Viele Unternehmen sammeln kontinuierlich große Mengen an Daten. Diese Daten sind jedoch in ihrer ursprünglichen Form nicht wirklich aussagekräftig. Hier kommt die Datenanalyse ins Spiel. Die Datenanalyse bezeichnet den Prozess, durch den aus Rohdaten aussagekräftige und verwertbare Erkenntnisse gewonnen werden, die als Basis für intelligente Geschäftsentscheidungen dienen.
Ein Datenspezialist analysiert Daten, indem er sie extrahiert, organisert und in verständliche Informationen umwandelt. Anschließend teilt er seine Erkenntnisse in Form von Vorschlägen oder Empfehlungen für die nächsten Schritte des Unternehmens mit.
Datenanalyse ist ein Teil von Business Intelligence, der Unternehmen dabei hilft, spezifische Probleme und Herausforderungen zu lösen. Dabei werden Muster in einem Datensatz gesucht, um nützliche und relevante Informationen über einen bestimmten Unternehmensbereich zu erhalten – zum Beispiel das Verhalten von Kundengruppen oder die Nutzung eines spezifischen Tools durch Mitarbeiter.
Die Analyse von Daten unterstützt Sie dabei, vergangene Ereignisse zu verstehen und zukünftige Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Sie können fundierte Entscheidungen treffen, indem Sie sich auf die vorhandenen Daten stützen, anstatt Ihre Strategien und Entscheidungen auf Vermutungen zu gründen. Durch die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse können Unternehmen und Organisationen ihr Publikum, ihre Branche und ihr Unternehmen insgesamt besser verstehen und dadurch Entscheidungen treffen und vorausschauend planen.
Hauptverantwortlichkeiten eines Datenanalysten
Die Tätigkeiten eines Datenanalysten hängen davon ab, wie umfangreich ein Unternehmen seine Entscheidungen anhand von Daten trifft. Im Allgemeinen umfassen diese Aufgaben folgende Bereiche:
- Übersetzung von großen Datenmengen in verständliche Informationen
- Verarbeitung von Daten
- Analyse von Daten
- Visualisierung von Daten
- Entwerfen und Pflegen von Datensystemen und Datenbanken; dazu gehört auch das Beheben von Codierungsfehlern und anderen datenbezogenen Problemen.
- Auswertung von Daten aus primären und sekundären Quellen und anschließende Reorganisation dieser Daten in einem Format, das sowohl von Menschen als auch von Maschinen leicht gelesen werden kann.
- Verwendung statistischer Werkzeuge zur Interpretation von Datensätzen, wobei besonderes Augenmerk auf Trends und Muster gelegt wird, die für diagnostische und prädiktive Analysen wertvoll sein könnten.
- Erstellung von Berichten für die Geschäftsleitung, die Trends, Muster und Vorhersagen anhand relevanter Daten effektiv vermitteln.
- Zusammenarbeit mit den Geschäftsbereichsverantwortlichen bei der Entwicklung von Anforderungen, der Definition von Erfolgsmetriken, der Verwaltung und Durchführung von Analyseprojekten und der Auswertung der Ergebnisse.
- Proaktive Kommunikation und Zusammenarbeit mit Stakeholdern, Geschäftsbereichen, technischen Teams und Support-Teams zur Definition von Konzepten und Analyse von Bedürfnissen und funktionalen Anforderungen.
- Sammeln neuer Daten zur Beantwortung von Kundenfragen, Sammeln und Organisieren von Daten aus verschiedenen Quellen.
- Datenprozesse einrichten, Datenqualitätskriterien definieren und Datenqualitätsprozesse implementieren.
Wie sieht der typische Prozess aus, den ein Data Analyst durchläuft?
Nachdem wir nun die allgemeine Rolle des Datenanalysten geklärt haben, wollen wir uns nun dem eigentlichen Prozess der Datenanalyse widmen.
Schritt 1: Definieren Sie die Frage(n), die Sie beantworten wollen
Der erste Schritt besteht darin, festzustellen, warum Sie eine Analyse durchführen und welche Frage oder Herausforderung Sie zu lösen hoffen. In diesem Stadium gehen Sie von einem klar definierten Problem aus und stellen eine relevante Frage oder Hypothese auf, die Sie testen können. Anschließend müssen Sie festlegen, welche Art von Daten Sie benötigen und woher diese stammen sollen.
Ein Beispiel: Ein potenzielles Geschäftsproblem könnte darin bestehen, dass Kunden nach Ablauf der kostenlosen Testphase keine kostenpflichtige Mitgliedschaft abschließen. Ihre Frage könnte dann lauten: “Welche Strategien können wir anwenden, um die Kundenbindung zu erhöhen?”
Schritt 2: Erfassen Sie die Daten
Wenn Sie eine klare Fragestellung im Kopf haben, können Sie mit der Datenerfassung beginnen. Datenanalysten sammeln in der Regel strukturierte Daten aus primären oder internen Quellen, z. B. aus CRM-Software oder E-Mail-Marketing-Tools. Sie können sich aber auch an sekundäre oder externe Quellen wenden, z. B. an offene Datenquellen. Dazu gehören Regierungsportale, Tools wie Google Trends und Daten, die von großen Organisationen wie UNICEF und der Weltgesundheitsorganisation veröffentlicht werden.
Datenanalysten, die viel im Marketing arbeiten, haben als Quellen auch oft große Marketing-Tools, von Google und Facebook in Kombination von Rohdaten von Google Analytics.
