Daten – Sie bilden das Fundament nahezu jedes Entscheidungsprozesses. Doch wie behalten Unternehmen bei großen Datenmengen den Überblick, wer genau wertet sie aus und was sind die Voraussetzungen für diese Arbeitskräfte? Diesen und weiteren Fragen über den Beruf der Data Analyst*innen gehe ich für dich in diesem Artikel auf den Grund. Darüber hinaus findest du gratis Bewerbungsvorlagen und spannende Bewerbungstipps.
Du möchtest keine Zeit verlieren und direkt online mit der Erstellung deiner Bewerbung starten? Dann wähle unten dein Lieblingsdesign aus und klicke auf den darunter stehenden Button, um direkt zum kostenlosen Bewerbungsgenerator zu gelangen. Profitiere von Textvorlagen für deinen Wunschberuf und erstelle jetzt deine ansprechende Bewerbung!
Ob im Marketing, im Vertrieb, bei den Recruiter*innen oder in der Produktentwicklung, täglich werden in jeder Abteilung eines Unternehmens Entscheidungen getroffen. Um mit diesen Entscheidungen möglichst richtigzuliegen, stützen sie sich auf ein Fundament gesicherter Daten. Da schon kleinste Fehler in der Datenbasis weitreichende Folgen haben können, müssen die gesamten Daten strukturiert, analysiert und vermittelt werden.
Dafür sind Personen eines bestimmten Berufs zuständig: die Data Analyst*innen. Sie behalten im Meer der Daten den Überblick, filtern die relevanten Informationen aus den Datenbanken und sorgen so dafür, dass Entscheidungen auf der bestmöglichen Datenbasis getroffen werden können. Eine gute Datenbasis hilft also dabei, die Anzahl fehlerhafter Entscheidungen eines Unternehmens zu reduzieren und hat so Einfluss auf dessen Erfolg.
Innerhalb der Berufsgruppe der Analyst*innen gibt es unterschiedliche Spezialisierungen. Dem liegt zugrunde, dass diese Stelle als Bindeglied zwischen der Datenbasis und der Abteilung fungiert, die auf die jeweiligen Daten angewiesen ist. Um diese zu filtern und zu übermitteln, benötigt es also Fachwissen des betreffenden Bereichs, weshalb sich die Spezialisierung auf eine Abteilung anbietet.
Diese Arten von Data Analyst*innen lassen sich differenzieren:
Business / Data-Analyst*in: Diese Analyst*innen fokussieren sich darauf, Geschäftsdaten zu verstehen und zu analysieren, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Sie identifizieren Trends, Muster und Zusammenhänge in den Daten, um Einblicke und Empfehlungen für das Management zu liefern.
Financial Analyst*in: Financial Analyst*innen konzentrieren sich auf die Analyse von Finanzdaten, um finanzielle Leistungskennzahlen zu bewerten, Investitionsentscheidungen zu unterstützen und finanzielle Prognosen zu erstellen.
Marketing Analyst*in: Marketing Analyst*innen analysieren Marketingdaten, um die Effektivität von Marketingkampagnen zu bewerten, das Kund*innenverhalten zu verstehen, Zielgruppen zu identifizieren und Empfehlungen für die Marketingstrategie zu geben.
Operations Analyst*in: Diese Analyst*innen analysieren operative Daten, um Effizienzsteigerungen, Prozessoptimierungen und Kostenreduzierungen zu identifizieren. Sie untersuchen Produktionsabläufe, Lieferketten, Lagerbestände und andere operative Bereiche.
Risk Analyst*in: Risk Analyst*innen bewerten Risiken und entwickeln Modelle zur Risikoanalyse und -bewertung. Sie analysieren Daten, um potenzielle Risiken zu identifizieren und Strategien zur Risikominimierung zu entwickeln.
Healthcare Analyst*in: Healthcare Analyst*innen sind auf die Analyse von Gesundheitsdaten spezialisiert, um Einblicke in medizinische Trends, Patient*innenversorgung und Effizienz des Gesundheitssystems zu gewinnen.
Cybersecurity Analyst*in: Diese Analyst*innen analysieren Daten, um Sicherheitslücken, Bedrohungen und Angriffe zu erkennen. Sie entwickeln Strategien zur Stärkung der IT-Sicherheit und zum Schutz von Daten und Systemen.
