Berufsbild Datenanalyst: Wo Daten­berg­steiger hoch hinaufkommen

Für viele Unter­nehmen ist der Um­gang mit Big Data mittler­weile un­verzicht­bar. Ent­scheidend ist dabei aber nicht nur, den Über­blick zu be­halten, sondern auch für verwert­bare In­forma­tionen zu sorgen. Neue Berufs­bilder wie der Data Analyst und der Business Intelli­gence Analyst stehen daher hoch im Kurs.

Bezwinger der Datenberge

Von Friedrich List

Große Konzerne ebenso wie kleine Mittelständler nutzen Big Data als Basis für neue Geschäftsmodelle, in der Produktentwicklung, zur Optimierung interner Prozesse und zur Pflege ihrer Kundenbeziehungen. Früher bezogen Unternehmen die Daten überwiegend aus ihren eigenen Anwendungen. Inzwischen lassen sich wertvolle Informationen aber auch aus einer Vielzahl externer Quellen gewinnen, etwa aus den Social Media oder aus den im Internet der Dinge vernetzten Geräten. Die Menge der zu verarbeiteten Daten wächst dabei unaufhörlich.

In diesem Feld entstehen neue Berufsbilder. Eines davon ist der Data Analyst, ein anderes der Business Intelligence Analyst. Beiden gemeinsam ist, dass sie aus großen Datenmengen sinnvolle Informationen gewinnen müssen. Datenanalysten durchleuchten die gewonnenen Informationen nach unbekannten Beziehungen, untersuchen komplexe Datenstrukturen und bewerten die Qualität der Datenbestände. Gleichzeitig wächst aber auch die Bedeutung herkömmlicher Felder, beispielsweise der Business Intelligence.

Datenversteher

Ein Data Analyst legt Anforderungen an das Datenmaterial fest, wählt die zur Auswertung geeigneten Werkzeuge aus und wendet sie den zu lösenden Problemen entsprechend an. Er entwickelt auch selbst praktikable Analysewerkzeuge und Vorhersagemodelle, die er dann für seine Arbeit nutzen kann. Außerdem gehören die Berichterstattung, das Auswerten von Kennzahlen und das Erarbeiten von Handlungsempfehlungen zu seinen Aufgaben.

Das erfordert natürlich eine enge Zusammenarbeit mit den anderen Fachabteilungen des Unternehmens. Datenanalysten arbeiten üblicherweise in der Marktforschung, in Marketing-Abteilungen von Unternehmen oder in der wissenschaftlichen Forschung. In vielen Unternehmen führen sie Projekte zum Data Mining durch und arbeiten mit den Experten der Business Intelligence eng zusammen. Überdies spielen sie eine wichtige Rolle in der Finanzforschung und bei der Entwicklung von Marketing-Strategien.

Sie werden aber auch in Bereichen eingesetzt, die mit diesen Feldern nicht unmittelbar zu tun haben. Allgemein gesprochen sind das alle Felder, in denen große Datenmengen entstehen – etwa in der Qualitätssicherung oder in Forschung und Entwicklung. Ihre Arbeit vereinigt also rein analytische, kreative und kommunikative Aufgaben. Sie müssen mit großen Datenmengen umgehen, sich in Programmsprachen wie Java oder C# auskennen, aber auch ihre Arbeitsergebnisse und Ideen visualisieren und für Nichtfachleute verständlich präsentieren können.

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Schwarz auf Weiß
Dieser Beitrag ist zuerst in unserer Magazin­reihe „IT & Karriere“ erschienen. Einen Über­blick mit Down­load-Links zu sämt­lichen Einzel­heften be­kommen Sie online im Presse­zentrum des MittelstandsWiki.

Bedingt durch das hohe Innovationstempo in der IT ist das Arbeitsfeld ausgesprochen dynamisch. Wer hier dauerhaft Fuß fassen will, muss sich also kontinuierlich weiterbilden. Den idealen Einstieg bietet ein Hochschulstudium der Informatik, Mathematik oder Physik. Hinzu kommen dann erste Praxiserfahrungen in der Datenanalytik mitsamt den entsprechenden Methoden und Algorithmen. Wichtig sind außerdem SQL-Fachwissen und Erfahrungen im Umgang mit relationalen Datenbanken. Als großes Plus gelten fundierte betriebswirtschaftliche Kenntnisse.

Datenstrategen

Der Business Intelligence Analyst arbeitet in einem ähnlich datengetriebenen Umfeld wie der Data Analyst. Der Begriff Business Intelligence (BI) verbreitete sich in den frühen 90er Jahren. Das vorgegebene Ziel sind datenbasierte Erkenntnisse, mit denen sich die Unternehmensziele besser erreichen lassen. Für Jobs im BI-Bereich gibt es allerdings keine einheitliche Ausbildung. Hier arbeiten Angehörige unterschiedlicher IT-Berufe, jedoch kommen viele andere auch aus dem Verwaltungssektor oder aus dem Vertrieb. Unabdingbar ist in jedem Fall eine solide Wissensbasis in der IT und im Umgang mit Datenbanken.

