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19. Dezember 2020

Was macht ein Datenanalyst?

Ironhack - Changing The Future of Tech Education

Data Analytics

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Die Aufgaben eines Datenanalysten sind von Unternehmen zu Unternehmen sehr unterschiedlich. Im Gegensatz zu Berufen in der Medizin oder der Buchhaltung gibt es keine staatlichen oder nationalen Zertifikate, die ein Datenanalyst zum Nachweis seiner Qualifikationen erwerben kann. Es kann sehr schwierig sein, ein umfassendes Verst√§ndnis f√ľr die t√§glichen Aufgaben eines Datenanalysten zu bekommen. Wir zeigen dir, welche Arten von Fragen ein Datenanalyst beantwortet, welche Tools er verwendet und wie du eine spannende Karriere als Datenanalyst starten kannst. Die Nachfrage nach Datenanalysten steigt rapide an, da Unternehmen versuchen, ihre enormen Datenbest√§nde zu nutzen, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Es gibt keinen besseren Zeitpunkt, um mehr √ľber Datenanalytik zu erfahren.

Alltägliche Aufgaben 

Im Wesentlichen verwandeln Datenanalysten un√ľbersichtliche Daten in verwertbare Erkenntnisse f√ľr ein Unternehmen oder eine Organisation. Es ist die Aufgabe des Datenanalysten, Rohdaten in eine Geschichte zu verwandeln, die den F√ľhrungskr√§ften eines Unternehmens erz√§hlt werden kann. Die Aufgaben eines Datenanalysten unterscheiden sich zwar von Unternehmen zu Unternehmen, aber es gibt Aufgaben, die den meisten Datenanalysten gemeinsam sind. Wenn Sie sich f√ľr die wichtigsten Details typischer Datenanalystenprojekte interessieren, k√∂nnen Sie sich Beispiele f√ľr Lebensl√§ufe von Datenexperten ansehen.

Die T√§tigkeiten eines Datenanalysten unterscheiden sich zwar von Unternehmen zu Unternehmen, aber es gibt Aufgaben, die den meisten Datenanalysten gel√§ufig sind. Wenn du dich f√ľr die wichtigen Details typischer Datenanalysten-Projekte interessierst, kannst du dir die Lebensl√§ufe von Datenexperten ansehen.

- Abrufen und Bereinigen von Daten

Mit dem Abrufen, Bereinigen und Aufbereiten von Daten verbringt ein typischer Datenanalyst ~80 % seines Tages. Unternehmen sammeln alle Arten von Daten √ľber ihr Marketing, ihre Kunden, ihre Produkte und alles dazwischen. Diese Daten werden normalerweise in einer Datenbank gespeichert. Stell dir eine Datenbank wie eine sehr gro√üe Tabellenkalkulation mit Abermillionen von Zeilen vor. Um auf Daten aus einer Datenbank zuzugreifen, muss man eine Programmiersprache namens SQL verwenden. Wenn man im Meer fischen geht, braucht man ein Boot, um an die Fische heranzukommen. Stell dir SQL wie das Boot vor, das du brauchst, um auf Daten aus einer Datenbank zuzugreifen.

Selbst kleine Unternehmen haben Datenbanken, die Millionen von Zeilen umfassen. Es ist die Aufgabe des Datenanalysten, genau herauszufinden, welche Daten er zur Beantwortung der jeweiligen Frage benötigt. Dann muss er den SQL-Code schreiben, um diese Daten abzurufen und in eine Struktur umzuwandeln, die seine Frage beantworten kann.

 

- Erstellen und Automatisieren von Berichten

Berichterstattung ist eine der prim√§ren und wichtigsten Aufgaben eines Datenanalysten. Datenanalysten arbeiten sehr eng mit anderen Abteilungen wie Produkt und Marketing zusammen, um deren Berichtsanforderungen zu verstehen. Um einen Bericht zu erstellen, der Aufschluss dar√ľber gibt, ob eine neue Marketinginitiative funktioniert, muss ein Datenanalyst beispielsweise wissen, welche Kennzahlen anzeigen, ob die Initiative "funktioniert", wie diese Kennzahlen zu berechnen sind, wo die Daten f√ľr diese Berechnungen gespeichert werden und schlie√ülich, wie die Daten angezeigt werden, damit sie f√ľr das Marketingteam n√ľtzlich und umsetzbar sind.