Die Hauptaufgabe von Data Analyst*innen besteht darin, große Mengen von Daten zu sammeln, zu organisieren, zu bereinigen und zu analysieren, um Trends, Muster und Zusammenhänge zu identifizieren. Sie nutzen verschiedene statistische und analytische Techniken zur Interpretation der Daten und zur Unterstützung von Geschäftsentscheidungen.
Hier sind einige typische Aufgaben von Data Analyst*innen:
Das Sammeln und Bereinigen von Daten: Data Analyst*innen arbeiten mit verschiedenen Datenquellen und extrahieren relevante Informationen. Sie überprüfen die Qualität der Daten, entfernen fehlerhafte oder unvollständige Daten und bereiten sie für die Analyse vor.
Die Analyse von Daten: Data Analyst*innen verwenden statistische Methoden, um Daten zu analysieren und Muster, Trends und Beziehungen zu identifizieren. Sie nutzen Tools zur Datenvisualisierung, um Ergebnisse anschaulich darzustellen.
Das Erstellen von Berichten und Dashboards: Data Analyst*innen erstellen Berichte, Präsentationen und interaktive Dashboards, um ihre Analyseergebnisse zu kommunizieren und Entscheidungsträger*innen mit relevanten Informationen zu versorgen.
Die Entwicklung von Datenmodellen: Analyst*innen entwerfen und implementieren Datenmodelle, die komplexe Datenstrukturen abbilden und die Analyse erleichtern.
Das Liefern von geschäftlichen Einblicken: Data Analyst*innen interpretieren ihre Analyseergebnisse, um Einblicke und Empfehlungen für geschäftliche Entscheidungen zu liefern. Sie helfen dabei, Effizienzsteigerungen, Kosteneinsparungen, Marktchancen oder Problembereiche zu identifizieren.
Das Überwachen der Datenqualität: Sie überwachen kontinuierlich die Datenqualität, identifizieren potenzielle Probleme oder Abweichungen und arbeiten mit anderen Teams zusammen, um Datenprobleme zu beheben.
Du hast es eilig? Dann lade dir hier unseren Steckbrief mit allen wichtigen Informationen rund um den / die Data Analyst*in kostenlos herunter.
Die zunehmende Relevanz von Daten macht Data Analyst*innen für nahezu jedes Unternehmen interessant. Besonders Firmen, in denen große Mengen an Daten anfallen, benötigen sie. Große Datenmengen finden sich meist in entsprechend größeren Unternehmen, allerdings ebenfalls in kleineren Firmen. Dabei spielt die Branche in der Regel nur eine untergeordnete Rolle: Data Analyst*innen sind flexibel in nahezu allen Branchen einsetzbar und bieten somit ein breites Kompetenzspektrum.
In diesen Branchen finden sich Data Analyst*innen:
Technologieunternehmen: Unternehmen in der IT-Branche und Softwareentwicklung, Datenanalyse-Plattformen sowie E-Commerce-Unternehmen setzen Data Analyst*innen ein, um Daten zu analysieren und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. Beispiele sind Intel, SAP oder Amazon.
Finanzdienstleistungen: Banken, Investmentgesellschaften und andere Unternehmen im Finanzsektor nutzen Data Analyst*innen, um Daten aus verschiedenen Quellen zu analysieren und Entscheidungen im Bereich Risikomanagement, Betrugserkennung, Kundenverhalten und Investitionsstrategien zu treffen. Beispiele sind die Deutsche Bank, Sparkasse und Volksbank.
Gesundheitswesen: Krankenhäuser, medizinische Forschungseinrichtungen, Pharmaunternehmen und Versicherungen setzen Data Analyst*innen ein, um Patient*innendaten zu analysieren, medizinische Forschungsergebnisse zu bewerten und Kostenoptimierungen vorzunehmen. Beispiele sind Bayer, Allianz oder Barmer.
Marketing und Werbung: Werbeagenturen, Marketingabteilungen und digitale Marketingunternehmen nutzen Data Analyst*innen, um Kund*innendaten zu analysieren, Marketingkampagnen zu bewerten, Zielgruppen zu identifizieren und die Effektivität von Werbemaßnahmen zu messen. Beispiele sind die Marketingabteilungen von Apple, McDonalds, Nike oder Adidas.
