Was macht ein Data Analyst? Ihr Karriereleitfaden 2025

Read in English (Auf Englisch lesen).

Data Analysts sammeln, bereinigen und interpretieren Datensätze, um Probleme zu lösen oder Fragen zu beantworten, wie zum Beispiel: Auf welche Kundengruppe sollte sich ein Unternehmen mit seiner nächsten Werbekampagne konzentrieren? Welche Altersgruppe ist am anfälligsten für eine bestimmte Krankheit? Welche Verhaltensmuster stehen im Zusammenhang mit Finanzbetrug?

Data Analysts arbeiten in vielen Branchen, darunter Wirtschaft, Finanzen, Strafjustiz, Wissenschaft, Medizin und Verwaltung. In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die Aufgaben von Data Analysts, welche Fähigkeiten Sie für diese Karriere benötigen und wie Sie den Weg dorthin einschlagen können. Wenn Sie anschließend eine Karriere im Datenbereich anstreben, berufsrelevante Fähigkeiten aufbauen und ein anerkanntes Zertifikat erwerben möchten, sollten Sie sich für das Google Data Analytics-Zertifikat anmelden.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist der Prozess, aus Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die zu besseren Geschäftsentscheidungen führen. Der Prozess der Datenanalyse durchläuft typischerweise fünf iterative Phasen:

• Identifizieren von Daten, die Sie analysieren möchten

• Sammeln von Daten

• Bereinigen von Daten zur Vorbereitung der Analyse

• Analysieren von Daten

• Interpretieren von Ergebnissen der Analyse

Data Analysts können je nach der zu beantwortenden Fragestellung unterschiedliche Formen annehmen. Die deskriptive Analyse gibt Aufschluss darüber, was passiert ist; die diagnostische Analyse erklärt, warum es passiert ist; die prädiktive Analyse erstellt Prognosen für die Zukunft; und die präskriptive Analyse liefert schließlich umsetzbare Handlungsempfehlungen.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Data Analysts

Ein Data Analyst sammelt und interpretiert Daten, um ein spezifisches Problem zu lösen. Diese Rolle erfordert viel Zeit mit Daten, beinhaltet aber auch die Kommunikation der Ergebnisse mit den Stakeholdern. 

Hier sind ein paar Aufgaben, die viele Datenanalysten tagtäglich umsetzen:

• Daten sammeln: Analysten sammeln Daten oft selbst. Dies kann die Durchführung von Umfragen, die Verfolgung von Besuchermerkmalen auf einer Unternehmenswebsite oder den Kauf von Datensätzen von Datenerfassungsspezialisten umfassen.

• Daten bereinigen: Rohdaten können Duplikate, Fehler oder Ausreißer enthalten. Datenbereinigung bedeutet, die Qualität der Daten in einer Tabellenkalkulation oder mithilfe einer Programmiersprache zu gewährleisten, damit die Interpretationen nicht falsch oder verzerrt sind.

• Daten modellieren: Dabei werden die Strukturen einer Datenbank erstellt und gestaltet. Sie können auswählen, welche Datentypen gespeichert und erfasst werden sollen, die Beziehung zwischen Datenkategorien festlegen und die tatsächliche Darstellung der Daten analysieren.

• Daten interpretieren: Beim Interpretieren von Daten geht es darum, Muster oder Trends in den Daten zu finden, die die vorliegende Frage beantworten könnten.

• Präsentieren: Die Kommunikation der Ergebnisse ist ein wichtiger Teil Ihrer Arbeit. Sie erstellen Visualisierungen wie Diagramme und Grafiken, schreiben Berichte und präsentieren Informationen interessierten Parteien.

Welche Tools verwenden Data Analysts?

Bei der Datenanalyse nutzen Analysten häufig eine Vielzahl von Tools, um ihre Arbeit präziser und effizienter zu gestalten. Zu den gängigsten Tools in der Datenanalyse-Branche gehören:

• Microsoft Excel

• Google Tabellen

• SQL

• Tableau

• R oder Python

• SAS

• Microsoft Power BI

• Jupyter Notebooks

Erfahren Sie im IBM Zertifizierungsprogramm Datenanalyse mit Excel und R, wie Sie Datenanalysen durchführen, einschließlich Datenvorbereitung, statistischer Analyse und prädiktiver Modellierung mit R, R Studio und Jupyter.

Gehalt und Berufsaussichten für Data Analysts

Das durchschnittliche Grundgehalt eines Data Analyst in Deutschland beträgt laut Glassdoor im April 2025 € 60.000 [1]. Dies kann je nach Erfahrung, Standort und anderen Faktoren variieren.

Data Analysts sind sehr gefragt. Das Weltwirtschaftsforum listete sie als einen der am schnellsten wachsenden Berufe zwischen 2025 und 2030 auf [2]. 

