Was macht ein … Data Analyst
Ein Data Analyst ist für das Auswerten verschiedenster Daten zuständig. Er oder Sie analysiert sie auf bestimmte Details und entwickelt auf dieser Basis verschiedene Konzepte. Zudem präsentiert der Data Analyst sie seinen Kollegen und Vorgesetzten und macht sie ihnen verständlich.Die Analysen in diesem Job werden meist anhand eines sogenannten Data Warehouse ermittelt. Dies ist ein zentrales Datenbanksystem, das zu Analysezwecken bestimmte Daten des Unternehmens speichert. Dank verschiedener statistischer Methoden werden diese großen Datenmengen dann interpretiert.
Welche Aufgaben fallen typischerweise an?
- Bearbeitung und Transformation von Daten des Unternehmens
- Analyse und Auswertung von Daten
- Arbeitsergebnisse zusammenfassen und präsentieren
- Coaching von Kollegen und Vorgesetzten
- Wartung und Implementierung von Datensystemen
- Unterstützung in der Qualitätskontrolle
- Implementierung (neuer) Systeme zur Datensammlung
- Beschaffung der richtigen Daten aus externen und internen Datenbanken
- Umwandlung von Rohdaten in das passende Format (Data Wrangling)
- schreiben von Querys
- enge Zusammenarbeit mit den Entwicklerteams
- Erstellung und Entwicklung von Reports
- Definierung der richtigen Kennzahlen, an denen z. B. die Wirtschaftlichkeit einzelner Unternehmensprozesse abgelesen werden kann.
Wie sieht ein Arbeitstag aus?
Morgens wird zunächst einmal die laufenden Kampagnen und das Monitoring gecheckt. Monitoring ist die Überwachung von Vorgängen. Es ist ein Überbegriff für alle Arten von systematischen Erfassungen (Protokollierungen), Messungen oder Beobachtungen eines Vorgangs oder Prozesses mittels technischer Hilfsmittel oder anderer Beobachtungssysteme.
(Eine Funktion des Monitorings besteht darin, bei einem beobachteten Ablauf oder Prozess festzustellen, ob dieser den gewünschten Verlauf nimmt und bestimmte Schwellwerte eingehalten werden, um andernfalls steuernd eingreifen zu können. Monitoring ist deshalb ein Sondertyp des Protokollierens.)
Nachdem alle Klicks, Conversions, Engagements und Impressions analysiert wurden, wird dies mit dem Team geteilt und besprochen. Dann ist die nächste Aufgabe laufende und neue Kampagnen zu optimieren. Hier muss immer die “Kundenbrille” aufgesetzt werden, um ein optimales Ergebnis für den Kunden zu erlangen. Mindestens eine Optimierung am Tag sollte Ziel sein. Die Zufriedenheit des Kunden steht hier an erster Stelle.
Am Abend werden alle gesammelten Daten und die To Do`s in Jira eingetragen, um gut vorbereitet in den nächsten Tag zu starten.
Welche Besonderheiten gibt es zu beachten?
Der Data Analyst und der Data Scientist sind zwei sehr ähnliche Berufe. Im Regelfall formuliert ein Data Scientist die Fragestellungen für das Unternehmen, die er mit seiner Datenbasis beantworten möchte, selbst. Er programmiert auch für das Unternehmen- im Gegensatz zum Data Analyst, der sich ausschließlich mit der Datenanalyse und Datenoptimierung beschäftigt. Der Data Analyst bekommt die Aufgabenstellung von anderen Teams vorgegeben (z.B. vom Vertrieb oder Marketing) und sucht eine Lösung für ihre Fragen. In diesem Berufsfeld hat man verschiedene Möglichkeiten sich zu spezialisieren:
- Financial Analyst — oft im Versicherungswesen anzutreffen.
- Data Analyst BI — ein Experte für Unternehmensprozesse, der in fast allen Branchen gefragt ist.
- Customer Data Analyst — der Kundenversteher.
- Big Data Analyst — Mit Algorithmen analysierst Du automatisch gigantische Datenmengen, z.B. für Echtzeit-Updates von Flugticketpreisen.
- Risk Analyst — häufig im Bankensektor und der Unternehmensberatung unterwegs.
- Clinical Data Analyst — unerlässlich für die Weiterentwicklung von E-Health.
- Weather Analyst — wie das Wetter wird, verraten Dir die Daten.
- UX Data Analyst — der Userversteher.
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