Einzelhandel: Große Einzelhandelsunternehmen oder Drogerieketten setzen Data Analyst*innen ein, um Verkaufsdaten zu analysieren, Verbrauchertrends zu identifizieren, Lagerbestände zu verwalten und personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln. Beispiele sind Lidl, Aldi, Rewe, Kaufland, Penny, Edeka, Netto, Rossmann oder dm.
Beratungsunternehmen: Beratungsunternehmen verschiedener Branchen arbeiten mit Data Analyst*innen zusammen, um Daten zu analysieren, Geschäftsprozesse zu verbessern, Kostenreduktionen zu identifizieren und strategische Empfehlungen auszusprechen. Beispiele sind McKinsey & Company, Boston Consulting Group oder Bain & Company.
Automobilhersteller: In der Automobilindustrie finden die Data Analyst*innen ihre Aufgabenfelder in der Fahrzeugdatenanalyse, der Kund*innenanalyse, der Produktions- und Prozessoptimierung, der Marktforschung oder der Supply-Chain-Analyse. Beispiele sind Porsche, BMW, Tesla oder Mercedes-Benz.
Datenanalyst*in und Data Scientist*in, das klingt erst mal nicht wirklich unterschiedlich. Und tatsächlich werden die Begriffe häufig synonym verwendet, jedoch fälschlicherweise. Es existieren Unterschiede, die für Laien auf den ersten Blick jedoch nicht klar ersichtlich sind, schließlich handelt es sich um Berufe, die einer stetigen Weiterentwicklung unterworfen sind. Deshalb verschwimmen oft die Grenzen zwischen den einzelnen Berufen und was wir heute noch den Data Scientist*innen zuordnen, kann morgen schon in den Aufgabenbereich der Analyst*innen fallen.
Die ersten Unterschiede finden sich schon in den Einstiegsvoraussetzungen. Reicht für Data Analyst*innen traditionell ein abgeschlossenes Bachelorstudium oder seit Neuestem ebenfalls eine abgeschlossene Berufsausbildung, benötigen Data Scientist*innen im Regelfall einen Masterabschluss. Dem geforderten Berufsabschluss folgend ist auch das Gehalt der Data Scientist*innen höher als das der Data Analyst*innen.
Grob zusammengefasst stellen Data Scientist*innen eine weitreichendere Version der Data Analyst*innen dar. Während Data Analyst*innen Daten analysieren, um Fragestellungen zu beantworten, die das Unternehmen ihnen stellt, arbeiten Data Scientist*innen eigeninitiiert, identifizieren und beantworten also eigene Fragestellungen. Sie suchen folglich eigenständig nach Mustern oder Trends, die ihrem Unternehmen zukünftig helfen werden. Die Arbeit der Data Analyst*innen richtet sich hingegen auf bereits existente Fragestellungen, deren Beantwortung ihrem Unternehmen in der aktuellen Situation weiterhilft. Darüber hinaus beschränken sich Analyst*innen meist auf eine bestimmte Quelle, während Scientist*innen mehrere Quellen im Blick behalten.
Data Analyst*innen gehören die nächsten Jahre auf dem Arbeitsmarkt. Dennoch ist der Beruf noch relativ neu. So ist vielen Interessierten noch wenig über die potenziellen Einstiegsmöglichkeiten bekannt. Klar, der Studiengang Data Science scheint auf die Datenanalyse vorzubereiten, aber geht das nicht auch anders? Das und vieles Weitere erfährst du in diesem Abschnitt des Artikels.
Für die Arbeit im Bereich Datenanalyse solltest du einige Voraussetzungen mitbringen. Diese teilen sich in sogenannten Soft Skills und Hard Skills. Soft Skills sind im weiten Sinne Persönlichkeitsmerkmale, die dir helfen, den jeweiligen Beruf auszuüben. Nicht jedes Unternehmen fordert für den gleichen Beruf die gleichen Soft Skills, dennoch lassen sich einige Überschneidungen feststellen. Die von dem Unternehmen für die Stelle geforderten Soft Skills findest du in der jeweiligen Stellenausschreibung. Soft Skills werden oft als Kann-Kriterien bezeichnet, sind sie im Gegensatz zu Hard Skills doch eher optionaler Natur.
