In vielen Unternehmen ist die Datenanalyse zu einer unverzichtbaren Aufgabe geworden, die von spezialisierten Datenanalysten übernommen wird. Sie werten Daten aus, suchen nach wertvollen Erkenntnissen und unterstützen ihr Unternehmen bei der strategischen Planung und Entscheidungsfindung. Im Blogbeitrag erfährst du mehr über die wichtigsten Data Analyst Aufgaben und was sie bedeuten.
Insgesamt sind die Data Analyst Aufgaben äußerst vielfältig und unterscheiden sich je nach den Anforderungen des jeweiligen Unternehmens oder der Branche. Es gibt jedoch grundlegende Aufgaben, die fast immer Bestandteil der Datenanalyse sind.
Statistische Analysen
Statistische Analysen
Daten können viel aussagen. Aber dazu müssen Data Analysts sie richtig auslesen und interpretieren. Um verborgene und wertvolle Informationen in den Daten zu finden, nutzen Datenanalysten statistische Methoden. Diese Methoden sind Verfahren zur Beschreibung, Zusammenfassung und Interpretation von Daten.
Mit ihrer Hilfe lassen sich in Datensätzen Muster, Trends und Zusammenhänge erkennen. Auf Basis dieser Ergebnisse werden durch die Datenanalyse Schlussfolgerungen aufgestellt, die für verschiedene Unternehmensbereiche hilfreich sind, wie zum Beispiel bei der Produktauswahl im E-Commerce oder bei der Verbesserung der Kundenbetreuung.
Bist du bereit, in einer gefragten Branche mit spannenden Karrierechancen zu arbeiten? Dann melde dich jetzt zum Zertifikatslehrgang Data Analyst (IHK) an und lerne alles über die Datenanalyse und ihre Anwendungsbereiche!
Bild: charlesdeluvio über Unsplash
Der Aufbau von Dashboards
Eine der zentralen Data Analyst Aufgaben ist die Einrichtung eines Dashboards. Dashboards zählen zu den Data Analysis Tools und sind ein visuelles Instrument, um Informationen und Ergebnisse aus der Datenanalyse übersichtlich darzustellen. Ein kurzer Blick auf das Dashboard zeigt sofort, welche wichtigen Erkenntnisse die Daten für das Unternehmen bereithalten.
Beim Aufbau eines Dashboards für die Datenanalyse sind einige Punkte zu beachten. Zunächst gilt es festzulegen, wofür das Dashboard dient und welche Daten darin zu sehen sein sollen. Dazu müssen alle relevanten Datenquellen mit dem Dashboard verbunden sein. Außerdem müssen die dabei übertragenen Dateninhalte in einem geeigneten Format vorliegen, damit das Dashboard sie korrekt anzeigen kann.
Zu den Daten Analyst Aufgaben gehört die Gestaltung des Dashboards, das die Daten aufbereitet und visualisiert. Dabei ist es entscheidend, geeignete Darstellungsformen wie Diagramme, Tabellen oder Heatmaps zu wählen, die die Daten leicht verständlich und interpretierbar machen. Wie du selbst ein Dashboard erstellst und es auch in deinem Unternehmen anwenden kannst, erfährst du im Lehrgang Data Analyst (IHK).
Bild: Carlos Muza über Unsplash
Datenvisualisierung und -Präsentation
Die Erstellung von Dashboards ist nur ein Teil der umfangreicheren Data Analyst Aufgaben im Bereich der Datenvisualisierung und Präsentation. Selbst die beste Datenanalyse bleibt ohne Mehrwert, wenn sie nicht ansprechend und verständlich aufbereitet ist. Eine gute Datenvisualisierung verdeutlicht komplexe Zusammenhänge und erleichtert es Entscheidungsträgern, die Erkenntnisse aus der Analyse gewinnbringend für ihr Unternehmen zu nutzen.
Unter Datenpräsentation versteht man im Bereich der Data Analyst Aufgaben die Erstellung eines verständlichen Berichts, der eine sinnvolle Struktur, klare Aussagen und eine leicht erkennbare Zusammenfassung der wichtigsten Ergebnisse enthält. Zielgruppe dieser Präsentation sind in der Regel die verantwortlichen Entscheidungsträger im Unternehmen, die auf die Informationen aus der Datenanalyse angewiesen sind
Erstellung von Prognosemodellen
Neu aufstellen? Oder weitermachen wie bisher? Keine einfachen Fragen, denen sich Unternehmen aus nahezu allen Branchen stellen müssen. Hier liegt aber auch die Antwort, warum die Datenanalyse nicht mehr wegzudenken ist. Im heutigen Wettbewerb, der aufgrund der Digitalisierung deutlich an Geschwindigkeit gewonnen hat, können sich Unternehmen Fehlentscheidungen kaum noch leisten.
