Datenanalyst
Data Analyst: Berufsbild, Gehalt und Karriereperspektiven
Data Analysten - welche Möglichkeiten gibt es? © Stephen Dawson / unsplash.com
Data Analysten und Analystinnen werten Daten aus und leiten auf dieser Basis Handlungsempfehlungen ab. Was sie verdienen und welche Ausbildungen es gibt, erfahren Sie hier.
Aktualisiert: 31.03.2023
Was macht ein Data Analyst?
Data Analysten und Analystinnen werten eine Vielzahl von Daten aus, die in einem Unternehmen oder einer anderen Organisation anfallen. Diese Daten visualisieren sie oder stellen sie auf eine Art und Weise zur Verfügung, dass andere Abteilungen mit weniger technischem Know-how – beispielsweise das Marketing oder der Vertrieb – auf dieser Basis Entscheidungen treffen können.
Sie nutzen dafür Datenbanken (SQL) oder BI-Anwendungen wie beispielsweise Tableau, Power BI oder MicroStrategy. Auch der Umgang mit Python gehört für viele Data Analyst:innen zum täglichen Brot. Weitere Themenfelder, die im Alltag vieler Fachkräfte auftauchen, sind maschinelles Lernen, Software-Umgebungen wie R oder SPSS, Marktforschung, Business Analytics, Process Mining und Business Intelligence.
Data Analyst:innen arbeiten also an der Schnittstelle zwischen technischen und anderen Fachabteilungen. In vielen Unternehmen haben Data Analysten und Analystinnen zudem direkten Kundenkontakt, um den Auftraggebern zu erklären, was die erhobenen Daten überhaupt aussagen.
Die valvisio group, eine Technologieberatungsfirma aus München, beschäftigt Data Analyst:innen. Bei einem Kunden fallen beispielsweise sehr große Datenmengen im Marketing an. Die Data Analyst:innen sind in diesem Projekt damit beschäftigt, weltweit Online-Banner auszuwerten und dem Kunden mithilfe spezieller Tools anhand von Diagrammen und anderen Visualisierungen aufzuzeigen, welche Banner-Platzierungen sich lohnen und welche nicht.
Spezialisierungen als Data Analyst
Während Data Analysten und Analystinnen in kleinen und mittleren Unternehmen oft Generalisten sind, suchen Großunternehmen auch spezialisierte Datenauswerter. Laut Timo Schusser, Vorstand der valvisio group, gibt es drei nennenswerte Hauptzweige, die in diesem Beruf ausgeprägt werden können: der Financial Analyst, der Big Data Analyst (Data Scientist) und der Data Analyst Business Intelligence (BI).
Auf den Finanzbereich spezialisierte Data Analyst:innen werden beispielsweise in der Versicherungswirtschaft im Risikomanagement und in der Betrugserkennung beschäftigt. Big Data Analyst:innen benötigen ein besonderes Verständnis für Rohdaten, hier verschwimmt die Grenze zu Data Scientist:innen. Und Data Analyst:innen BI beschäftigen sich in den verschiedensten Branchen mit Unternehmensprozessen, oft im Bereich des Controllings, Vertriebs oder Marketings.
Data Analyst und Data Scientist: Der Unterschied
Die Bezeichnungen Data Analyst und Data Scientist werden vor allem in kleinen Unternehmen oft synonym verwendet, oft überschneiden sich die Aufgabengebiete auch. Grundsätzlich kommen Data Scientisten in der Datenauswertung aber eher vorgelagerte Aufgaben zu: Mithilfe der Möglichkeiten von Data Mining, Machine Learning oder Künstlicher Intelligenz entwickeln sie Modelle, um Rohdaten zu strukturieren und überhaupt verwendbar zu machen. Sie kümmern sich also um den Schritt von Big Data zu Smart Data. Auch die Softwareentwicklung, mit deren Hilfe die Datenauswertung überhaupt erst möglich wird, fällt in den Aufgabenbereich von Data Scientisten.
Data Analyst Gehalt: Wie viel verdienen Datenanalysten?
Data Analysten und Analystinnen verdienen gutes Geld. Die Gehälter sind laut Schusser abhängig von der Berufserfahrung und der Größe des Unternehmens, bei dem sie beschäftigt sind. Nach seinen Erfahrungen verdienen Berufseinsteiger:innen in KMUs zwischen 40.000 und 45.000 Euro brutto im Jahr, mit bereits erworbenen praktischen Kenntnissen auch 50.000 Euro. In Großunternehmen können besonders gefragte Fachkräfte auch mit bis zu 65.000 Euro Einstiegsgehalt rechnen.