Diese Soft Skills sind wichtig:
Analytisches Denken: Ein*e Data Analyst*in sollte über ausgeprägte analytische Fähigkeiten verfügen, um komplexe Daten zu verstehen, Muster zu erkennen und Zusammenhänge herzustellen. Die Fähigkeit, Probleme zu analysieren, logisch zu denken und Lösungsansätze abzuleiten, ist entscheidend.
Problemlösungsfähigkeiten: Data Analyst*innen werden oft vor Herausforderungen und Probleme gestellt, die es zu lösen gilt. Die Fähigkeit, kreativ zu denken, alternative Lösungen zu finden und pragmatische Ansätze zu entwickeln, ist wichtig, um effektive Lösungen zu entdecken.
Kommunikationsfähigkeiten: Data Analyst*innen müssen in der Lage sein, komplexe Daten und Analysen verständlich zu kommunizieren. Die Fähigkeit, technische Konzepte in nicht-technische Sprache zu übersetzen und die Ergebnisse klar und prägnant zu präsentieren, ist wichtig, um das Verständnis und die Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern und Entscheidungsträgern zu erleichtern.
Teamarbeit: Data Analyst*innen arbeiten oft in multidisziplinären Teams und müssen effektiv mit anderen Fachleuten zusammenarbeiten. Die Fähigkeit, sich in ein Team einzufügen, Informationen auszutauschen, gemeinsam an Projekten zu arbeiten und konstruktives Feedback zu geben, ist wichtig, um erfolgreich zu sein.
Zeitmanagement und Priorisierung: Nicht selten kommt es vor, dass Data Analyst*innen an mehreren Projekten gleichzeitig arbeiten, weshalb sie in der Lage sein müssen, ihre Arbeit effizient zu organisieren, Fristen einzuhalten und Prioritäten zu setzen. Die Fähigkeit, Zeitressourcen effektiv zu verwalten und sich auf die wichtigsten Aufgaben zu konzentrieren, ist dabei entscheidend.
Neugier und Lernbereitschaft: Die Datenlandschaft und die Analysetechniken entwickeln sich ständig weiter. Ein*e Data Analyst*in sollte Neugierde sowie die Bereitschaft haben, kontinuierlich zu lernen und sich mit neuen Tools, Technologien und Analysemethoden vertraut zu machen.
Präzise Arbeitsweise: Aufgrund ihrer Ergebnisse werden Entscheidungen getroffen. Selbst wenn sie nur einen kleinen Fehler machen und so die Datenbasis verfälschen, kann das nicht nur unangenehm für sie werden, sondern sogar ihrem Unternehmen schaden. Deshalb sollten Analyst*innen besonders präzise arbeiten.
Hard Skills sind oft die Muss-Kriterien einer Stellenausschreibung. Sie sind für die Einstellung unerlässlich und können somit nicht umgangen werden. Gemeint sind oft die tatsächlich prüfbaren Fertigkeiten, die dich für die Arbeit in dem bestimmten Beruf befähigen. Sie sind meist die fachlichen Fähigkeiten und müssen durch Berufsausbildung, Studium, autodidaktisches Lernen oder Weiterbildungen angeeignet werden. Oft lassen sie sich durch Abschlüsse oder Zertifikate belegen.
Wichtige Hard Skills für Data Analyst*innen sind:
Datenanalyse und statistische Methoden: Du solltest über Kenntnisse in Datenanalysetechniken verfügen, wie z. B. Datenbereinigung, Datenaggregation, deskriptive Statistik, Inferenzstatistik, Regressionsanalyse, Hypothesentests und Datenvisualisierung.
Programmierung: Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, R, SQL oder SAS sind wichtig, um Daten zu manipulieren, Analysen durchzuführen, statistische Modelle zu erstellen und Automatisierungsaufgaben zu erledigen.
Datenbanken und Abfragesprachen: Verständnis von Datenbankkonzepten und Erfahrung in der Verwendung von SQL (Structured Query Language) oder anderen Abfragesprachen sind hilfreich, um Daten aus Datenbanken abzurufen, Abfragen durchzuführen und Daten für Analysen vorzubereiten.
Datenvisualisierung: Kenntnisse in der Erstellung aussagekräftiger und ansprechender Datenvisualisierungen sind wichtig, um komplexe Datenmengen verständlich zu präsentieren. Hierzu gehören Tools wie Tableau, Power BI oder Python-Bibliotheken wie Matplotlib und Seaborn.
