die Durchführung von Umfragen oder die Verwendung von Web-Scraping-Techniken.

Letztendlich ermöglicht die Arbeit eines Datenanalysten Unternehmen, datengesteuerte Empfehlungen und Entscheidungen zu treffen, die zum allgemeinen Geschäftserfolg beitragen.

In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die täglichen Aufgaben von Datenanalysten, Fähigkeiten und Werkzeuge für den Job , berufliche Herausforderungen und Wachstumschancen.

Lass uns gehen!

Daten werden für Unternehmen im digitalen Zeitalter immer wichtiger, da sie bei der Entscheidungsfindung helfen und das Wachstum fördern. Was macht ein Datenanalyst eigentlich den ganzen Tag?

Jeden Tag muss ein Datenanalyst Daten aus einer Vielzahl von Quellen sammeln, bereinigen und validieren, einschließlich der Durchführung von Umfragen oder der Verwendung von Web-Scraping-Methoden.

Letztendlich hilft die Arbeit eines Datenanalysten Unternehmen dabei, Empfehlungen und Entscheidungen zu treffen, die durch Daten gestützt werden und zum allgemeinen Geschäftserfolg beitragen.

In diesem Artikel werden die alltäglichen Aufgaben von Datenanalysten, die erforderlichen Fähigkeiten und Ausrüstung, berufliche Probleme und Karrierechancen behandelt.

Inhaltsverzeichnis

• Datengurus: Ein Tag im Leben der Zahlenknacker
• Verantwortlichkeiten des Datenanalysten
  • Technische Fähigkeiten für Datenanalysten
  • Soft Skills für Datenanalysten
  • Datenanalysetools
• Herausforderungen bei der Arbeit mit Big Data
• Planen Sie Ihren Weg: Navigieren Sie zu Karrierechancen
  • Erweiterte Zertifizierungen, die eine Überlegung wert sind
• Abschließende Gedanken

Datengurus: Ein Tag im Leben der Zahlenknacker

Als Datenanalyst variiert die tägliche Arbeit je nach Unternehmen, für das Sie arbeiten, Ihrer spezifischen Rolle innerhalb dieses Unternehmens und der Art der Projekte, an denen Sie arbeiten.

Hier sind jedoch einige der realen Aufgaben, die Datenanalysten möglicherweise täglich erledigen müssen:

1. Daten sammeln und bereinigen: Ein zentraler Teil der Tätigkeit eines Datenanalysten ist das Sammeln von Daten. Tatsächlich können Sie viel Zeit damit verbringen, Daten zu sammeln und zu bereinigen, um Duplikate zu entfernen und sicherzustellen, dass sie genau, konsistent und zuverlässig sind. Dies kann die Arbeit mit verschiedenen Datenquellen und die Verwendung von Tools wie Python zum Extrahieren und Bearbeiten von Daten umfassen.
2. Daten analysieren: Jetzt ist es Zeit zu analysieren! Datenanalysten verwenden verschiedene Tools und Techniken, um Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen. Dies kann das Erstellen von Pivot-Tabellen in Excel, das Erstellen von Dashboards in Tableau oder das Ausführen statistischer Analysen in R umfassen.
3. Erkenntnisse kommunizieren: Nach der Datenanalyse müssen Sie die Ergebnisse anschließend an andere Stakeholder im Unternehmen weitergeben. Dies kann die Erstellung von Berichten, die Präsentation von Ergebnissen gegenüber Managern oder Führungskräften oder die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen zur Implementierung datengesteuerter Lösungen umfassen.
4. Zusammenarbeit mit Teammitgliedern: Sie arbeiten oft als Teil eines Teams und arbeiten mit anderen Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und Geschäftsinteressenten zusammen, um gemeinsame Ziele zu erreichen. Dies kann die gemeinsame Arbeit an Projekten, den Austausch von Wissen und Fachwissen sowie die Bereitstellung von Feedback und Unterstützung für andere Teammitglieder umfassen.
5. Weiterbildung: Nie aufhören zu lernen. Datenanalysten müssen über die neuesten Tools, Technologien und Trends auf diesem Gebiet auf dem Laufenden bleiben. Dies kann die Teilnahme an Konferenzen, oder das Lesen von Branchenpublikationen umfassen, um auf dem Laufenden zu bleiben und ihre Fähigkeiten zu verbessern.

