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Genau die richtige Portion Programmierkenntnisse
Unser Kurs "Python für Data Science" bietet jedem Data Analyst genau soviel Programmierkenntnisse, wie er benötigt.
Python für Data ScienceEin 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 stellen Data Analysten sicher, dass:
- die für die Modelle verwendeten Daten analysiert, bereinigt und komprimiert aufbereitet werden.
- im Vorfeld explizite Fragestellungen formuliert wurden, deren Beantwortung für das Unternehmen, die Organisation oder das Team echten Mehrwert bieten.
- ein direkter Kontakt zu Fachabteilungen gepflegt wird, um einerseits mögliche Fragestellungen im Unternehmen zu erkennen und andererseits für einen laufenden Datenfluss aus den entsprechenden Quellen zu sorgen.
- 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 Datenanlyse-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 Analysten
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.
Muss ein Data Analyst programmieren können?
Programmierkenntnisse ermöglichen 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, um effizient mit großen Datenmengen umzugehen.
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.
Dieses Skillset zeichnet einen guten Data Analyst aus
Das Skillset eines Data Analyst besteht in der Regel aus einer Kombination von fachlichen, technischen und kommunikativen Fähigkeiten – gepaart mit einigen Soft Skills. Die folgende Tabelle liefert Aufschluss darüber, was einen erfahrenen und gut ausgebildeten Data Analyst ausmacht.
Skillset eines 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 |
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Basiswissen für Data Analyst*innen
Was unterscheidet den Data Analyst vom Data Scientist?
Was unterscheidet den 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 einschlägiger Bachelorabschluss bzw. der Nachweis entsprechender Zertifikate und Fortbildungen. 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 Analyst 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 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.