Data Mining und maschinelles Lernen: Grundlegende Kenntnisse in Data Mining-Techniken und maschinellem Lernen sind hilfreich, um Muster in den Daten zu entdecken, Vorhersagemodelle zu erstellen und Datenanalyseprozesse zu optimieren. Hierbei können Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Random Forests, lineare Regression oder künstliche neuronale Netze zum Einsatz kommen.
Datenmanagement und Datenqualität: Verständnis für Datenmanagement-Praktiken und Erfahrung im Umgang mit Datenqualitätssicherungstechniken, Datenintegration, Datenbereinigung und Datenvalidierung sind wichtig, um sicherzustellen, dass die analysierten Daten korrekt und zuverlässig sind.
Excel und Tabellenkalkulation: Solide Kenntnisse in Excel oder anderen Tabellenkalkulationsprogrammen sind oft erforderlich, um Daten zu organisieren, einfache Analysen durchzuführen und Berichte zu erstellen.
Eine spezielle Berufsausbildung gab es lange nicht, schließlich handelt es sich noch immer um einen relativ jungen Beruf. Doch seit August 2020 gibt es eine spezifischere Form des / der Fachinformatiker*in. Dieser Beruf wird als Fachinformatiker*in für Daten- und Prozessanalyse bezeichnet. Schon die gängige Ausbildung zum / zur Fachinformatiker*in weist inhaltlich einige Parallelen zum Data Science Studium auf. Dieser Beruf wurde durch die Berufsausbildung zum / zur Fachinformatiker*in für Daten- und Prozessanalyse weiter spezifiziert. Die Ausbildungszeit beläuft sich auf eine Dauer von drei Jahren, kann jedoch bei Bedarf verkürzt werden.
Der gängige Weg, sich für den Beruf der Data Analyst*innen zu qualifizieren, geht allerdings über ein Studium. Als akademischer Weg in den Beruf eigenen sich Bachelorstudiengänge im MINT-Bereich sowie im Bereich der Wirtschaft. Dabei sind besonders die von Vorteil, die eine Grundlage im statistischen Bereich schaffen, also mit quantifizierbaren Daten arbeiten.
Mögliche Studiengänge sind:
Data Science: Studiengänge im Bereich Data Science sind speziell auf die Arbeit mit Daten ausgerichtet. Sie vermitteln Kenntnisse in Datenanalyse, Statistik, maschinellem Lernen, Datenvisualisierung und Programmierung.
Statistik: Ein Studium der Statistik legt den Schwerpunkt auf mathematische und statistische Methoden. Es vermittelt Kenntnisse in Wahrscheinlichkeitstheorie, statistischer Modellierung und Datenanalyse.
Informatik: Ein Studium der Informatik vermittelt Kenntnisse in Programmierung, Datenstrukturen, Algorithmen und Datenbanken. Diese Fähigkeiten sind entscheidend für die Arbeit mit Daten und die Entwicklung von Analysemodellen.
Wirtschaftsinformatik: Ein Studium der Wirtschaftsinformatik kombiniert betriebswirtschaftliche und informationstechnische Inhalte. Es vermittelt Kenntnisse in Datenanalyse, Informationssystemen, Datenbanken und betriebswirtschaftlichen Konzepten.
Geoinformatik: Ein Studium der Geoinformatik kombiniert Geowissenschaften mit Informatik. Es vermittelt Kenntnisse in geografischen Informationssystemen (GIS), räumlicher Datenanalyse und Geodatenmanagement. Dies kann in Bereichen wie Standortanalyse, Geodatenvisualisierung und räumlicher Analyse relevant sein.
Mathematik: Ein Studium der Mathematik kann eine gute Grundlage für eine Karriere als Data Analyst*in sein, da es Kenntnisse in mathematischer Modellierung, Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie und linearer Algebra vermittelt. Diese Fähigkeiten sind wichtig, um komplexe Datenanalysen durchzuführen und statistische Modelle zu entwickeln.
Physik: Ein Studium der Physik vermittelt Kenntnisse in mathematischer Modellierung, Datenanalyse und statistischer Physik. Diese Fähigkeiten können auf die Analyse von Daten in verschiedenen Bereichen angewendet werden, einschließlich der Datenanalyse in der Wissenschaft und im Engineering.
