Datenanalyst
Datenanalyst – strukturierte Auswertung großer Datensätze für fundierte Unternehmensentscheidungen
Tendenz in den meisten Ländern. Die Werte Ihres Landes finden Sie unter „Gehälter, Ausbildung, Arbeitsmarkt“.
Über den Beruf
Datenanalyst arbeitet in datengetriebenen Unternehmen aller Branchen, von Handel über Finanzwesen bis hin zu Gesundheitswirtschaft.
Er verarbeitet und interpretiert große Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten mit Werkzeugen wie SQL, Python, R, Tableau oder Power BI. Er arbeitet eng mit Produktmanagern, Fachbereichsleitern, Data Engineers und der Geschäftsführung zusammen, um Erkenntnisse aus Rohdaten in handlungsrelevante Empfehlungen zu übersetzen und Geschäftsprozesse messbar zu verbessern.
Kompetenzen
Fachliche Kompetenzen
- Erfahrung mit SQL (PostgreSQL, MySQL, BigQuery) für Datenbanken
- Kompetenz in Python (Pandas, NumPy, Matplotlib) für Analysen
- Erstellung von Visualisierungen in Tableau / Power BI
- Verwendung von R für statistische Analysen
- Kenntnisse in Google Analytics / Adobe Analytics
- Beherrschung von Excel / Google Sheets (Pivot, SVERWEIS)
- Arbeit mit ETL-Prozessen und Datenpipelines
- Nutzung von Cloud-Plattformen (AWS, GCP, Azure)
Soziale Kompetenzen
- Analytisches Denken und strukturiertes Problemlösen
- Klare Kommunikation komplexer Sachverhalte
- Eigenverantwortliches Arbeiten mit Ergebnisorientierung
- Sorgfalt und Genauigkeit bei Datenprüfungen
- Teamorientierung in interdisziplinären Projekten
Aufgaben
- Erheben und Bereinigen von Rohdaten aus diversen Quellen mit Python und SQL
- Entwickeln von Dashboards und Berichten in Tableau oder Power BI zur Visualisierung von KPIs
- Durchführen explorativer Datenanalysen zur Identifikation von Trends und Abweichungen
- Aufbauen statistischer Modelle zur Prognose von Umsatz-, Nutzer- oder Produktkennzahlen
- Definieren von Metriken und Tracking-Konzepten in Abstimmung mit Produktteams
- Präsentieren von Analyseresultaten vor Stakeholdern mit klaren Handlungsempfehlungen
- Automatisieren wiederkehrender Reports durch Skripte und Datenpipelines
- Validieren der Datenqualität durch regelmäßige Konsistenz- und Plausibilitätsprüfungen
- Ableiten von A/B-Test-Ergebnissen und Bewerten statistischer Signifikanz
- Koordinieren mit Data Engineers bei der Strukturierung und Bereitstellung von Datenbankmodellen
Arbeitsumgebungen
- Tech-Startups und Scale-ups, die Innovation vorantreiben
- Finanzinstitute und Versicherungen mit Fokus auf Datensicherheit
- E-Commerce-Unternehmen, die Kundenerlebnisse optimieren
- Beratungsunternehmen (Analytics & Strategy) für strategische Einblicke
- Gesundheits- und Pharmaunternehmen mit Schwerpunkt auf Datenanalyse
- Öffentliche Verwaltung und NGOs zur Verbesserung von Dienstleistungen
Karrierewege
- Aufstieg zum Senior Data Analyst mit erweiterter Verantwortung
- Entwicklung zum Data Scientist mit Fokus auf maschinelles Lernen
- Übernahme einer Rolle als Business Intelligence Engineer
- Beförderung zum Analytics Manager zur Leitung von Teams
- Spezialisierung als Product Analyst für datengetriebene Entscheidungen
- Erreichen der Position des Chief Data Officer (CDO)
Gesuchtes Profil
Häufige Fragen
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