Das Weltwirtschaftsforum listet im Future of Jobs Report 2020 den Datenanalysten als den am zweitschnellsten wachsenden Beruf auf. Gemäß der Schätzung von Glassdoor liegt das durchschnittliche Gehalt eines Datenanalysten bei 71.228 $ pro Jahr US-Daten sind das neue Öl. W. Edwards Deming, ein amerikanischer Statistiker und Autor, sagte: „Auf Gott vertrauen wir. Alle anderen müssen Daten einbringen.“
Daten haben ein enormes Potenzial, das für das Unternehmenswachstum und die Entscheidungsfindung genutzt werden kann. Datenanalyse bezieht sich auf die Manipulation von Daten, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen. Da die Daten weiterhin exponentiell wachsen, steigt auch der Bedarf an jemandem, der diese Daten analysieren kann.
Was ist ein Datenanalyst?
Datenanalyst beobachtet Muster und Trends in Daten und beschreibt sie. Sie unterstützen Unternehmen dabei, Chancen zu erkennen und datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Der Datenanalyst leitet Ursachen für bestimmte Ereignisse ab, und er tut dies, indem er Berichte, Dashboards, Datenvisualisierungen und Präsentationen erstellt. Im Gesundheitswesen analysieren sie medizinische Daten, um die Geschäftsseite von Krankenhäusern und die Patientenversorgung zu verbessern. Im Finanzsektor schlagen sie Investitionspläne und Geschäftsstrategien auf der Grundlage von Finanzdaten vor.
Berufsbeschreibung des Datenanalysten
Datenanalysten haben viel zu tun, von der Datenerfassung bis zur Übermittlung der Ergebnisse. Die detaillierte Stellenbeschreibung des Datenanalysten lautet wie folgt:
Datenerfassung: Das Sammeln von Daten ist der erste Schritt im Analyselebenszyklus. In großen Branchen, in denen Rollen und Verantwortlichkeiten klar definiert sind, erhalten Datenanalysten Daten von Dateningenieuren. Andernfalls werden die Daten aus internen Datenbanken oder externen Quellen bezogen.
Datenbereinigung: In den meisten Fällen sind die Daten nicht sauber. Es enthält fehlende Werte, doppelte Datensätze und Formatierungsinkonsistenzen. Vor der Analyse werden die Daten in ein geeignetes Format für die Datenanalyse vorverarbeitet.
Datenanalyse: In diesem Schritt untersucht der Datenanalyst Daten, um hilfreiche Erkenntnisse zu gewinnen. Sie führen statistische Tests durch und visualisieren die Verteilung einzelner Variablen und Beziehungen zwischen mehreren Variablen. Sie betrachten die Daten aus verschiedenen Perspektiven mit verschiedenen Statistik-, Visualisierungs-und Business Intelligence (BI)-Tools und Diagrammen, um tiefere Einblicke zu erhalten.
Dateninterpretation: Dateninterpretation bezieht sich auf die Dokumentation die Erkenntnisse und Ergebnisse im betrieblichen Problemkontext. In diesem Schritt beantwortet der Datenanalyst kritische Fragen und gelangt zu relevanten Schlussfolgerungen.
Mitteilen der Erkenntnisse: Schließlich teilt der Datenanalyst die wichtigsten Erkenntnisse mit dem Team, einschließlich Management und Interessenten. Basierend auf den Ergebnissen schlägt der Datenanalyst Strategien vor, einschließlich der Identifizierung neuer Möglichkeiten, der Verbesserung der betrieblichen Effizienz, der Verbesserung von Marketingkampagnen usw. Erkenntnisse werden über Berichte, Präsentationen, Dashboards und Visualisierungen weitergegeben.
Wie wird man Datenanalyst?
Programmierfähigkeiten: Programmieren ist die wichtigste technische Fähigkeit für Datenanalysten. Ein Datenanalyst sollte über ausreichende Kenntnisse in SQL (Sequence Query Language) verfügen, um Daten in die relationale Datenbank einzufügen, zu extrahieren und zu aktualisieren. Der Kandidat muss Python oder R beherrschen.
Statistik: Statistik ist erforderlich, um Daten zu studieren, zu analysieren, zu visualisieren und zu interpretieren, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Viele Datenvisualisierungstechniken erfordern ein solides Verständnis der Statistik. Beispielsweise erfordert das Erstellen eines Streudiagramms das Verständnis von Regression und Korrelation, und ein Boxplot erfordert das Verständnis von Maßen der zentralen Tendenz und Streuung.
Fähigkeiten zur Datenvisualisierung: Ein Bild ist tausend wert Wörter. Datenanalysten verwenden Visualisierungen, um ihrem Team und nicht-technischen Stakeholdern Informationen zu präsentieren. Sie verwenden Tools wie PowerBI, Tableau, Excel und Python-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn, um Visualisierungen zu erstellen. Es gibt verschiedene Diagramme, aber die Auswahl des richtigen Stils ist notwendig, um die Botschaft zu vermitteln.
Soft Skills: Kommunikation ist die wichtigste Soft Skill für Datenanalysten. Die effektive Kommunikation der wichtigsten Erkenntnisse an das technische Team und die Stakeholder kann einem Unternehmen helfen, seine Strategie zu ändern. Ein Datenanalyst sollte eine gute Präsentation und Liebe zum Detail haben, um seinen Standpunkt zu vermitteln. Sie sollten über kritisches Denken und Kreativität verfügen, um die Daten aus mehreren Perspektiven zu betrachten. Ein Datenanalyst muss über Problemlösungs-und Projektmanagementfähigkeiten verfügen, um die von Interessengruppen und Arbeitgebern gestellten Fragen effektiv zu beantworten und das Projekt abzuschließen.
Viele Edtech-Plattformen vermitteln die erforderlichen Fähigkeiten, um Datenanalyst zu werden. Wenn Sie sich für die richtigen Zertifizierungen anmelden, können Sie die Fähigkeiten erlernen und Ihre Glaubwürdigkeit als Experte verbessern. Sie können Ihr Fachwissen erweitern, indem Sie Ihre erworbenen Fähigkeiten auf reale Datensätze anwenden. Eine effektive Präsentation und Dokumentation dieser Projekte wird Ihnen helfen, Ihren ersten Job in der Datenanalyse zu knacken.
Karrierewege für Datenanalysten
Datenanalyse ist ein vielfältiges Feld und hat mehrere Jobrollen in der Analytik Branche, die wie folgt sind:
Business AnalystOperations AnalystFinancial AnalystMarketing AnalystRisk Analyst
Abhängig von Ihren Fähigkeiten, Interessen und Erfahrungen können Sie eine Karriere in einer der oben genannten Rollen anstreben. Zu den Karrierepfaden für Datenanalysten gehören auch die Position eines leitenden Analysten, der Übergang zu Datenwissenschaftlern oder der Aufstieg in Führungspositionen.
Datenanalysten realisieren das Potenzial von Rohdaten mithilfe statistischer Methoden und Visualisierungstools. Darüber hinaus werden viele Jobrollen unter dem Dach der Datenanalyse bis zum nächsten Jahrzehnt weiter wachsen.