Wirtschaftswissenschaften / Betriebswirtschaftslehre: Studiengänge in Wirtschaftswissenschaften oder Betriebswirtschaftslehre bieten eine breite Grundlage in betriebswirtschaftlichen Konzepten und Analysen. Sie können Kurse in Statistik, Datenanalyse und Datenmanagement enthalten, die für eine Karriere als Data Analyst*in relevant sind.
Ingenieurswissenschaften: Studiengänge wie Elektrotechnik, Maschinenbau oder Chemieingenieurwesen vermitteln technische Kenntnisse und analytische Fähigkeiten, die bei der Arbeit mit Daten nützlich sein können. Solche Studiengänge können unter anderem Kurse in Statistik, Datenanalyse und maschinellem Lernen umfassen.
Informationsmanagement: Studiengänge im Bereich Informationsmanagement konzentrieren sich auf die Verwaltung und Analyse von Informationen in Unternehmen. Sie können Kurse in Datenbanken, Business Intelligence und Datenanalyse enthalten, die für eine Karriere als Data Analyst*in relevant sind.
Diese Liste schließt bei Weitem nicht alle möglichen Studiengänge ein. Statistik als wohl eines der relevantesten Teilgebiete der Datenanalyse ist Teil vieler Studiengänge. Deshalb lässt sich die Anzahl der Studiengänge, die dich für die Arbeit in der Datenanalyse befähigen, nur schwer eingrenzen.
IT-Berufe generell und Data Analyst*innen im Besonderen sind sehr gefragt. Teils berichten Universitäten von fehlenden Doktorand*innen, da die Industrie schon Bachelorstudent*innen mit hohen Gehältern lockt. Das ist im Allgemeinen ein gutes Zeichen für einen potenziellen Quereinstieg. Der Quereinstieg in die Datenanalyse ist nach dem Studium verhältnismäßig einfach. Gerade mathematisch-analytische Studiengänge liefern durch ihre Berührungspunkte mit statistischen Elementen eine Möglichkeit des Quereinstiegs. Eine weitere Möglichkeit besteht in der Verbindung zur IT. Datenbanken müssen schließlich gepflegt und angelegt werden. Einen weiteren Bereich für die Anwendung deiner Programmierfähigkeiten bieten Machine Learning Programme, die dir deine Arbeit erleichtern.
Weiterbildungen helfen dir, innerhalb des Berufslebens den nächsten Schritt zu machen. So kannst du dich als Data Analyst*in durch Weiterbildungen für den Beruf des / der Data Scientist*in qualifizieren. Darüber hinaus können diese jedoch ebenfalls für Quereinsteiger*innen hilfreich sein. Für den Bereich der Datenanalyse sind stetige Fort- und Weiterbildungen ohnehin essenziell. Schließlich ist die Digitalisierung noch immer ein fortlaufender Prozess, durch den sich Tätigkeitsfelder und Anforderungen durchgehend verändern und verschieben.
Mit folgenden Weiterbildungen bereitest du dich auf den Beruf der Data Analyst*innen vor:
IHK-Zertifikatslehrgang zum/-r Data Analyst*in: Der IHK-Zertifikatslehrgang zum/-r Data Analyst*in erfordert ein Grundverständnis von Daten und Datenverarbeitung sowie erste Erfahrungswerte im Umgang mit diesen. Programmierkenntnisse abseits eines sicheren Umgangs mit Excel sind hingegen nicht erforderlich.
Weiterbildung Data Science Professional: Diese Weiterbildung zum Data Science Professional wird gefördert durch die Agentur für Arbeit und richtet sich an Personen, die bereits Grundkenntnisse in Python und linearer Algebra haben. Weiter sollten Grundkenntnisse in Wahrscheinlichkeitsberechnung und Machine Learning vorhanden sein. Darüber hinaus werden Englischkenntnisse auf B2 Niveau erwartet.
