Definition und Rolle im Unternehmen: Data Analyst

Ein Datenanalyst, auch Data Analyst oder Datenanalytiker genannt, ist weit mehr als nur ein Zahlen-Nerd. Er ist ein echtes Multitalent und verfügt über die Fähigkeit, technisches Verständnis mit wirtschaftlichem Denken zu verbinden. Als Experte für die Interpretation von Unternehmensdaten erkennt er Muster und Zusammenhänge dort, wo andere nur Unmengen an Zahlen sehen. Mit analytischem Verständnis verwandelt ein Data Analyst die tägliche Informationsflut so in wertvolle Erkenntnisse – und die können allen Abteilungen im Unternehmen einen Mehrwert bieten. 

Damit Kollegen ohne technischen Hintergrund die Ergebnisse direkt nutzen können, bereiten Data Analysts die Daten leicht verständlich auf. So können zum Beispiel die aus Zahlen gewonnenen Schlussfolgerungen dem Vertrieb aufzeigen, warum die Verkäufe in bestimmten Regionen schwanken. Das Marketing wiederum kann dank der Datenvisualisierung in Form von Reportings wertvolle Einblicke ins Kundenverhalten erhalten und Kampagnen personalisiert und auf die Zielgruppen zugespitzt ausspielen (1). 

Damit dies gelingt, setzen Datenanalytiker verschiedene Methoden ein: Von SQL für die Datenbankabfragen über Python für komplexere Analysen bis hin zu Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI, mit denen aus Zahlen aussagekräftige Darstellungen entwickelt werden. Je nach Projektanforderung können auch spezialisierte Tools für statistische Auswertungen oder Prozessanalysen eingesetzt werden.

Data Analyst vs. Data Scientist vs. Data Engineer

Die Rolle unterscheidet sich gerade in großen Unternehmen von anderen Data-Berufen, abhängig von der Unternehmensform und der Menge der gesammelten Informationen arbeiten dann häufig verschiedene Datenexperten Hand in Hand. Während beim Datenanalysten die Analyse und Interpretation vorhandener Daten im Vordergrund steht, beschäftigen sich Data Scientists hauptsächlich mit der Entwicklung komplexer Algorithmen und Machine Learning. Deren Aufgaben sind somit vorgelagert. Data Engineers hingegen bauen die technische Infrastruktur für Datenanalysen auf und schaffen so das eigentliche Fundament für die Arbeit mit den Datenmengen.

Hauptaufgaben eines Datenanalysten

Zwar dreht sich für den Datenexperten vieles um Dateninformationen und Analytics, trotzdem ist der Arbeitsalltag eines Datenanalysten alles andere als eintönig (2). Ein Projekt beginnt meist mit der Datensammlung und -aufbereitung. Hier gilt es zunächst, relevante Datenquellen zu identifizieren und die Informationen in eine analysierbare Form zu bringen. Dies klingt einfacher als es ist, denn oft liegen die Daten in unterschiedlichen Formaten und Qualitätsstufen vor.

Die eigentliche Analyse bildet das Herzstück der Arbeit. Mit Hilfe statistischer Methoden und spezieller Analysetools untersucht der Datenanalyst die aufbereiteten Daten nach Mustern, Trends und Zusammenhängen. Dabei kommt es nicht nur auf technische Expertise an, sondern auch auf ein tiefes Verständnis des jeweiligen Geschäftsbereichs.

Ein besonders wichtiger Aspekt ist die Visualisierung der Ergebnisse. Denn selbst die brillanteste Analyse ist wertlos, wenn sie für alle anderen Zielgruppen nicht verständlich kommuniziert wird. Datenanalysten analysieren daher nicht nur, sondern erstellen on top aussagekräftige Dashboards und Berichte, die komplexe Zusammenhänge für alle Nicht-Zahlenexperten und / oder Mathematik-Laien auf einen Blick erfassbar machen (3).

Die Aufgaben eines Data Analysts im Überblick:

Erforderliche Kompetenzen für Data Analysts

Neben einem Gefühl für Zahlen machen einen Datenanalysten vor allen Dingen technische Fähigkeiten aus. Wünschenswerte Skills für diesen Beruf sind:

- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse für die Datenbankabfrage

- Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder R

- Fundiertes statistisches Verständnis sowie Kenntnisse in (Finanz-) Mathematik

- Expertise in Visualisierungstools und BI-Software

Mindestens genauso wichtig für die Tätigkeit sind jedoch die Soft Skills, denn die Datenexperten sind immer auch Vermittler – und zwar zwischen Unmengen von Daten und den verschiedenen Stakeholdern (4):

• Kommunikationstalent: Ein erfolgreicher Datenanalyst zeichnet sich durch exzellente Kommunikationsfähigkeiten aus. Er muss komplexe Sachverhalte auch Nicht-Experten verständlich erklären können und in der Lage sein, mit verschiedenen Stakeholdern auf Augenhöhe zu kommunizieren.

   

• Problemlösungskompetenz: Unmengen an Daten gehen oft mit komplexen Herausforderungen einher. Über die klassischen technischen Lösungsansätze hinaus fordern eben diese Herausforderungen nicht selten auch kreative Lösungsansätze. Tüfteln mit den Zahlen ist mehr als erwünscht!

