Data Analyst:in werden: auf Daten folgen Taten.

KI-News | 5 Min. Lesezeit

20.10.2023

Von Sinja Burgemeister

Data Analyst:in werden in Zeiten der KI

Im digitalen Zeitalter ist die Datenanalyse zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Geschäftsalltags geworden. Jeder Klick, jede Interaktion und jede Transaktion erzeugen Daten, die - wenn sie richtig analysiert werden - wertvolle Einblicke liefern können. Genau hier kommen Data Analyst:innen ins Spiel - Expert:innen, die qualifiziert sind, komplexe Datenmengen zu verarbeiten und aus ihnen nützliche Informationen zu extrahieren. Wir fragen uns: Wie kann man Data Analyst:in werden und wie definiert sich der Beruf in der heutigen und zukünftigen Geschäftswelt? Was sind die Herausforderungen und Möglichkeiten dieses Jobs und welche Rolle spielt dabei die künstliche Intelligenz?

Schluss mit Raten, vertrau den Daten.

Du möchtest wissen, wie Du Data Analyst:in werden kannst? Bevor wir auf diese Frage eingehen, befassen wir uns mit der Definition des Berufs. Data Analysts (m/w/d) spielen eine entscheidende Rolle in der modernen Geschäftswelt, indem sie Daten analysieren und interpretieren, um Unternehmensentscheidungen zu unterstützen. Dazu gehört das Sammeln und Auswerten von Daten, die Erstellung von Berichten und die Präsentation von Ergebnissen. Besonders geeignet für den Beruf der Data Analyst:in sind daher Personen , die analytisches Denken, IT- und Programmierkenntnisse und ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten mitbringen.

Darüber hinaus besteht der Job auch aus der Pflege von Datenbanken und der Überwachung von Systemleistungen. Hier liegt das Hauptaugenmerk auf der Datensicherheit und Leistungsoptimierung. Und warum ist dieser Beruf heut und in Zukunft so relevant? Da Daten in der heutigen Welt als das neue "Gold" betrachtet werden, ist die Fähigkeit, sie lesen und interpretieren zu können, am Arbeitsmarkt stark gefragt. Data Analyst:innen bilden das Herzstück der modernen Geschäftswelt und ermöglichen es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen und datengetriebene Strategien zu verfolgen.

Dies macht das Berufsbild Data Scientist in der modernen Geschäftswelt immer gefragter. Data Scientists (m/w/d) haben nicht nur Expertise in Statistik, Mathematik und Data Management - sie kennen auch Methoden- sowie Tools und verfügen über Kompetenzen in der Informatik. Dadurch sind sie in der Lage, komplexe Aufgaben zu bewältigen und zum Beispiel Machine Learning Algorithmen zu entwickeln und zu implementieren.

DIE DATENANALYSE: ATTRAKTIV UND AUSSICHTSREICH

Nun, da wir den Beruf der Data Analyst:innen einmal angerissen haben zur wesentlichen Frage: Warum lohnt es sich Data Analyst:in zu werden?

STEIGENDE NACHFRAGE:

Mit der Digitalisierung und dem exponentiellen Wachstum von Daten steigt die Nachfrage nach Data Analyst:innen. Fast jedes moderne Unternehmen - unabhängig der Branche oder Größe - benötigt Data Analyst:innen, um Daten zu verwalten, zu analysieren und zu interpretieren.

VIELSEITIGE AUFGABEN:

Data Analysts sind nicht auf eine Branche oder einen Bereich festgelegt. Ob im Gesundheitswesen, zur Verbesserung der Patientenversorgung, in der Finanzdienstleistungsbranche zur Risikoanalysen oder in Technologieunternehmen in der Analyse des Produktverhaltes. Die Möglichkeiten sind vielfältig.

GUTES EINKOMMEN:

Aufgrund der hohen Nachfrage, der strategischen Bedeutung und der speziellen Kompetenzen, die für diesen Beruf erforderlich sind, bieten Unternehmen Data Analyst:innen in der Regel ein attraktives Gehalt. Zudem bieten viele Unternehmen Vorteile wie flexible Arbeitszeiten, Remote-Work und Weiterbildungsmöglichkeiten.

PERSÖNLICHE ENTWICKLUNG:

Der Job von Data Analyst:innen ist eine anspruchsvolle Arbeit und erfordert ständige Weiterbildung. Dies führt zu persönlichem Wachstum, Selbstverbesserung und einem ständigen Gefühl der Leistung. Zudem ist kaum ein Job so sehr am Puls der Zeit und dem technologischen Wandel wie die Arbeit mit Daten.

DATA ANALYSTS DER ZUKUNFT: BIG DATA UND KI

Mit der sich ständig verändernden technologiebasierten Geschäftswelt hat die Rolle der Data Analyst:innen einen Paradigmenwechsel erfahren. Mit der Einführung Künstlicher Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) haben Data Analysts (m/w/d) jetzt noch mehr Werkzeuge zur Verfügung, um Daten effizienter zu analysieren und zu interpretieren.