Mit zunehmender Berufserfahrung steigt das Gehalt nochmal deutlich an, je nach Unternehmensgröße seien Einkommen von 50.000 bis 90.000 Euro die Regel. Hochspezialisierte Data Analyst:innen, Teamleitende und andere Führungskräfte kämen vergleichsweise schnell auf sechsstellige Jahresgehälter.
Das Gehaltsportal gehalt.de geht ebenfalls von guten Durchschnittsverdiensten aus. 50 Prozent der Data Analyst:innen verdienen danach zwischen gut 48.000 und gut 86.000 Euro brutto jährlich. Jeweils 25 Prozent bekommen weniger beziehungsweise mehr Geld. Und auch das IT-Portal get-in-it-de geht von Gehältern aus, die zwischen 45.000 und 92.000 Euro liegen, je nach Berufserfahrung, Unternehmensgröße, Bundesland und Verhandlungsgeschick.
Viele Data Analyst:innen arbeiten zudem auf freiberuflicher Basis. Je nach Verhandlungsgeschick sind Stundensätze von 150 bis 200 Euro durchaus möglich.
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Datenanalyst werden: Voraussetzungen und Ausbildung
Ein Studium ist nicht zwingend notwendig, um als Daten Analyst oder Data Analystin zu arbeiten. Wer studieren möchte, sollte seinen Bachelor oder Master entweder in naturwissenschaftlichen Fächern wie Mathematik, Physik, Informatik oder Biochemie im Hinblick auf Bioinformatik anstreben, oder sich in einem Studiengang an einer Universität oder Fachhochschule direkt auf dieses Feld spezialisieren. So gibt es beispielsweise an der Uni Mannheim den Masterstudiengang Data Analytics, an der TH Köln wird der Bachelorstudiengang Data and Information Science angeboten.
Darüber hinaus existieren zahlreiche Weiterbildungsangebote, beispielsweise das IHK-Zertifikat zum Data Analyst oder der Zertifikatslehrgang „Data Analytics und Big Data“ an der Internationalen Hochschule. Klassische Ausbildungen, beispielsweise zum Fachinformatiker für Prozess- und Datenanalyse, sind eine weitere Möglichkeit, sich einschlägige Kenntnisse anzueignen.
Die wichtigsten Voraussetzungen, um als Data Analyst oder Analystin zu arbeiten, seien laut Schusser auf jeden Fall ein gewisses Grundverständnis für Zahlen, Daten, Fakten und vor allem Informatik sowie eine hohe Motivation – alles andere könnten sich Kandidat:innen aneignen. Viele Profis in diesem Bereich seien zudem Autodidakten, die ihr Wissen anhand diverser Tutorials und Online-Schulungen erlangt hätten. Insofern sei auch ein Quereinstieg als Data Analyst gut möglich, ohne eine entsprechende Ausbildung oder gar ein Studium absolviert zu haben.
An Soft Skills sei vor allem Kommunikationsfähigkeit gefragt: Wer Visualisierungen erstellt, müsse diese eben auch vor Mitarbeitenden aus anderen Abteilungen oder vor Kunden präsentieren können – und das auf eine Art, die auch für Laien verständlich ist.
Karriereperspektiven für Datenanalysten und -analystinnen
Daten sind das neue Gold: Data Analyst:innen haben glänzende Berufsaussichten, da der Fachkräftemangel auf diesem Gebiet enorm hoch ist und mutmaßlich weiter ansteigen wird, denn die Datenmengen werden weiterwachsen. Verschiedenste Branchen suchen solche Fachkräfte, vom Versicherungswesen über Energieversorger bis zum Gesundheitssektor.
Einige Firmen haben die Suche in Deutschland bereits aufgegeben, sie halten vornehmlich im Ausland nach geeigneten Kandidat:innen Ausschau. Laut Schusser wird Datenkompetenz zunehmend auch auf Top-Management-Ebene gefragt sein – ein Chief AI Officer oder Vergleichbares könnte schon bald zum Standard in Unternehmensvorständen oder -aufsichtsräten gehören.