Dies sind nur einige Beispiele für die Aufgaben eines Datenanalysten. Auch wenn die Besonderheiten der Stelle variieren können, bleiben die Kernkompetenzen und -aufgaben dieselben.

Im nächsten Abschnitt werfen wir einen Blick auf einige der Kernkompetenzen und Tools, die Datenanalysten täglich bei der Arbeit einsetzen.

Verantwortlichkeiten des Datenanalysten

Als Datenanalyst benötigen Sie eine Vielzahl technischer Fähigkeiten und Soft Skills, um in Ihrer Rolle erfolgreich zu sein. Sie müssen außerdem mit einer Reihe von Tools und Technologien vertraut sein, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.

Lassen Sie uns die wesentlichen Fähigkeiten, Werkzeuge und Verantwortlichkeiten erkunden, die jeder Datenanalyst kennen sollte, um in seiner Rolle erfolgreich zu sein. Von SQL und Python bis hin zur Problemlösung und Entscheidungsfindung decken wir alles ab, was Sie wissen müssen.

Werfen wir einen Blick auf die technischen Fähigkeiten, die Sie für den Job benötigen.

Technische Fähigkeiten für Datenanalysten

Datenanalysten müssen über fundierte technische Fähigkeiten verfügen, um Daten manipulieren und aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen zu können.

Hier sind einige der technischen Fähigkeiten, die heute von einem Datenanalysten erwartet werden:

1. Excel: Die Beherrschung von Microsoft Excel ist ein Muss. Das Tabellenkalkulationsprogramm ist für die Datenanalyse und -manipulation äußerst beliebt. Als Datenanalyst müssen Sie Excel beherrschen, um grundlegende Datenanalyseaufgaben wie Filtern, Sortieren und Pivot-Tabellen ausführen zu können.
2. Programmierung: Python und R sind Programmiersprachen, die zu einem festen Bestandteil der Informatik geworden sind. Sie werden für statistische Analysen, Datenmodellierung, Datenerfassung und maschinelles Lernen verwendet. Datenanalysten sind normalerweise mit einem oder mehreren vertraut. Idealerweise eignen sich beide Programmiersprachen für die Durchführung fortgeschrittener Datenanalyseaufgaben.
3. Datenvisualisierung : Sie müssen in der Lage sein, Ihre Erkenntnisse den Stakeholdern effektiv zu kommunizieren, damit diese gute Geschäftsentscheidungen treffen können. Das bedeutet, dass Sie Tools wie Tableau oder LuckyTemplates verwenden, um effektive Diagramme, Grafiken und andere visuelle Darstellungen verschiedener Datentypen zu erstellen .
4. Datenbankverwaltung: Datenanalysten sollten über gute Kenntnisse im Umgang mit Datenbanken verfügen, einschließlich der Verwaltung, Speicherung und des Abrufs von Daten. Sie sollten mit Datenbankkonzepten wie Normalisierung, Indizierung und Datenmodellierung vertraut sein.
5. Big-Data-Technologien: Angesichts des wachsenden Datenvolumens sollten Datenanalysten mit Big-Data-Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken vertraut sein. Diese Technologien ermöglichen es Datenanalysten, mit großen Datensätzen zu arbeiten, die herkömmliche relationale Datenbanken nicht verarbeiten können.

Um in diesem Bereich relevant zu bleiben, müssen Sie Ihre technischen Fähigkeiten ständig aktualisieren und über die neuesten Trends und Technologien informiert bleiben.

Machen Sie Lernen und Weiterqualifizierung zu einer Lebenseinstellung!

Soft Skills für Datenanalysten

Während technische Fähigkeiten von entscheidender Bedeutung sind, sind auch Soft Skills für den Erfolg in diesem Bereich unerlässlich.

Soft Skills können übersehen werden, aber die Beherrschung dieser Soft Skills verschafft Ihnen einen Vorteil am Arbeitsplatz.