Nachdem ein Bericht in einem Business-Intelligence-Tool wie Tableau erstellt wurde, ist der Datenanalyst damit beauftragt, den Bericht zu pflegen und bei Bedarf zu aktualisieren. Eines ist f√ľr Datenanalysten sicher: Berichte gehen aufgrund von √Ąnderungen der zugrunde liegenden Daten, die zur Erstellung des Berichts verwendet wurden, kaputt. Sie m√ľssen diese Probleme diagnostizieren und beheben, um sicherzustellen, dass der Bericht genaue Ergebnisse anzeigt.

- Beantwortung komplexer Geschäftsfragen

√Ąhnlich wie bei der Erstellung von Berichten ist auch bei der Beantwortung komplexer Gesch√§ftsfragen durch Daten die Zusammenarbeit mit anderen Gesch√§ftsbereichen erforderlich. Datenanalysten arbeiten nie isoliert. Sie m√ľssen die Gesch√§ftsprobleme, die sie zu l√∂sen versuchen, genau verstehen, und das erreichen sie, indem sie mit ihren Kollegen sprechen. Daten in einem Vakuum sind nutzlos. Es ist die Aufgabe des Datenanalysten, mit diesen Daten eine Geschichte zu erz√§hlen.

"Wenn wir Datenanalysten einstellen, versuchen wir herauszufinden, ob sie in der Lage sind, auch bei Unklarheiten Entscheidungen zu treffen. Wir wollen Analysten, die aus Daten verwertbare Empfehlungen ableiten und gleichzeitig die mit ihren Empfehlungen verbundenen Risiken darlegen können", sagt Neal Taparia, der CEO von Soliatired.

Angenommen, dein Unternehmen hat vor einem Monat eine neue Funktion f√ľr ein Produkt eingef√ľhrt. Nun m√∂chte dein Chef wissen, ob sich diese Produkteinf√ľhrung positiv auf das Gesch√§ft ausgewirkt hat. Hier ist Kreativit√§t ein unsch√§tzbarer Vorteil f√ľr einen Datenanalysten. Du musst eine Liste m√∂glicher Faktoren erstellen, die sich auf den Erfolg der Produkteinf√ľhrung auswirken k√∂nnen, diese Faktoren dann quantifizieren und zu einer √ľberzeugenden Antwort kommen. Hat sich diese neue Produktfunktion beispielsweise positiv auf die Conversion Rate der Kunden ausgewirkt? Hat sie die Kundenbindung verbessert? Hatte sie Auswirkungen auf das Volumen der Kundendienstanfragen? Als Datenanalyst muss man sich diese Fragen ausdenken und dann die Antworten auf diese verschiedenen Fragen kombinieren, um zu entscheiden, ob die neue Funktion dem Unternehmen geholfen oder geschadet hat. Letztendlich m√ľssen Datenanalysten konkrete Empfehlungen aussprechen, die sich auf Intuition und Daten st√ľtzen.

Im Gegensatz zu Datenwissenschaftlern erstellen Datenanalysten normalerweise keine Prognose-Modelle, die in Echtzeit f√ľr ein Produkt oder eine Website verwendet werden. So werden Datenanalysten beispielsweise nicht die Funktionalit√§t f√ľr "empfohlene Artikel" auf einer E-Commerce-Website entwickeln, w√§hrend dies ein Datenwissenschaftler tun k√∂nnte.

- Sammeln neuer Daten

Nachdem du mit deinen Gesch√§ftspartnern zusammengearbeitet hast, um deren Berichtsanforderungen oder Gesch√§ftsfragen zu verstehen, die sie beantwortet haben m√∂chten, konzentrierst du dich als Datenanalyst darauf, die erforderlichen Daten zu sammeln, um das Problem zu l√∂sen. Was ist, wenn die Daten, die zur Beantwortung einer Frage ben√∂tigt werden, derzeit nicht verf√ľgbar sind? Was w√§re zum Beispiel, wenn man wissen muss, wie lange ein Benutzer in seinem Konto angemeldet war, man aber als Unternehmen derzeit nicht protokolliert, wann sich jemand von seinem Konto abmeldet? Wenn man nur wei√ü, wann sich ein Benutzer anmeldet, aber nicht wei√ü, wann er sich abmeldet, kann man auch nicht wissen, wie lange er angemeldet war!

Eine weitere wichtige Aufgabe des Datenanalysten ist es, L√ľcken in der aktuellen Datenerfassung eines Gesch√§ftsbereichs zu erkennen und zu kommunizieren. Sobald eine L√ľcke identifiziert ist, arbeitet der Datenanalyst eng mit dem technischen Team zusammen, um eine L√∂sung zur Schlie√üung dieser L√ľcke zu implementieren.