Prognosemodelle von Data Analysts helfen Unternehmen bei der Suche nach dem richtigen Weg: Prognosemodelle beruhen auf statistischen Verfahren und weisen auf künftige Trends und Ereignisse hin. So zeigen Prognosemodelle bei einem Onlineshop auf, wann der meiste Traffic an Webseitenbesuchern zu erwarten ist – so kann der Shopbetreiber zu diesen Zeiten gezielt Angebote bewerben.
Bild: Chris Liverani über Unsplash
Als Grundlage für ihre Aussagen nutzen Prognosemodelle Trends und Zusammenhänge, die die Datenanalyse in historischen Daten aus einer Datenquelle extrahiert. Aus dieser Datenlage leiten diese Modelle zukünftige Entwicklungen ab. Hilfreich sind solche Prognosemodelle vor allem in der vernetzten Produktion der Industrie 4.0. Dort werten sie Daten aus einzelnen Produktionsabschnitten und Maschinen aus, um Aussagen über zukünftige Produktionsmengen zu treffen.
Prognosemodelle bieten enorme Auswertungsmöglichkeiten – zu den vielen Data Analyst Aufgaben gehört es, diese korrekt einzuordnen. Eine wesentliche Data Analyst Anforderungen ist es also, Modelle richtig einzuschätzen. Da Prognosemodelle auf der Betrachtung vergangener Ereignisse basieren, können sie keine hundertprozentige Vorhersage über die Zukunft treffen. Data Analysts müssen daher entscheiden, welche Aussagen aus den Prognosemodellen in die Entscheidungsfindung über die nächsten Schritte im Unternehmen einfließen und welche nicht.
FAQs – Data Analyst Aufgaben
Was macht ein Data Analyst?
Ein Data Analyst analysiert Daten zielgerichtet, um wichtige Erkenntnisse für ein Unternehmen zu finden. Zu den Aufgaben Data Analyst zählt es, in Datensätzen nach Mustern, Trends und Zusammenhängen zu suchen. Für seine Arbeit nutzt der Data Analyst eine Vielzahl von Tools, um Daten auszuwerten und sie anschließend in einer verständlichen Präsentation visuell aufzubereiten. Du willst mehr darüber erfahren, was ein Data Analyst so macht? Dann schaue doch mal auf der Informationsseite zu unserem Lehrgang Data Analyst (IHK) vorbei.
Warum ist Data Analytics wichtig?
Mit einer konsequenten Datenanalyse gewinnen Unternehmen eine wertvolle Informationsquelle. Mit ihrer Hilfe können sie herausfinden, wie sich ihre Geschäftsprozesse entwickeln und an welchen Stellen sich versteckte Potenziale in ihrem Betrieb verbergen. Die Erkenntnisse aus der Datenanalyse ermöglichen es Unternehmen damit, fundierte Entscheidungen zu treffen und schnell auf Veränderungen im Wettbewerbsumfeld zu reagieren.
Was ist der Unterschied Data Scientist und Data Analyst?
Bei beiden Tätigkeiten Data Analyst und Data Scientist ist das Ziel ähnlich: aus Daten Erkenntnisgewinn zu ziehen. Ein Unterschied besteht jedoch in ihren konkreten Aufgaben. Ein Data Analyst nutzt seine Fähigkeiten im Auftrag eines Unternehmens und arbeitet vorrangig an Projekten, die ihm sein Unternehmen direkt zugewiesen hat. Im Gegensatz dazu versucht ein Data Scientist meist, eher allgemeinen Fragen nachzugehen und so neue Geschäftsfelder oder bisher unentdeckte Potenziale freizulegen.
Was sind für eine Bewerbung Data Analyst Voraussetzungen?
Je nach der Data Analyst Stellenbeschreibung gibt es verschiedene Voraussetzungen. Ideal sind eine Begeisterung für das Thema und Grundkenntnisse in Tabellenkalkulation und ähnlichen Programmen. Oft steht in einer Stellenbeschreibung Data Analyst auch ein Studium in Fächern wie Informatik oder Mathematik als Voraussetzung. Andererseits gibt es oft eine Data Analyst Jobbeschreibung, die keine bestimmte Ausbildung erfordert und sich damit auch für einen Data Analyst Quereinstieg anbietet.