Denn im Wandel der digitalen Transformation werden immer mehr Unternehmen auf datenbasierte Entscheidungsfindung setzen und die wichtige Rolle, die Data Analyst:innen spielen, entsprechend wertschätzen. Dieser Trend geht auch einher mit der Weiterentwicklung von KI und ML, welche die Fähigkeit von Data Analyst:innen - tiefgehende Analysen durchzuführen und wertvolle Einsichten zu gewinnen - weiter verbessern werden. Die Anwendung dieser fortschrittlichen Technologien in der Datenanalyse ermöglicht es, Muster und Trends zu erkennen, die zuvor für Menschen nicht erkennbar waren. Diese technologischen Fortschritte werden die Rolle von Data Analysts (m/w/d)weiter stärken und noch mehr Möglichkeiten schaffen.

Neben den Möglichkeiten, die dadurch entstehen, bringen die neuen Technologien auch Herausforderungen mit sich: es kommen immer mehr ethische Fragen bezüglich Datenschutz und dem angemessenen Einsatz von KI auf. Data Analysts (m/w/d) sollten sich daher kontinuierlich weiterbilden und über aktuelle Entwicklungen, Trends und ethische Fragestellungen auf dem Laufenden bleiben. Aber auch abgesehen davon spielt Weiterbildung eine entscheidende Rolle dabei, sich der zunehmenden Bedeutung der KI im Datenanalysebereich anzupassen und in der schnelllebigen digitalen Welt mitzuhalten.

Weiterbildung spielt eine entscheidende Rolle dabei, sich der zunehmenden Bedeutung der KI im Datenanalysebereich anzupassen. Durch den Erwerb von Kenntnissen der Tools und Technologien, die in AI und ML verwendet werden, können Data Analysts (m/w/d) besser für die neuen Herausforderungen gerüstet sein, die von der schnelllebigen digitalen Welt gestellt werden. Auch die IU Akademie bietet eine passende Weiterbildung zu diesem Thema an: die Online-Weiterbildung Data Analyst - Python (m/w/d). Hier lernst Du, lernst, wie Du Daten selbständig reinigst, aufbereitest, visualisierst und unternehmensrelevante Vorhersagen tätigst. Dazu machst Du einen Deep Dive in die Programmiersprache Python. Du lernst sowohl das objektorientierte als auch funktionale Programmieren mit Python. Ja, Du kannst danach sogar selbst einfache Skripte in Python schreiben. Weiter geht’s mit der Datenqualität, die Du entsprechend einordnen und managen kannst. Du lernst Techniken zum Erfassen von Daten kennen sowie das Formatieren und Aufräumen von Daten. Dazu gibt’s Best Practices für eine effektive Datenvisualisierung. Interessiert? Dann hol Dir alle Infos zur Weiterbildung Data Analyst - Python (m/w/d).

Und prompt(s) verändert sich die Datenanalyse

Durch den Einsatz von KI wird erwartet, dass Data Analyst:innen zukünftig immer öfter mit "Prompts" arbeiten werden. Was sind Prompts? In diesem Kontext bezieht sich der Begriff "Prompts" auf Situationen oder Fragen, die an KI-Systeme gestellt werden, um eine spezifische Information oder Berechnung zu generieren.

Data Analysts und Data Scientists könnte dem KI-System eine Frage oder Anweisung geben, zum Beispiel: "Zeige mir die Umsatzentwicklung des letzten Quartals im Vergleich zum Vorjahr." Das KI-System verarbeitet dann diesen Prompt und liefert die entsprechenden Daten und Visualisierungen.

Die Arbeit mit Prompts kann die Arbeit von Data Analysts erheblich erleichtern und effizienter machen. Anstatt große Mengen an Daten manuell durchsuchen und analysieren zu müssen, können die Analyst:innen einfach das KI-System mit einem Prompt versorgen und die gewünschten Ergebnisse nahezu sofort erhalten. Die Verwendung von Prompts in Verbindung mit weiteren fortschrittlichen KI-Tools zur Datenanalyse wie maschinellem Lernen und automatisierter Datenbereinigung, könnte die Zukunft der Datenanalyse maßgeblich verändern und weiter optimieren.

Nichts verpasst. Zusammengefasst.

In der zunehmen datengetriebenen Welt spielen Data Analyst:innen eine entscheidende Rolle. Sie analysieren und interpretieren Daten, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Wachsende berufliche Aussichten, Vielseitigkeit und ein attraktives Gehalt sprechen für den Beruf. Mit dem Aufkommen von KI und maschinellem Lernen verändert sich zukünftig der Beruf der Data Analyst:innen. Die Arbeit mit Prompts, ist eine mögliche Entwicklung, die die Effizienz und Geschwindigkeit der Datenanalyse weiter erhöht. Was die Rolle der Data Analyst:innen in Unternehmen noch relevanter macht. Durch kontinuierliche Weiterbildung und Anpassung an neue Technologien können Data Analyst:innen ihre beruflichen Möglichkeiten weiter ausbauen.

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Ich lebe in Innsbruck und bin Redakteurin an der IU Akademie. Ich liebe gute Magazine, das Schreiben und die Berge - ob im Sommer zum Wandern oder im Winter auf der Piste. Wenn es für mich mal nicht in die Natur geht, rolle ich auch gerne die Yogamatte aus oder tausche die Tastatur des Laptops gegen die Tasten am Klavier.

Sinja Burgemeister

Autorin & Redakteurin IU Akademie