Datenanalysten skills

Um Daten zu sammeln, diese Daten zu analysieren und die Ergebnisse zu präsentieren, benötigen Datenanalysten einige Werkzeuge. Hier sind die wichtigsten Skills, nach denen Arbeitgeber bei angehenden Datenanalysten suchen:

Wie bereits erw√§hnt, ist SQL die Programmiersprache, die verwendet wird, um Daten aus Datenbanken zu extrahieren. Da fast alle Unternehmen ihre Daten in Datenbanken speichern, ist es nur logisch, dass f√ľr 90 % der Stellenangebote f√ľr Datenanalysten SQL-Kenntnisse erforderlich sind! Als N√§chstes braucht man ein Tool, um die Daten zu analysieren, nachdem sie mit SQL aus der Datenbank abgerufen wurden. An dieser Stelle kommen Excel, Python, R und SAS ins Spiel. Dies sind alles Tools (Python, R und SAS sind Programmiersprachen), die zur Datenanalyse verwendet werden k√∂nnen. Mit diesen Tools lassen sich Trends bewerten, statistische Tests durchf√ľhren und die Ergebnisse Ihrer Analysen visualisieren.

Sobald man die Daten gesammelt und analysiert hat, möchte man die Ergebnisse vielleicht in einem Bericht darstellen, der automatisch aktualisiert wird und auf den alle Beteiligten zugreifen können. Um diese leicht zugänglichen Berichte zu erstellen, muss man ein Business Intelligence (BI)-Tool wie Tableau oder Looker verwenden. Mit diesen Tools lassen sich auf einfache Weise ansprechende Datenvisualisierungen erstellen, die sich im Laufe der Zeit automatisch aktualisieren.

Beispiel f√ľr ein Projekt eines Datenanalysten

Jetzt, da du eine gute Vorstellung von den alltäglichen Aufgaben eines Datenanalysten hast und die Tools der Branche kennst, lass uns das alles zusammenfassen und die Schritte eines Muster Projektes analysieren, an dem du als Datenanalyst arbeiten könntest.

Unternehmensfrage: Funktionieren die TikTok-Anzeigen?

Das Marketing Team deines Unternehmens, das ein monatliches Schokoladen-Abonnement anbietet, hat gerade damit begonnen, mit bezahlten TikTok-Anzeigen zu experimentieren, und möchte wissen, wie diese Anzeigen bisher funktionieren.

Schritt 1: Welche Metriken sind wichtig?

Wenn ein Nutzer eine Anzeige f√ľr ein Produkt sieht, durchl√§uft er ein paar Schritte, bevor er ein zahlender Kunde wird. Wahrscheinlich m√∂chtest du f√ľr jeden Schritt dieses Prozesses Metriken erstellen.

  • Ein Nutzer sieht eine Anzeige auf TikTok. Klickt er sie an?
    Metrik: Klickrate der Anzeige (wie viel Prozent der Personen, die die Anzeige sehen, klicken darauf?)

  • Wenn sie auf die Anzeige klicken und auf die Website weitergeleitet werden, was machen sie dann auf der Website? Verlassen sie die Website sofort? Erkunden sie verschiedene Seiten? Werden sie zu zahlenden Kunden?
    Metrik: Absprungrate, Seiten pro Sitzung, Conversion Rate

  • Wenn sie zu zahlenden Kunden werden, wie viel geben sie aus? Wie lange bleiben sie Abonnenten
    Metrik: Durchschnittlicher Umsatz pro Kunde, Kundenabwanderungsrate

  • Erzielt die Werbekampagne insgesamt mehr Einnahmen als sie kostet? Wie viel mehr?
    Metrik: Kapitalrendite der Werbeausgaben

Bevor du mit dem Sammeln von Daten beginnen kannst, musst du verstehen, welche Kennzahlen du berechnen musst, um die vorliegende Gesch√§ftsfrage zu beantworten. Da wir nun wissen, welche Fragen wir beantworten m√ľssen, haben wir eine Liste von Metriken erstellt, die wir berechnen m√∂chten.