Jan WerkFachautor für Bewerbung.net„Die Kosten herkömmlicher Weiterbildungen mögen auf den ersten Blick abschrecken, besonders weil sie in der Regel weniger aussagekräftig sind als ein abgeschlossenes Studium oder eine Berufsausbildung. Wer sich für eine Weiterbildung entscheidet, aber wenig Geld zur Verfügung hat, der kann auf sogenannte E-Learning-Programme ausweichen. E-Learning ist meist kostengünstiger als herkömmliche Weiterbildungsmaßnahmen, durch das Fehlen einer direkten Ansprechperson allerdings wesentlich autodidaktischer. Auf Plattformen wie LinkedIn Learning kannst du dir einen Eindruck über das breite Angebot potenzieller Weiterbildungskurse machen.“
Data Analyst*innen sind wichtig für die Unternehmen unserer Zeit. Die Datenbasis wird immer größer, sodass die Verantwortung dieser Stelle ebenso wächst. So verwundert es nicht, dass das durchschnittliche Monatsgehalt der Data Analyst*innen in Deutschland zwischen 4.000€ und 5.200€ brutto liegt. Dank des meist vorhandenen Masterabschlusses verdienen Data Scientist*innen durchschnittlich noch einmal mehr. Doch auch abseits des Abschlusses besteht für Data Analyst*innen die Möglichkeit, das eigene Gehalt zu beeinflussen. Zunächst wäre da die Berufserfahrung zu nennen, die sie Data Scientist*innen dank ihres früheren Abschlusses durch Ausbildung oder Bachelor meist voraushaben.
Das durchschnittliche Bruttomonatsgehalt bei einer 40-stündigen Arbeitswoche liegt, gemessen an der Berufserfahrung, bei:
Einer Berufserfahrung von unter drei Jahren: 4.200€
Einer Berufserfahrung von drei bis sechs Jahren: 4.300€
Einer Berufserfahrung von sieben bis neun Jahren: 4.500€
Einer Berufserfahrung von über neun Jahren: 5.300€
Über die Berufserfahrung hinaus kann die Unternehmensgröße entscheidenden Einfluss auf das mögliche Gehalt haben. In den meisten Fällen zahlen größere Unternehmen bei gleicher Arbeit mehr als kleinere Unternehmen. Kleinere Firmen bieten jedoch oft die Möglichkeit, dass du statt nur einer festgeschriebenen Tätigkeit ebenfalls andere artverwandte Arbeitsbereiche übernimmst. Diese Erweiterung deines Arbeitsbereiches kann für dich ein höheres Gehalt bedeuten.
Bei einer 40-stündigen Arbeitswoche liegt das durchschnittliche Bruttomonatsgehalt, gemessen an der Unternehmensgröße, bei:
Einer Unternehmensgröße von unter 100 Mitarbeiter*innen: 4.100€
Einer Unternehmensgröße von 101 bis 1000 Mitarbeiter*innen: 4.700€
Einer Unternehmensgröße von 1001 bis 20.000 Mitarbeiter*innen: 5.100€
Einer Unternehmensgröße von über 20.000 Mitarbeiter*innen: 5.900€
Eine weitere signifikante Rolle bei der Zusammensetzung des möglichen Gehalts bildet die geografische Region. Durch bspw. deren verschiedene Lebenshaltungskosten oder konjunkturelle Stärken kann es zu Verschiebungen im Gehaltsspektrum kommen.
.png)
Durchschnittsgehalt (Brutto/Jahr):
Baden-Württemberg: 61.900€
Bayern: 60.100€
Berlin: 54.200€
Brandenburg: 45.800€
Bremen: 55.200€
Hamburg: 60.700€
Hessen: 61.900€
Mecklenburg-Vorpommern: 44.100€
Niedersachsen: 52.800€
Nordrhein-Westfalen: 58.000€
Rheinland-Pfalz: 56.300€
Saarland: 54.700€
Sachsen: 46.300€
Sachsen-Anhalt: 45.600€
Schleswig-Holstein: 50.700€
Thüringen: 46.800€
Die angegebenen Werte sind lediglich Näherungswerte und somit eher zur groben Orientierung gedacht als für tatsächliche Gehaltsverhandlungen.
Data Analyst*innen gehören im weiten Sinne zur Berufsgruppe der ITler*innen, sind also grundsätzlich sehr gefragt. In der IT-Branche lässt sich ein besonderer Bewerbungstrend verzeichnen, die Bewerbung ohne Anschreiben. In dieser speziellen Form der Bewerbung wird auf ein traditionelles Bewerbungsschreiben verzichtet und nur ein Lebenslauf gefordert.