Die Aufgaben von BI-Analysten bestehen darin, Erkenntnisse zu gewinnen, die der Geschäftsführung bessere operative oder strategische Entscheidungen ermöglichen. Mithilfe analytischer Konzepte und geeigneter Software sammeln sie Daten über das eigene Unternehmen, dessen Produkte und Erfolge am Markt, aber selbstverständlich auch über die Mitbewerber und das allgemeine Marktgeschehen. Diese Informationen werten sie dann mit Blick auf Verbesserungen für das eigene Unternehmen aus. Das kann innerbetriebliche Abläufe und effizientere Kostenstrukturen betreffen, aber ebenso Geschäftsbeziehungen sowie die Kunden- und Lieferantenbeziehungen.

BI-Analysten sind keine Einzelkämpfer, sie arbeiten vielmehr in einem Spezialistenteam oder der entsprechenden Abteilung eines Unternehmens. Ihr Aufgabenbereich beinhaltet die Konzeption, Entwicklung oder Weiterentwicklung, Überwachung und Steuerung von BI-Anwendungen und IT-Systemen. Außerdem bilden sie eine zentrale Schnittstelle zu externen Beratern, denn sie können komplexe betriebliche Abläufe analysieren und so in BI- oder Big-Data-Projekten einen wichtigen Beitrag zum Gelingen des Vorhabens leisten. Weiterhin beobachten sie die Entwicklungen im Markt, pflegen die Kontakte zu Softwareherstellern und steuern die Pflege der Produktprofile.

Auch in Entwicklerteams finden BI-Analysten ihren Platz. Hier verfolgen sie, wo und mit welchen Mitteln Daten gespeichert werden und wie sie verwendet werden können. Profundes Wissen über Speicherstrukturen ist hier ein Muss. Sie führen Gap-Analysen durch, um festzustellen, ob die verwendeten Reporting-Lösungen zu den neuen Anforderungen passen, halten Kontakt zu den Data-Warehouse-Verantwortlichen in den IT-Abteilungen und koordinieren auch hier die externe Beratung.

Der Weg zum Einstieg

Da das Berufsbild recht neu ist, gibt es noch keine exakt darauf zugeschnittene Ausbildung oder gar einen entsprechenden Studiengang. Viele Arbeitgeber erwarten ein abgeschlossenes Hochschulstudium der Wirtschaftswissenschaften, Wirtschaftsinformatik oder als Wirtschaftsingenieur. Wer beizeiten seine Schwerpunkte auf Controlling, Unternehmenssteuerung oder explizit auf Business Intelligence legt, hat aussichtsreiche Chancen bei der Jobbewerbung. Wichtig sind Kenntnisse über relationale, nicht-relationale und multidimensionale Datenbanken. Je nach Arbeitgeber und Branche können auch Erfahrungen mit dem SAP Business Warehouse oder der SAP Business Objects Plattform von Vorteil sein. Andere Unternehmen bauen eher auf ein kaufmännisches oder technisches Studium bzw. eine Kombination von beidem. Kenntnisse in R und SQL sowie Erfahrungen mit verschiedenen Business-Intelligence-Analysewerkzeugen können in keinem Fall schaden.

Der Lohn der Mühen

Die Gehälter variieren je nach Branche des Unternehmens. Spitzenreiter ist laut dem Staufenbiehl-Institut die Luft- und Raumfahrtindustrie mit einem Anfangsgehalt von bis zu 56.000 Euro brutto pro Jahr. Auch Versicherungen, Hardwarehersteller oder die Automobilindustrie zahlen gut. An letzter Stelle liegt dagegen die Medienbranche mit Einstiegsgehältern um die 28.000 Euro. Das durchschnittliche Jahresgehalt eines Data Analyst mit einigen Jahren Praxis liegt bei rund 41.000 Euro, kann aber mit steigender Berufserfahrung bis auf über 70.000 Euro anwachsen. BI-Analysten schneiden hier etwa gleich gut ab. Laut Handelsblatt-Gehaltsreport liegen die Gehälter in den ersten Berufsjahren zwischen 43.000 und 49.000 Euro. Nach einem Jahrzehnt im Beruf sind dann aber 80.000 Euro und mehr pro Jahr keine Seltenheit.

Der Datenberg ruft mich

Diese Zahlen sind allerdings nur bedingt aussagekräftig, zumal es auch auf das eigene Verhandlungsgeschick, die Branche und die Größe des Unternehmens ankommt. In jedem Fall lohnt sich aber ein genauerer Blick auf diese Spezialgebiete, denn die Jobaussichten sind durchaus verlockend. Wen also sich türmende Datenmengen nicht schwindlig machen, der kann womöglich zum Gipfelstürmer im Datengebirge aufsteigen.

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