Schritt 2: Sammeln der Daten

Jetzt haben wir eine konkrete Liste von Kennzahlen, die wir im Laufe der Zeit berechnen wollen, um zu sehen, ob diese TikTok-Anzeigenkampagne gut abschneidet, und wir m√ľssen die Daten zur Berechnung dieser Kennzahlen sammeln. Du wirst schnell feststellen, dass die Daten f√ľr diese Metriken haupts√§chlich aus drei Datenquellen stammen:

  • TikTok
    Datenart: F√ľr Anzeigen ausgegebenes Geld, Klickrate der Anzeigen

  • Google Analytics
    Datenart: Google Analytics erfasst Daten dar√ľber, wie Menschen mit Ihrer Website interagieren. So erhalten wir Daten zur Absprungrate und zu den Seiten pro Sitzung von Personen, die auf die Anzeigen klicken.

  • Datenbank
    Datenart: Um Daten dar√ľber zu sammeln, ob Kunden zahlen, was sie zahlen und wie lange sie Kunden bleiben, m√ľssen wir mithilfe von SQL aus der Datenbank Informationen abrufen.

Sobald du weißt, woher du die Daten bekommst, ist es an der Zeit, sie tatsächlich zu bekommen! Wir werden Daten aus TikTok und Google Analytics in Excel exportieren, um diese Kennzahlen zu berechnen. Um Daten aus der Datenbank zu erhalten, musst du die notwendigen SQL-Abfragen schreiben und diese Daten dann ebenfalls in Excel ausgeben.

Schritt 3: Teile deine Erkenntnisse

Endlich liegen dir alle Daten vor, die du brauchst, um die Leistung der TikTok-Anzeigen zu bewerten. Du berechnest alle relevanten Metriken und analysierst die Ergebnisse, um eine Empfehlung auszusprechen. Dabei stellst du fest, dass die Klickrate der Anzeigen zwar niedrig ist, die Personen, die auf die Anzeigen klicken, jedoch in höherem Maße in zahlende Kunden umgewandelt werden und einen höheren Umsatz pro Kunde erzielen als andere Personen, die die Website besuchen.

Obwohl der Return on Investment (ROI) f√ľr das Geld, das f√ľr die Anzeigen ausgegeben wurde, im Moment sehr niedrig ist, empfiehlst du, dass dies drastisch verbessert werden kann, indem mehr Anzeigen getestet werden, um die Klickrate zu erh√∂hen. Insgesamt bist du der Ansicht, dass TikTok-Werbung vielversprechend ist und es sich lohnt, sie weiter zu testen. Du schickst deine Analyse und Empfehlung in Form einer E-Mail an den Marketingleiter.

Wie man einen Job als Datenanalyst bekommt

Die Datenanalyse ist ein anspruchsvoller und lohnenswerter Beruf, der gut bezahlt wird und gute Berufsaussichten bietet. Um in diesem Bereich Fu√ü zu fassen, brauchst du eine solide Grundlage in Statistik, Wirtschaft und den Tools der Branche. Ein Bootcamp f√ľr Datenanalyse ist eine gute M√∂glichkeit, diese erforderlichen F√§higkeiten zu erwerben. Wenn du bereit bist, dich auf Stellen zu bewerben, brauchst du einen aussagekr√§ftigen Lebenslauf als Datenanalyst. Hier ein Beispiel, das dir den Einstieg erleichtert:

Hier findest du die schnellsten Wege, um deinen Lebenslauf hervorzuheben und deine Chancen auf ein Vorstellungsgespräch zu erhöhen:

  1. Beziffer deinen Einfluss. Anstatt zu sagen: "Ich analysierte Daten und gab wirksame Empfehlungen ab", kannst du sagen: "Ich gab datengest√ľtzte Empfehlungen ab, die die Kunden Conversion Rate um 14 % erh√∂hten". Zahlen sprechen lauter als Worte.

  2. Stelle als Einsteiger Projekte in den Mittelpunkt deines Lebenslaufs. Sprich √ľber die Fragen, die du beantworten konntest, die Daten, die du verwendet hast, die Tools, die du benutzt hast, und die Ergebnisse deiner Analyse f√ľr diese Projekte.

  3. Integriere einen Abschnitt √ľber deine F√§higkeiten. Arbeitgeber m√∂chten schnell sehen k√∂nnen, ob du √ľber die technischen F√§higkeiten verf√ľgst, nach denen sie suchen. Dies gilt insbesondere f√ľr Einstiegspositionen.

Du interessierst dich f√ľr Daten und m√∂chtest wissen, wie du dich in deinem jetzigen Beruf weiterentwickeln kannst? Dann probier unser Data Analytics Bootcamp aus, welches dir helfen wird, ein echter Datenexperte zu werden.

 

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