Data-Analyst/-in

Für einen Data-Analysten beginnt alles mit einer gigantischen Menge an Zahlen. Diese müssen zunächst aus den passenden internen oder externen Datenbanken ausgelesen werden; möglicherweise geht das mit der Entwicklung von neuen Systemen zur Datensammlung einher. Anschließend müssen die Rohdaten aufbereitet werden, damit eine statistische Analyse stattfinden kann. Hierzu werden fehlerhafte Werte bereinigt, Variablen definiert und Zahlen normalisiert oder in andere Kennzahlen umgewandelt. Diese Aufgabe kann bereits einen Großteil der Arbeitszeit in Anspruch nehmen.

Der hieraus entstehende, aber noch unübersichtliche Datenbestand wird dann durch den Datenanalysten geordnet, untersucht und bewertet. Hierzu werden verschiedene statistische Tools eingesetzt – ein verbreitetes Programm ist etwa Matlab. Ziel ist es, numerische Fakten in verwertbares Wissen zu transformieren. Welche Zahlen sind relevant? Welche Zusammenhänge sind erkennbar? Welche Trends lassen sich identifizieren? Jene Fragen stehen im Mittelpunkt einer Datenanalyse.

Alle Schlussfolgerungen, die sich aus dem Rohmaterial ableiten lassen, fasst der Data-Analyst schließlich in einem Bericht oder einer Präsentation zusammen. Alle Ergebnisse müssen verständlich, anschaulich und informativ wiedergegeben werden können, weswegen auf Mittel der Visualisierung wie Tabellen, Diagramme oder Grafiken zurückgegriffen wird. In der Regel sind die Resultate auch mit konkreten Handlungsaufforderungen oder Konzeptvorschlägen verbunden.

Die Arbeit geschieht projektbasiert und abteilungsübergreifend, weswegen zwischen verschiedenen Fachbereichen vermittelt werden muss, z. B. zwischen IT und Marketing. Somit besteht auch immer eine beratende Funktion. Häufig spezialisiert sich ein Data-Analyst auch auf ein einzelnes Themengebiet, z. B. Finanzen, Wetter oder Medizin. Im letzteren Beispiel würde dieser dann etwa versuchen, Muster in Krankheitsausprägungen und Patientendaten zu erkennen.

Einer Data-Analystin stehen alle Türen offen, da diese überall benötigt werden, wo größere Datenmengen verarbeitet werden müssen. Insbesondere Unternehmen aus der IT-, Finanz- und Versicherungsbranche sind attraktive Arbeitgeber, doch möglich ist eine Beschäftigung in praktisch jedem Wirtschaftszweig. Relevante Beispiele sind etwa Marketing und E-Commerce, Medizin und Pharma sowie Energie und Umwelt. Aber auch öffentliche Institutionen, wissenschaftliche Einrichtungen sowie Marktforschungsinstitute haben einen großen Bedarf an Datenanalystinnen.

Von einem Data-Analysten wird in den meisten Fällen ein Universitätsabschluss verlangt, hierbei sind vor allem Mathematik, Statistik oder Informatik, aber auch Physik und Wirtschaftswissenschaften passende Studienfächer. Dies bedeutet jedoch nicht, dass Quereinsteiger aus anderen Gebieten chancenlos sind. Obendrein kann die Möglichkeit bestehen, mit einer fachlich passenden Ausbildung, z. B. zum Mathematisch-technischen Softwareentwickler, einen Einstieg zu finden.

Unverzichtbar sind tiefgehende statistische und mathematische Kenntnisse, aber ebenso eine große Computeraffinität und im Idealfall auch Vertrautheit mit gängigen Programmier- und Datenbanksprachen, z. B. Java oder SQL. Um durch das riesige Datenlabyrinth navigieren zu können, benötigt eine Data-Analystin einerseits starke analytische und logische Fähigkeiten sowie Kreativität, andererseits aber auch sehr viel Konzentration, Präzision und Geduld.

Infolge der Vielfalt der eigenen Aufgaben benötigt es eines guten Projektmanagements. Gleichzeitig ist Teamgeist gefragt, da eine Data-Analystin meist abteilungsübergreifend arbeitet. Weil die eigenen Ergebnisse regelmäßig aufbereitet werden müssen, sind ausgeprägte Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten von immenser Bedeutung: Informationen müssen gestrafft, verbindlich und optisch ansprechend wiedergegeben werden können.

Im Laufe der Karriere eignet sich eine Data-Analystin eine große Menge an Branchenwissen an, weswegen eine gewisse Bereitschaft zum stetigen Weiterlernen mitgebracht werden sollte. Da das Feld der Big Data zurzeit außerordentlich stark boomt, können sich nicht nur die Voraussetzungen und Anforderungen, sondern möglicherweise gar die Definition des gesamten Berufes wandeln. Um auf diese Entwicklungen reagieren zu können, bedarf es großer Offenheit und Flexibilität, auch in Bezug auf technische Innovationen: Insbesondere Künstliche Intelligenz (KI) könnte in der Zukunft eine immer zentralere Rolle einnehmen.