Data Analyst vs. Data Scientist: Was ist der Unterschied?

Data Analysts und Data Scientists arbeiten beide mit Daten, aber ihre Vorgehensweise ist unterschiedlich. Data Analysts arbeiten typischerweise mit vorhandenen Daten, um definierte Geschäftsprobleme zu lösen. Data Scientists entwickeln neue Algorithmen und Modelle, um Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.

Arten von Data Analysts

Da der technologische Fortschritt die Art und Menge der erfassbaren Informationen rasant erweitert hat, ist das Wissen, wie man Daten sammelt, sortiert und analysiert, in nahezu jeder Branche von entscheidender Bedeutung. Data Analysts finden sich unter anderem in den Bereichen Strafjustiz, Mode, Lebensmittel, Technologie, Wirtschaft, Umwelt und im öffentlichen Sektor.

Personen, die Datenanalysen durchführen, können auch andere Berufsbezeichnungen haben, beispielsweise:

• Marktforschungsanalyst

• Wirtschaftsanalyst

• Business Intelligence (BI)-Analyst

• Operations Research Analyst

• Intelligence Analyst

Interessiert an Business Intelligence?

Erwerben Sie mit dem Business Analyst-Zertifikat von IBM die erforderlichen Geschäfts- und Datenkompetenzen für eine Einstiegsposition als Business Analyst. In nur drei Monaten erwerben Sie wichtige Fähigkeiten wie Geschäftssystemanalyse, Projektrisikomanagement und interaktive Datenvisualisierung.

So werden Sie Data Analyst

Es gibt viele Wege, Data Analyst zu werden. Egal, ob Sie gerade Ihren Schulabschluss gemacht haben oder einen Berufswechsel planen: Der erste Schritt besteht oft darin, Ihre übertragbaren Fähigkeiten zu beurteilen und die neuen Fähigkeiten zu entwickeln, die Sie in Ihrer neuen Rolle benötigen.

Technische Fähigkeiten eines Data Analysts

• Datenbanktools: Microsoft Excel und SQL sollten im Werkzeugkasten eines jeden Data Analysts fest verankert sein. Während Excel branchenübergreifend weit verbreitet ist, kann SQL größere Datenmengen verarbeiten und gilt allgemein als unverzichtbar für die Datenanalyse.

• Programmiersprachen: Mit einer statistischen Programmiersprache wie Python oder R können Sie große Datensätze verarbeiten und komplexe Gleichungen lösen. Obwohl Python und R zu den gängigsten Sprachen gehören, empfiehlt es sich, mehrere Stellenbeschreibungen für die Position, die Sie interessiert, durchzusehen, um herauszufinden, welche Sprache für Ihre Branche am nützlichsten ist.

• Datenvisualisierung: Die klare und überzeugende Präsentation Ihrer Ergebnisse ist entscheidend für den Erfolg als Data Analyst. Wenn Sie wissen, wie Sie Informationen optimal mithilfe von Diagrammen und Grafiken präsentieren, stellen Sie sicher, dass Kollegen, Arbeitgeber und Stakeholder Ihre Arbeit verstehen. Tableau, Jupyter Notebook und Excel gehören zu den zahlreichen Tools zur Erstellung von Visualisierungen.

• Statistik und Mathematik: Das Verständnis der Konzepte hinter den eigentlichen Aufgaben von Datentools wird Ihnen bei Ihrer Arbeit enorm helfen. Ein solides Verständnis von Statistik und Mathematik hilft Ihnen dabei, die besten Tools zur Lösung eines bestimmten Problems zu finden, Fehler in Ihren Daten zu erkennen und die Ergebnisse besser zu verstehen.

Wenn Ihnen das zu viel erscheint, keine Sorge – es gibt zahlreiche Kurse, die Ihnen die Grundlagen der technischen Fähigkeiten vermitteln, die Sie als Data Analyst benötigen. Wenn Sie Ihre Fähigkeiten in Datenanalyse und -visualisierung verbessern möchten, sollten Sie das Microsoft Datenvisualisierungs-Zertifikat in Betracht ziehen.

Persönliche Fähigkeiten eines Data Analysts

• Problemlösung: Ein Data Analyst muss die gestellte Frage und das zu lösende Problem gut verstehen. Er sollte außerdem Muster oder Trends erkennen können, die eine Geschichte aufdecken könnten. Kritisches Denken ermöglicht es Ihnen, sich auf die richtigen Datentypen zu konzentrieren, die aufschlussreichsten Analysemethoden zu erkennen und Lücken in Ihrer Arbeit zu finden.