Schritt 3: Bereinigen Sie die Daten
Sobald Sie Ihre Daten gesammelt haben, müssen Sie sie für die Analyse vorbereiten – und das bedeutet eine gründliche Bereinigung Ihres Datensatzes. Ihr ursprünglicher Datensatz kann Duplikate, Anomalien oder fehlende Daten enthalten, die die Interpretation der Daten verzerren könnten. Die Datenbereinigung kann eine zeitaufwändige Aufgabe sein, ist aber entscheidend für die Erzielung genauer Ergebnisse.
Schritt 4: Analysieren Sie die Daten
Wie Sie die Daten analysieren, hängt von der Fragestellung und der Art der Daten ab, mit denen Sie arbeiten. Beispiele für Techniken sind Regressions-, die Cluster- und die Zeitreihenanalyse.
Schritt 5: Visualisieren und teilen Sie Ihre Ergebnisse
In diesem letzten Schritt des Prozesses werden die Daten in wertvolle Geschäftserkenntnisse umgewandelt. Je nach Art der durchgeführten Analyse stellen Sie Ihre Ergebnisse in einer für andere verständlichen Form dar, z. B. in Form eines Diagramms oder einer Grafik.
In dieser Phase zeigen Sie, was die Datenanalyse in Bezug auf Ihre ursprüngliche Frage oder geschäftliche Herausforderung aussagt, und besprechen mit den wichtigsten Stakeholdern, wie es weitergehen soll. Dies ist auch ein guter Zeitpunkt, um etwaige Einschränkungen Ihrer Datenanalyse aufzuzeigen und zu überlegen, welche weiteren Analysen durchgeführt werden könnten.
Welche Fähigkeiten braucht man, um Data Analyst zu werden?
Von Datenanalysten wird erwartet, dass sie bestimmte Fähigkeiten und Fertigkeiten vorweisen können. Hier sind einige der wichtigsten Hard- und Soft Skills, die Sie als Datenanalyst benötigen:
- Mathematische und statistische Fähigkeiten: Datenanalysten arbeiten einen Großteil ihrer Zeit mit Zahlen, daher ist es selbstverständlich, dass Sie ein mathematisches Gehirn brauchen!
- Kenntnisse von Programmiersprachen wie SQL und Python: Wie wir gesehen haben, sind Datenanalysten auf eine Reihe von Programmiersprachen angewiesen, um ihre Arbeit zu erledigen. Das mag zunächst abschreckend wirken, ist aber nichts, was man nicht mit der Zeit lernen kann.
- Eine analytische Denkweise: Es reicht nicht aus, einfach nur die Zahlen zu berechnen und die Ergebnisse mitzuteilen; Datenanalysten müssen in der Lage sein, zu verstehen, was vor sich geht, und bei Bedarf tiefer zu graben.
- Ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten: Datenanalysten verfügen über eine Vielzahl von Tools und Techniken, und ein wichtiger Teil ihrer Arbeit besteht darin, zu wissen, was sie wann einsetzen müssen. Denken Sie daran: Bei der Datenanalyse geht es um die Beantwortung von Fragen und die Lösung von geschäftlichen Herausforderungen, und das erfordert eine ausgeprägte Problemlösungskompetenz.
- Ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten: Sobald Sie aus Ihren Daten wertvolle Erkenntnisse gewonnen haben, ist es wichtig, dass Sie Ihre Ergebnisse so weitergeben, dass sie dem Unternehmen zugute kommen. Datenanalysten arbeiten eng mit den wichtigsten Interessengruppen des Unternehmens zusammen und sind unter Umständen für die Weitergabe und Präsentation ihrer Erkenntnisse an das gesamte Unternehmen verantwortlich. Wenn Sie also mit dem Gedanken spielen, Datenanalyst zu werden, sollten Sie sich vergewissern, dass Sie sich mit diesem Aspekt der Arbeit wohlfühlen.
Welche Tools und Technologien werden von Data Analysten verwendet?
Data Analysts verwenden in der Regel eine Vielzahl von Tools und Technologien, um Daten zu sammeln, zu analysieren und zu visualisieren. Einige der am häufigsten verwendeten Tools und Technologien sind:
- Excel: Es ist ein leistungsfähiges Tool zur Datenanalyse, das für einfache bis mittelschwere Analysen verwendet werden kann.
- SQL: Es ist eine Standardabfragesprache, die zur Verarbeitung und Abfrage von relationalen Datenbanken verwendet wird.
- R oder Python: Es sind Programmiersprachen, die für statistische Analysen und Datenwissenschaft verwendet werden.
- Power BI oder Tableau: Es sind Tools zur Datenvisualisierung, die es ermöglichen, komplexe Daten in interaktiven Dashboards und Grafiken darzustellen.
- Hadoop oder Spark: Es sind Big-Data-Verarbeitungsframeworks, die für die Verarbeitung von großen Datenmengen verwendet werden.
- Cloud-basierte Dienste wie Amazon S3, Azure Data Lake oder Google Cloud Storage: Diese Dienste werden verwendet, um große Datenmengen zu speichern und zu verarbeiten.
- andere Tools wie Alteryx, Talend, RapidMiner, KNIME, etc.
Es ist wichtig zu beachten, dass die Wahl der Tools und Technologien von der Art der Datenanalyse und den Anforderungen des Unternehmens abhängt. Ein Data Analyst wird wahrscheinlich nicht alle oben genannten Tools und Technologien beherrschen, sondern sich auf einige spezialisieren.