Hier sind einige der wichtigsten Soft Skills, die Datenanalysten entwickeln sollten:

1. Kommunikationsfähigkeiten : Sie müssen in der Lage sein, Ihre Ergebnisse klar und effektiv zu kommunizieren. Dazu gehört es, komplexe Datenkonzepte in einfachen Worten zu erklären und überzeugende Datenvisualisierungen zu erstellen, die Ihre Erkenntnisse vermitteln.
2. Kritisches Denken: Sie müssen in der Lage sein, kritisch und analytisch zu denken. Sie sollten in der Lage sein, Muster und Trends in Daten zu erkennen, potenzielle Verzerrungen oder Fehler zu erkennen und Entscheidungen auf der Grundlage von Daten zu treffen.
3. Problemlösung : Sie sollten in der Lage sein, Probleme mithilfe von Daten zu lösen. Idealerweise sollten Sie in der Lage sein, Chancenbereiche zu identifizieren und Strategien zu entwickeln, um diese anzugehen.
4. Zeitmanagement: Je nach Job arbeiten Sie oft an mehreren Projekten gleichzeitig, daher müssen Sie in der Lage sein, Ihre Zeit effektiv zu verwalten. Sie sollten in der Lage sein, Aufgaben zu priorisieren und Fristen einzuhalten bzw. zu übertreffen und gleichzeitig die Qualität Ihrer Arbeit aufrechtzuerhalten.
5. Liebe zum Detail : Eine große Liebe zum Detail ist entscheidend, um sicherzustellen, dass Ihre Ergebnisse korrekt sind. Sie sollten in der Lage sein, Fehler oder Inkonsistenzen in den Daten zu erkennen und Korrekturmaßnahmen zu ergreifen.
6. Geschäftssinn : Sie müssen keinen Bachelor-Abschluss in Betriebswirtschaft haben, sollten aber ein gutes Verständnis für den Geschäftskontext haben, in dem Sie arbeiten. Sie sollten in der Lage sein, Geschäftsprobleme sowie Geschäftsanforderungen zu erkennen und datengesteuerte Lösungen zu entwickeln, die mit den Zielen Ihres Unternehmens übereinstimmen.
7. Zusammenarbeit : Sie arbeiten häufig als Teil eines Teams und sollten daher in der Lage sein, effektiv mit anderen zusammenzuarbeiten. Dazu gehört die Zusammenarbeit mit Stakeholdern, um ihnen zu helfen, ihre Bedürfnisse zu verstehen und Lösungen zu entwickeln, die ihren Anforderungen entsprechen.

Die genauen Fähigkeiten, die Sie benötigen, hängen von der spezifischen Stellenbeschreibung des Datenanalysten ab. Die Entwicklung dieser Soft Skills kann jedoch zu einem größeren beruflichen Erfolg führen.

Im nächsten Abschnitt werden wir einige der Tools behandeln, mit denen jeder Datenanalyst vertraut sein sollte.

Datenanalysetools

Datenanalysten arbeiten mit einer Vielzahl von Tools und Technologien, um Daten zu sammeln, zu speichern und zu analysieren. Zu wissen, wie man diese Werkzeuge nutzt, ist für den Erfolg in diesem Bereich von entscheidender Bedeutung.

Hier sind einige der wichtigsten Tools, mit denen Datenanalysten vertraut sein sollten:

Dies sind nur einige Beispiele für Tools, die täglich verwendet werden können. Durch das Erlernen des effektiven Einsatzes dieser Tools können Datenanalysten ihre technischen Fähigkeiten verbessern und ihre Chancen verbessern, auf der Karriereleiter aufzusteigen.

Wenn Sie nicht sicher sind, wo Sie anfangen sollen, sehen Sie sich das Video unten an, um mehr über die Leistungsfähigkeit von Daten zu erfahren.

Nachdem Sie nun wissen, welche Fähigkeiten und Tools Datenanalysten benötigen, werfen wir einen Blick auf einige der Herausforderungen, die die Arbeit in dieser verrückten Datenwelt mit sich bringt.

Herausforderungen bei der Arbeit mit Big Data

Die Datenanalyse ist ein anspruchsvolles Feld, das eine Kombination aus technischen Fähigkeiten, Geschäftssinn und analytischem Denken erfordert.

Obwohl die Belohnung für den Job beträchtlich sein kann, stehen Datenanalysten auch vor einer Reihe von Herausforderungen, die ihre Arbeit erschweren können.