Der Trend wird von amerikanischen Unternehmen wie Amazon und Intel vorangetrieben, die auch an ihren deutschen Standorten an dieser Konvention festhalten. Deutsche Firmen übernehmen nach und nach diese spezielle Form der Bewerbungsunterlagen, allen voran ist hier BMW zu nennen, die für jede Stelle auf ein Anschreiben verzichten. Allerdings fordert das Unternehmen von seinen Bewerber*innen einen Weg zu finden, die die eigene Motivation dennoch einzubringen.
Für den Fall, dass du dennoch ein Anschreiben für deine Bewerbung formulieren möchtest, findest du hier drei Varianten. So bist du für jede mögliche Situation passend vorbereitet.
.png "Dieses Team bringt 4 von 5 Personen ins Vorstellungsgespräch!")
Dieses Team bringt 4 von 5 Personen ins Vorstellungsgespräch!Du willst den Anforderungen der Personaler*innen gerecht werden und eine Bewerbung ohne Anschreiben einreichen? Alles, was dagegenspricht, ist die Befürchtung, deine Motivation oder Persönlichkeit käme in einer nur aus einem Lebenslauf bestehenden Bewerbung zu kurz? Dann können dir „Die Bewerbungsschreiber“ bestimmt weiterhelfen. Mit ihrem neuen Produkt Lebenslauf Plus gelingt es, deine Motivation ansprechend in das übersichtliche Layout eines tabellarischen Lebenslaufes zu integrieren.
Analyst*innen sollten sich unbedingt ausgiebig auf ihr Vorstellungsgespräch vorbereiten, denn hier erlangen Personaler*innen abseits der Bewerbungsunterlagen Eindrücke über die analytischen Fähigkeiten der Bewerber*innen. Um hier optimal antworten zu können, bietet sich eine besondere Technik, die sogenannte STAR-Methode, an. Diese wird von führenden amerikanischen Unternehmen wie Amazon oder Intel auch im deutschen Raum empfohlen und erlangt so immer mehr Wichtigkeit.
STAR ist in diesem Fall ein Akronym, gebildet aus den Anfangsbuchstaben der englischen Begriffe für Situation (Situation), Aufgabe (Task), Aktion (Action) und Ergebnis (Result). Diese Methode bietet die Möglichkeit einer strukturierten Antwort, die den Bewerber*innen bspw. erlaubt, bisherige Erfahrungswerte, Handlungsweisen und die eigene Fähigkeit.
Ein Beispiel für die gelungene Anwendung der STAR-Methode ist:
Hatten Sie bis dato praktische Berührungspunkte mit der Datenanalyse? „In meinem letzten Arbeitsverhältnis mussten wir feststellen, dass unsere Marketingkampagne nicht fruchtete. Um zu klären, ob es Fehler in den zugrunde liegenden Daten gab, habe ich mir den Datenbestand erneut angeschaut. Dabei musste ich feststellen, dass die Kampagne sich ausschließlich an Bestandskund*innen richtete, die Wiederkaufsrate des Produktes jedoch bedingt durch bspw. einen längeren Verbrauchszyklus sehr gering war. Wegen meiner Ergebnisse überdachte unsere Marketingabteilung die Zielgruppe der Werbekampagne und weitete sie auf ein breiteres Publikum aus, was sich letztendlich in höheren Verkaufszahlen bemerkbar machte.“
Einen bestimmten Dresscode für Data Analyst*innen gibt es im Übrigen nicht, bzw. ist dieser meist branchenabhängig. Bist du bspw. Risiko Analyst*in in einer Bank, dann solltest du deine Kleidung im Vorstellungsgespräch entsprechend anpassen. Weil die Vorschriften jedoch selbst dort immer weiter aufweichen, empfehlen wir dir für dein Bewerbungsgespräch den Stil „Business Casual“.
Jan ist seit Anfang 2018 für die webschmiede GmbH tätig und ständig auf der Suche nach aktuellen Trends und Informationen rund um die Themen Bewerbung und Karriere. Dadurch garantiert er, dass unsere Leser immer auf dem neuesten Stand sind. Als Teil des Marketing-Teams konzipiert, lektoriert, erstellt und optimiert er Fachartikel für Bewerbung.net, die-bewerbungsschreiber.de und weitere Bewerbungsportale und ist somit an jeder Phase der Content-Erstellung beteiligt.
Vorlagen für deine Bewerbung
