Was macht eigentlich ein Data Analyst?

Der Beruf Data Analysten wird immer beliebter. Das liegt wohl auch daran, dass diese Rolle spezielle Fähigkeiten, abwechslungsreiche Aufgaben und überdurchschnittlich gute Karriere-Chancen kombiniert. Um Data Analyst*in zu werden, sollte man eine Leidenschaft für Zahlen mitbringen und die Fähigkeit besitzen, auch bei komplexen Sachverhalten nicht den Überblick zu verlieren. Wer dann noch rudimentäre Programmierkenntnisse im Gepäck hat – oder zumindest die Motivation, sich diese anzueignen – ist bestens gewappnet für diesen lukrativen Job mit top Zukunftsaussichten.

Data Analyst – eine Definition

Ein Data Analyst wertet vorhandene Daten aus und erstellt auf deren Basis gut verständliche und verwendbare Modelle, mit welchen sich entweder Aussagen über die Vergangenheit (Report) oder über die Zukunft (Prognosen) treffen lassen.

Data Analyst*innen erkennen Potenziale dahingehend, was mit vorhandenen Daten erreicht werden kann bzw. wie man Daten einer Organisation einsetzt, um erfolgreicher zu wirtschaften. Anhand von Trendanalysen werden Risiken und Chancen aufgezeigt, die einem Unternehmen helfen können, in der strategischen Planung die bessere Wahl zu treffen.

Dabei stellt der Data Analyst sicher, dass

er die für die Modelle verwendeten Daten analysiert, bereinigt und komprimiert aufbereitet.

im Vorfeld explizite Fragestellungen formuliert wurden, deren Beantwortung für das Unternehmen, die Organisation oder das Team echten Mehrwert bietet.
er eng mit Fachabteilungen zusammenarbeitet, um einerseits mögliche Fragestellungen im Unternehmen zu erkennen und andererseits gute Kontakte zu Ansprechpartnern für Datenquellen zu pflegen, sowie das Ergebnis seiner Analyse an die richtige Adresse zu liefern.
die Daten mit effizienten Tools und unter Verwendung moderner Methoden bezogen, bearbeitet und visualisiert werden.
das Ergebnis der Analyse und deren Aussagen in einer Form präsentiert und dargestellt werden, die auch von Personen, die keine Data Analysten-Fachkenntnis haben, verstanden werden können.
betriebsinterne Systeme zur Datenverwaltung gewartet, erweitert und optimiert werden.
im Bedarfsfall neue Systeme zur Datenverwaltung oder –bearbeitung und –visualisierung in der Organisation implementiert werden.
beim Arbeiten mit personenbezogenen Daten die Regeln des Datenschutzes eingehalten werden.

Die Vermittlerrolle des Data Analyst

Data Analyst*innen müssen in der eigenen Organisation gut vernetzt sein. Eine der wichtigsten Funktionen von Data Analyst*innen ist es nämlich, internen Fachabteilungen maßgeschneiderte und einfach zu bedienende Analysetools zur Verfügung zu stellen, damit diese auf Basis relevanter und richtiger Informationen bessere Ergebnisse liefern können.

Data Analyst*innen fungieren als Schnittstellen zwischen der Datenquelle (z.B. Data Warehouse) und den Fachabteilungen. Vorrangig arbeiten sie mit Programmierern und Software-Entwicklern zusammen. Ihr aus den Analysen gewonnenes Wissen nutzten sie, um Anforderungen der unterschiedlichen Interessensgruppen eines Unternehmens gerecht zu werden. Kurz gesagt: Data Analyst*innen liefern Datenanalysen und -modelle, welche von Personen aus anderen Abteilungen benötigt werden.

Daraus ergibt sich eine Besonderheit bei der Rolle des Data Analyst: Dieser Job ist ein definierter Mix aus intensiver Zusammenarbeit mit anderen Menschen und konzentrierter Fokuszeit bei der Arbeit mit komplexen Tools und Methoden. Deshalb ist dieser Beruf prädestiniert für eine ausgewogene Arbeitszeitaufteilung in Homeoffice- und Office-Tage.

Muss man als Data Analyst programmieren können?

Bei der schier unendlichen Menge an Daten, die in jedem Bereich und jedem Unternehmen gesammelt werden können, ist eine der wichtigsten Kompetenzen, die einen guten Data Analyst auszeichnet, effizient mit großen Datenmengen umzugehen. Das wird im modernen Computer-Zeitalter durch Unterstützung entsprechender Software vereinfacht. Das weltweit meistverwendete Tool für Datenanalysten ist nach wie vor Excel und darin sollte man auf jeden Fall gute Kenntnisse vorweisen können.

Darüber hinaus ermöglichen Programmierkenntnisse dem Data Analyst, noch effizienter zu arbeiten, komplexere Analysen durchzuführen und automatisierte Prozesse zu entwickeln. Der Umfang hängt vom konkreten Aufgabenbereich ab, aber gewisse Programmierkenntnisse sind heute ein wichtiger Teil des Skillsets.