Hier sind einige der Herausforderungen, mit denen Datenanalysten wahrscheinlich konfrontiert werden:

1. Verwalten von Big Data: Angesichts der zunehmenden Datenmengen, die von Unternehmen generiert werden, müssen Datenanalysten in der Lage sein, große (sehr große) Datenmengen effektiv zu verwalten. Dies erfordert eine Kombination aus technischen Fähigkeiten und Kenntnissen über Big-Data-Technologien. Wenn Sie sich ständig weiterbilden und Ihre Fähigkeiten üben, bleiben Sie dem Trend immer einen Schritt voraus.
2. Datensicherheit: Da Daten immer wertvoller werden, steigt das Risiko von Datenschutzverletzungen und Cyberangriffen. Wenn Sie sicherstellen möchten, dass die Daten sicher aufbewahrt werden und geeignete Maßnahmen zu ihrem Schutz ergriffen werden, müssen Sie mit den besten Sicherheitspraktiken vertraut sein.
3. Datenqualität: Die Sicherstellung, dass Daten korrekt und zuverlässig sind, ist ein entscheidender Aspekt der Datenanalyse. Datenanalysten müssen in der Lage sein, Datenqualitätsprobleme zu erkennen und zu beheben, um sicherzustellen, dass ihre Ergebnisse korrekt sind.
4. Datenvisualisierung : Den Stakeholdern komplexe Daten auf verständliche Weise zu vermitteln, kann eine Herausforderung sein. Datenanalysten müssen in der Lage sein, effektive Datenvisualisierungen zu erstellen, die ihre Ergebnisse klar und genau kommunizieren.
5. Mit neuen Technologien Schritt halten: Die Datenanalyse ist ein sich schnell entwickelndes Feld und Datenanalysten müssen über die neuesten Trends und Technologien auf dem Laufenden bleiben, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

Um diese Herausforderungen zu meistern, sollten sich Datenanalysten darauf konzentrieren, ihre technischen Fähigkeiten weiterzuentwickeln, über die neuesten Trends und Technologien auf dem Laufenden zu bleiben und starke Beziehungen zu Interessengruppen aufzubauen, um deren Bedürfnisse besser zu verstehen.

Als Nächstes werfen wir einen Blick auf typische Karrierewege und welche Wachstumschancen es in der Branche gibt.

Planen Sie Ihren Weg: Navigieren Sie zu Karrierechancen

Einsteiger in diesem Bereich beginnen ihre Karriere häufig in Einstiegspositionen, in denen sie für das Sammeln und Analysieren von Rohdaten verantwortlich sind.

Mit der Zeit und Erfahrung können junge Datenanalysten jedoch in fortgeschrittenere Rollen aufsteigen und zusätzliche Verantwortung übernehmen.

Hier sind einige typische Karrierechancen, die Sie anstreben sollten:

1. Senior Data Analyst: Ein Senior Data Analyst ist eine erfahrenere Version eines Datenanalysten. Leitende Datenanalysten sind im Allgemeinen dafür verantwortlich, die Arbeit der Junior-Datenanalysten zu überwachen, ihnen Anleitung und Unterstützung zu geben und auf der Grundlage ihrer Erkenntnisse Empfehlungen an die Geschäftsleitung zu richten. Normalerweise sind etwa drei bis fünf Jahre Erfahrung erforderlich, um die Position eines leitenden Datenanalysten zu übernehmen.
2. Datenwissenschaftler : Datenwissenschaftler sind für die Entwicklung von Vorhersagemodellen und Algorithmen verantwortlich, die Unternehmen dabei helfen können, Trends vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Datenwissenschaftler verfügen in der Regel über fortgeschrittenere Statistik- und Programmierkenntnisse als Datenanalysten. Es kann etwa fünf bis sieben Jahre Erfahrung erfordern, um die Rolle eines Datenwissenschaftlers zu übernehmen.
3. Dateningenieur: Dateningenieure sind für den Aufbau und die Wartung der Infrastruktur verantwortlich, die es Datenanalysten und Datenwissenschaftlern ermöglicht, auf ihre Daten zuzugreifen und diese zu analysieren. Sie arbeiten eng mit Datenanalysten und Wissenschaftlern zusammen, um sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß organisiert und zugänglich sind. Wenn Sie diesen Weg einschlagen möchten, kann es etwa fünf bis sieben Jahre Erfahrung erfordern, um die Rolle eines Dateningenieurs zu übernehmen.
4. Business-Intelligence-Analyst: Business-Analysten sind für die Entwicklung von Dashboards, Berichten und anderen Tools verantwortlich, die Unternehmen dabei helfen können, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Sie arbeiten im Allgemeinen eng mit Stakeholdern und wichtigen Geschäftsmitarbeitern zusammen, um deren Bedürfnisse zu verstehen und Lösungen zu entwickeln, die ihren Anforderungen entsprechen. Es kann etwa zwei bis drei Jahre Erfahrung erfordern, um die Rolle eines Business-Intelligence-Analysten zu übernehmen.