• Kommunikation: Die Fähigkeit, Ihre Ideen anderen zu vermitteln, ist für Ihre Arbeit als Data Analyst entscheidend. Gute schriftliche und mündliche Fähigkeiten zur Kommunikation mit Kollegen und anderen Beteiligten sind für Sie als Data Analyst von Vorteil.

• Branchenkenntnisse: Kenntnisse über die Branche, in der Sie arbeiten – Gesundheitswesen, Wirtschaft, Finanzen oder andere – verschaffen Ihnen einen Vorteil bei Ihrer Arbeit und bei Bewerbungen. Wenn Sie in einer bestimmten Branche Fuß fassen möchten, sollten Sie sich die Nachrichten in Ihrer Branche ansehen oder ein Buch zu diesem Thema lesen. So können Sie sich mit den wichtigsten Themen und Trends der Branche vertraut machen.

Ressourcen für den Start Ihrer Karriere als Data Analyst

Wir haben eine Sammlung von Ressourcen zusammengestellt, die Ihnen bei der Entscheidung helfen sollen, ob der Beruf des Data Analysts das Richtige für Sie ist. Dabei erfahren Sie auch, welche Fähigkeiten Sie erlernen müssen und welche Kurse Sie belegen können, um diesen Beruf zu ergreifen.

Wege zum Data Analyst

Der Erwerb dieser Fähigkeiten ist der erste Schritt zum Data Analyst. Hier sind einige Möglichkeiten, die Sie flexibel in Ihren Alltag integrieren können.

• Professionelles Zertifikat: Professionelle Zertifikatsprogramme für Einsteiger vermitteln Ihnen grundlegende Kenntnisse wie SQL oder Statistik und bieten Ihnen gleichzeitig die Möglichkeit, Projekte für Ihr Portfolio zu erstellen und Echtzeit-Feedback zu Ihrer Arbeit zu erhalten. In der Regel sind hierfür keine Vorkenntnisse erforderlich. Lernen Sie Datenanalyse und erhalten Sie professionelle Schulungen von Branchenführern wie Google, IBM oder Meta auf Coursera.

• Bachelor-Abschluss: Die Bundesagentur für Arbeit empfiehlt eine Weiterbildung zum Data Analyst oder ein Studium in den Bereichen Datenwissenschaft, Mathematik oder Informatik. Viele Online-Bachelor-Studiengänge bieten flexible Zeiteinteilung, sodass Sie Ihr Studium Ihren Prioritäten anpassen können.

• Selbststudium: Wenn Sie sich für einen Weg ohne formale Ausbildung entscheiden, können Sie sich die für die Datenanalyse notwendigen Fähigkeiten auch selbst aneignen. Beginnen Sie mit der passenden Lektüre zur Datenanalyse für Anfänger.

Die Tätigkeit als Data Analyst eröffnet Ihnen auch neue Karrieremöglichkeiten. Viele, die als Data Analyst beginnen, arbeiten später als Data Scientist. Wie Analysten nutzen auch Data Scientists Statistik, Mathematik und Informatik zur Datenanalyse. Wissenschaftler hingegen nutzen möglicherweise fortgeschrittene Techniken, um Modelle und andere Tools zu entwickeln, die Einblicke in zukünftige Trends liefern. Fördern Sie Ihre Karriere in der Datenanalyse mit dem Google Advanced Data Analytics-Zertifikat.

Erwerben Sie noch heute Fähigkeiten als Data Analyst 

Data Analysts nutzen ihr Wissen, um anderen zu fundierteren Entscheidungen zu verhelfen. Erwerben Sie die Fähigkeiten, die Sie für diesen gefragten und schnell wachsenden Beruf benötigen, mit einem dieser Bildungsprogramme auf Coursera auf:

Um sich auf eine Einstiegsposition als Data Analyst vorzubereiten, melden Sie sich am besten für das Google Data Analytics-Zertifikat an. In diesem Einsteigerprogramm lernen Sie von den Datenexperten von Google, wie Sie Daten bereinigen, organisieren, analysieren, visualisieren und präsentieren können.

Um Ihre Karriere als Power BI-Analyst zu starten, erwerben Sie das Microsoft Power BI Data Analyst-Zertifikat. In nur fünf Monaten lernen Sie, Power BI zu verwenden, um eine Verbindung zu Datenquellen herzustellen, die Visualisierungs- und Berichtsfunktionen von Power BI zu erkunden und Excel-Daten für die Analyse in Power BI vorzubereiten.

Um Ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse und -visualisierung zu verbessern, empfiehlt sich das Microsoft Datenvisualiserungszertifikat. Erfahren Sie in diesem Programm, wie Sie Datenvisualisierungen erstellen, Datenmodelle entwickeln und Datensätze vorbereiten und transformieren.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)