   

• Begeisterungsfähigkeit: Big Data, Künstliche Intelligenz, Machine Learning – die Technologielandschaft verändert sich rapide . Dies erfordert, dass ein Datenexperte sich in diesem Bereich mit Neugierde und Begeisterung in die neuesten Technologien einarbeitet.

Herausforderungen und Lösungsstrategien für Datenexperten

Die größte Herausforderung liegt oft in der Qualität und Verfügbarkeit der Daten. Denn: Unvollständige, fehlerhafte oder unstrukturierte Daten sind eher die Regel als die Ausnahme. Hier ist analytisches Geschick gefragt, um dennoch zu validen Ergebnissen zu kommen. Systematisches Denken, ein planvolles Vorgehen und eine sorgfältige Dokumentation sind dabei unerlässlich.

Eine weitere Herausforderung stellen die verschiedenen Stakeholder-Erwartungen dar. Oft müssen Datenanalysten zwischen technischen Möglichkeiten und geschäftlichen Anforderungen vermitteln. Hilfreich sind den Analysten dabei folgende Strategien:

- Frühzeitige Abstimmung der Erwartungen und Ziele

- Regelmäßige Updates zum Projektfortschritt

- Klare Kommunikation der Möglichkeiten, aber  auch der Grenzen der Analyse

- Voller Fokus auf den geschäftlichen Mehrwert

Gehaltsperspektiven für Datenanalysten 

Die Ausbildung beziehungsweise Weiterbildung zum Datenexperten lohnt sich, denn das Gehalt von Datenanalysten ist bereits als Berufsanfänger attraktiv und steigt mit zunehmender Erfahrung deutlich an. Einsteiger können je nach Unternehmensgröße und Branche mit einem Jahresgehalt von etwa 51.000 Euro brutto rechnen, wobei Großunternehmen in der Regel besser zahlen als kleinere Firmen (5).

Mit wachsender Berufserfahrung steigt das Gehalt im Job auf durchschnittlich 69.500 Euro. Entscheidend für die weitere Karriere ist die kontinuierliche Weiterbildung, schließlich entwickeln sich auch die Technologien und Methoden in Windeseile weiter. Aber: Laut Kununu beträgt der Gender Pay Gap bei etwa zehn Jahren Berufserfahrung 14 %. Das heißt, während männliche Data Analysts etwa 72.400 Euro jährlich verdienen, liegt das Gehalt bei Frauen nur bei durchschnittlich 62.600 Euro (6). In Österreich liegt die durchschnittliche Gehaltsspanne für Data Analysts zwischen 50.000 und 54.000 Euro Jahresgehalt (7). Für Senior-Analysten kann das Jahresgehalt, abhängig von der Unternehmensgröße und der Branche, auf über 80.000 Euro brutto pro Jahr ansteigen (8).

Fazit: Daten-Job mit viel Potenzial 

Die Welt ist heute datengetrieben. Und mit der fortschreitenden Digitalisierung wächst auch die Menge verfügbarer Daten exponentiell. Aus genau diesem Grund wird die Bedeutung von Datenanalysten in den kommenden Jahren weiter zunehmen. Denn: Unternehmen, die Daten und die damit einhergehenden Informationen effektiv nutzen, verschaffen sich einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil. Sie können Kunden besser verstehen, die Lieferketten optimal ausrichten oder Werbekampagnen personalisiert ausspielen.

Für Datenanalysten bedeutet dies ausgezeichnete Zukunftsperspektiven. Dabei bietet der Beruf nicht nur spannende fachliche Herausforderungen, sondern auch die Möglichkeit, einen echten Mehrwert für Unternehmen zu schaffen. Voraussetzungen dafür sind technisches Verständnis, analytisches Denken und kommunikative Fähigkeiten.

Die Entwicklung geht dabei klar in Richtung Spezialisierung. Während grundlegende Analyseaufgaben zunehmend automatisiert werden, steigt der Bedarf an Experten, die komplexe Zusammenhänge erkennen und strategische Empfehlungen ableiten können. Der Datenanalyst der Zukunft wird damit noch stärker zum strategischen Berater für die Führungsebene von Unternehmen.

Quellen: 

1. Data Analyst/in (Zuletzt abgerufen am 17.02.2025 unter arbeitsagentur.de)
2. Data Analyst: Wege zum Beruf (Zuletzt abgerufen am 17.02.2025 unter ausbildung.de)
3. Wo Daten­berg­steiger hoch hinaufkommen (Zuletzt abgerufen am 17.02.2025 unter mittelstandswiki.de)
4. Datenanalyst (Zuletzt abgerufen am 17.02.2025 unter careerguide24.com)
5. Datenanalyst: Gehälter in Deutschland (Zuletzt abgerufen am 17.02.2025 unter stepstone.de)
6. Data Analyst Gehalt in Deutschland (Zuletzt abgerufen am 17.02.2025 unter kununu.com)
7. Data Analyst: Gehaltsspanne in Österreich (Zuletzt abgerufen am 25.04.2025 unter stepstone.at)

8 Data Analyst: Gehaltsspanne in Österreich für Senior Analysten (Zuletzt abgerufen am 25.04.2025 unter glassdoor.at)

Hinweis: In diesem Text wird die männliche Form für personenbezogene Hauptwörter benutzt (z.B. „der Analyst“, „der Experte“). Dies dient allein dem Lesefluss, es sind alle Geschlechter gemeint.