Um in diesen Rollen voranzukommen, sollten sich junge Datenanalysten auf die Weiterentwicklung ihrer technischen Fähigkeiten konzentrieren und über die neuesten Trends in der Datenwissenschaft und die neuesten Technologien auf dem Laufenden bleiben.

Als Anfänger sollten Sie darüber nachdenken, eine fortgeschrittene Zertifizierung von seriösen Organisationen zu erhalten, um Ihre Aussichten weiter zu verbessern. Im nächsten Abschnitt behandeln wir einige beliebte fortgeschrittene Zertifizierungen für Datenanalysten.

Erweiterte Zertifizierungen, die eine Überlegung wert sind

Ein wichtiger Aspekt der Karriereentwicklung in der Datenanalyse ist der Erwerb relevanter Zertifizierungen und die Weiterbildung über das Bachelor- oder Master-Niveau hinaus.

Zu den beliebten Zertifizierungen, in die sich eine Investition lohnt, gehören:

Neben der Erlangung einer Zertifizierung glauben wir, dass der beste Weg, Ihre Karriere zu starten, der Austausch mit Branchenexperten und Datenexperten in unserem

Darüber hinaus können Sie durch die Nutzung sozialer Medien, die Teilnahme an Branchenkonferenzen, die Teilnahme an Gesprächen auf Plattformen wie LinkedIn und die Teilnahme an Berufsverbänden wertvolle Kontakte knüpfen und sich über die neuesten Tools, Techniken und Best Practices der Branche informieren.

Als Menschen erzielen wir tendenziell mehr Erfolg, wenn wir grundsätzlich an einem Thema interessiert sind. Das Tolle an Daten ist, dass sie in jeder Branche vorhanden sind.

Datenjobs finden Sie unter anderem im Einzelhandel, im Gesundheitswesen, in der Fertigung, im Gastgewerbe und in der Schifffahrt.

Am besten suchen Sie also nach einer Stelle in einer Branche, die Sie interessiert.

Was kommt als nächstes?

Abschließende Gedanken

Ein typischer Tag im Leben eines Datenanalysten umfasst ein breites Spektrum an Aufgaben, von der Datenbereinigung und -aufbereitung bis hin zur Datenvisualisierung und -präsentation.

Ihre spezifischen Aufgaben und Verantwortlichkeiten hängen jedoch von der Organisation, der Branche und dem Projekt ab, an dem Sie arbeiten.

Wie wir gesehen haben, ist die Rolle eines Datenanalysten sowohl herausfordernd als auch lohnend. Von der Erfassung und Analyse von Daten bis hin zur Präsentation von Erkenntnissen und Empfehlungen für Stakeholder spielen Datenanalysten eine entscheidende Rolle dabei, Unternehmen dabei zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Um in dieser Rolle erfolgreich zu sein, müssen Sie über ein solides Fundament an technischen Fähigkeiten und Soft Skills verfügen, die für die effektive Kommunikation von Erkenntnissen und die Zusammenarbeit mit Teammitgliedern erforderlich sind.

Mit der richtigen Kombination aus Fähigkeiten und Erfahrung sowie dem Engagement für kontinuierliches Lernen und Wachstum kann jeder eine erfolgreiche Karriere als Datenexperte aufbauen und sinnvolle Beiträge auf diesem Gebiet leisten.

Sind Sie bereit, mit dem Lernen zu beginnen und den ersten Schritt in Ihrer Datenkarriere zu machen?