Die Basis bilden dabei SQL und Python. Die Kenntnis von SQL ist absolute Pflicht, wenn es um Datenabfragen in relationalen Datenbanken geht. Wer weiß, korrekte SQL-Queries zu formulieren, kommt sehr schnell zu optimalen Datendumps, die sich leicht weiterverarbeiten lassen. Weiters eignet sich Python ideal zur Datenbereinigung, Analyse, für automatische Auswertungen und um Visualisierungen zu erstellen.

Ein Data Analyst muss also kein Softwareentwickler sein, sollte aber programmieren können, um Daten effizienter zu bearbeiten. SQL und Python sind die zwei wichtigsten Sprachen – mit ihnen ist man für die meisten Aufgaben gut gerüstet.

Diese Skills benötigt ein Data Analyst

fachliche Skills	technische Skills / Tool Skills	kommunikative Skills	Soft-Skills
Zahlenaffinität und fundierte Statistikkenntnisse	Microsoft Excel Advanced-Niveau	Präsentationsstärke	Konzentrationsstärke
ausgeprägtes analytisches Denken	SQL für die Datenabfrage und –Manipulation in Datenbanken	Fähigkeit komplexe Zusammenhänge leicht verständlich weiterzugeben	Fähigkeit, sich von schwierigen Aufgaben nicht überwältigen zu lassen
gutes Verständnis für betriebliche Prozesse	Programmierkenntnisse in Python oder R für größere Analysen, Automatisierungen und zur Datenaufbereitung	Teamfähigkeit / Networker	Neugierde und Leidenschaft für Daten
Expertise im Umgang mit Datenvisualisierung (z.B. mit Tableau oder PowerBI)	Know-how im Umgang mit BI-Tools	ausgeprägte Zuhörermentalität	Problemlösungs-Talent
Kenntnisse in der Qualitätskontrolle von Daten	Verständnis von Datenbankstrukturen, ETL-Prozessen und Datenmodellen	Beratungskompetenz	Genauigkeit vor allem beim Arbeiten mit großen Datenmengen

Wie unterscheidet sich der Data Analyst vom Data Scientist?

Während sich Data Analyst*innen vorrangig auf die die Auswertung vorliegender Daten zur Beantwortung konkreter, meist vorgegebener Fragestellungen konzentrieren, entwickeln Data Scientists häufig selbst die analytischen Fragestellungen, arbeiten mit größeren und unstrukturierten Datenmengen und setzen dabei auf fortgeschrittene Methoden wie maschinelles Lernen oder statistische Modellierung.

Auch hinsichtlich der Qualifikationsanforderungen gibt es Unterschiede: Für eine Position als Data Analyst genügt häufig ein Bachelorabschluss. Für die Tätigkeit als Data Scientist benötigt man hingegen in der Regel einen Masterabschluss.

Wie wird man Data Analyst?

Es gibt mehrere Wege um Data Analyst zu werden. Viele starten mit einem Bachelorstudium in Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder Data Science. Auch Quereinsteiger mit starkem Zahlenverständnis und technischer Affinität haben gute Chancen – insbesondere, wenn sie sich gezielt weiterbilden und einschlägige Zertifizierungen erlangen (z. B. in SQL, Excel, Power BI, Python). Wichtig ist der Aufbau eines soliden Skillsets – von der Datenanalyse über Visualisierung bis hin zu einer versierten Kommunikation und Interpretation von Analyse-Ergebnissen. Wer es dann noch schafft, erste Projekterfahrung zu sammeln, legt einen sicheren Grundstein für eine erfolgreiche Karriere als Data Analyst.

Wieviel verdient ein Data Analyst?

Das Gehalt eines Data Analysts variiert je nach Branche, Unternehmensgröße, Standort und Berufserfahrung. Einsteiger können in Österreich in der Regel mit einem Jahresbruttogehalt zwischen 40.000 und 50.000 Euro rechnen. Mit zunehmender Erfahrung und Spezialisierung – etwa im Bereich Business Intelligence oder Predictive Analytics – sind 60.000 Euro und mehr realistisch. In leitenden Positionen oder im internationalen Konzernumfeld kann das Jahresgehalt auch über 80.000 Euro bzw. sogar über 100.000 Euro liegen. Zusatzqualifikationen wie Kenntnisse in Machine Learning, Erfahrung mit BI-Tools oder tiefes Verständnis betriebswirtschaftlicher Zusammenhänge wirken sich dabei positiv auf die Verdienstmöglichkeiten aus.

Data Analyst: Ein Beruf mit rosigen Zukunftsaussichten

Wer sich heute entscheidet, Data Analyst zu werden, wird es aller Voraussicht nach nicht so schnell bereuen – sofern man das entsprechende Skillset und das Interesse im Gepäck hat oder bereit ist, sich dahingehend zu entwickeln. Daten sind die Währung der modernen Wirtschaft und das wird sich in absehbarer Zeit auch nicht ändern. Deshalb werden diesem Berufsfeld hohe Zukunftschancen zugeschrieben. Der Bedarf an Data Analysts steigt kontinuierlich. Vor allem im Finanz– und Versicherungsbereich, im E-Commerce, dem Gesundheitswesen und in der Telekommunikation fassen Data Analyst*innen Fuß und genießen oft gute Aufstiegschancen.