6.6 KiB
Berufsbild (Deutschland) — Data-Analyst/in
Quelle: BERUFENET, Bundesagentur für Arbeit — Beruf-ID 138079, KldB 2010: B 43353 · via öffentliche BERUFENET-API, abgerufen 2026-07-12. Automatisches Label-Matching (Score 1.00); Inhalte paraphrasiert/gekürzt, Volltext beim Original: https://web.arbeitsagentur.de/berufenet/beruf/138079
Aufgaben und Tätigkeiten kompakt
Data-Analysten und Data-Analystinnen generieren aus bestehenden Daten Informationen und Erkenntnisse für Unternehmen. Dazu erschließen sie Datenquellen, bereinigen Messwerte, analysieren Datenbestände z.B. im Hinblick auf Muster sowie Besonderheiten und erstellen Statistiken. Aus den aufbereiteten Daten können sie Handlungsempfehlungen ableiten, die z.B. Produktverkäufe oder Prozesse optimieren. Data-Analysten und Data-Analystinnen identifizieren Trends, entwickeln Vorhersagen und übernehmen die Datenvisualisierung und -präsentation. Je nach Branche befassen sie sich z.B. mit Daten aus den Bereichen Marketing, Finanzen, Versicherungen oder Gesundheit.
Die Tätigkeit im Überblick
Data-Analysten und Data-Analystinnen analysieren und visualisieren Daten, um aussagekräftige Erkenntnisse als Grundlage für datenbasierte Entscheidungen in Unternehmen zu schaffen.
Trends
Edge Computing: Dezentrale Datenverarbeitung am NetzwerkrandAnwendungen für Industrie 4.0, Smart Cities und das Digitale Plattformen, die verschiedenartige Geräte und Applikationen über das Internet der Dinge vernetzen. Die Plattformen sorgen für den Informationsaustausch, indem sie systemübergreifende Verknüpfungen herstellen und Funktionen zur Steuerung und zur Analyse von Daten bieten. " name="IoT-Plattformen">Internet of Things erzeugen riesige Mengen an Speziell in der Automatisierungs-, Mess-, Steuerungs- und Regelungstechnik: Bauelemente beziehungsweise elektronische Systeme, die physikalische Zustandsgrößen wie Druck, Temperatur oder Feuchtigkeit erfassen und in elektrische Signale umwandeln. Speziell in der Lebensmittelherstellung und im Weinbau: Beurteilung von Lebensmitteln und Rohstoffen über die Sinnesorgane, zum Beispiel Geruch, Geschmack, Farbe (sensorische Prüfung). " name="Sensorik">Sensor- und Gerätedaten, die Unternehmen nahezu in Echtzeit verarbeiten. Bei zentraler Datenverarbeitung schicken die Geräte ihre Daten an eine Bereitstellung von Computerressourcen über das Internet. Infrastruktur wie Server oder Datenspeicher, aber auch Software, Plattformen und Funktionen müssen nicht auf lokalen Computern vorgehalten werden, sondern stehen als Dienstleistung bereit. IT-Dienstleistungen können so dynamisch an den Bedarf angepasst angeboten, genutzt und abgerechnet werden. " name="Cloud-Computing">Cloud und empfangen die Ergebnisse zurück. Dabei verlieren sie Zeit und teilweise auch Informationen. Beim Dezentrale Netzwerkarchitekturen, die zentrale Rechenzentren in der Cloud entlasten. Daten werden bereits von einem Mobilgerät, einem lokalen Computer oder Server oder auch innerhalb von Sensoren direkt verarbeitet, ohne dass oder bevor eine Übertragung an ein Rechenzentrum erfolgt. Diese verteilte IT-Architektur schafft die Basis für Mobile Computing und smarte Geräte. " name="Edge Computing">Edge Computing speichern, verarbeiten und analysieren die Systeme die Maschinen- und Sensordaten direkt vor Ort – in der Produktionshalle, im autonomen Fahrzeug oder auf dem Containerschiff. So reagieren englisch: Artificial Intelligence (AI) Teilgebiet der Informatik, das Strukturen menschlicher Intelligenz untersucht, auf Computer überträgt und Programme für intelligente Problemlösungen entwickelt, z. B. Spracherkennung " name="Künstliche Intelligenz (KI)">KI-basierte Geräte und Maschinen ohne Verzögerung. Fach- und Führungskräfte der Informationstech
Aufgaben und Tätigkeiten im Einzelnen
Daten analysieren und Informationen für unternehmens- bzw. organisationsspezifische Fragestellungen ableiten vorgegebene Ziele der Datenanalyse sichten oder gemeinsam mit dem Management entwickeln
Daten aus internen und externen Datenquellen zugänglich und nutzbar machen, Rohdaten bereinigen und aufbereiten
Datensätze im Hinblick auf Muster und Zusammenhänge analysieren, ggf. Auch: selbstlernendes Wissensnetzwerk Software, die auf der Grundlage von Machine Learning Wissen in einem Unternehmen oder einer Behörde nutzbar macht und beim Suchen nach Informationen hilft. Lernende Algorithmen analysieren dabei vorliegende Dokumente, Systematiken, Frageinhalte und Nutzeraktivitäten und liefern immer präzisere Antworten. In einigen Ansätzen erzeugt und speist die auf künstlicher Intelligenz basierende Wissenstechnologie virtuelle Experten, die Mitarbeiter/innen beraten. " name="KI-gestütztes Wissensmanagement">KI-Technologien zur Unterstützung nutzen
Kennzahlen definieren und Informationen mit einem Mehrwert für das Unternehmen sichtbar machen, z.B. zu Nutzerverhalten, Verkaufszahlen, Erfolg von Investitionen oder Fehlerquoten
Trends und Handlungsempfehlungen für Entscheidungsträger/Entscheidungsträgerinnen herausarbeiten
Analysen in Statistiken und Reportings zusammenfassen
Ergebnisse visualisieren und in den betreffenden Fachabteilungen präsentieren
ggf. in Zusammenarbeit mit Data Engineers und Data Scientists konkrete IT-Lösungen erarbeiten, z.B. Datenplattformen aufbauen, Tools zur Kontrolle der Datenqualität entwickeln
sich über die neuesten Trends und Technologien aus dem Mit "Big Data" bezeichnet man große Mengen strukturierter oder unstrukturierter Daten, deren Umfang zudem schnell wächst beziehungsweise die sehr rasch ausgetauscht werden. Die Daten können in unterschiedlichsten Formaten, etwa als Text-, Bild- oder Videodateien vorliegen. Es können zum Beispiel Produktions- und Transportdaten von Unternehmen sein, Daten aus Finanztransaktionen oder zum Online-Suchverhalten. Mit manuellen und herkömmlichen Methoden der Datenverarbeitung kann diese Datenflut nicht mehr ausgewertet werden. Es bedarf einer speziellen Big-Data-Analyse, basierend auf Algorithmen und intelligenten Mustererkennungstechnologien. s. auch "Data Mining". " name="Big Data">Big-Data-Umfeld auf dem aktuellen Stand halten
Arbeitsbereiche/Branchen
Data-Analysten und Data-Analystinnen finden Beschäftigung bei EDV-Dienstleistungsfirmen und in Unternehmen der Software-Herstellung
in Betrieben nahezu aller Wirtschaftsbereiche, in denen große Datenbestände verarbeitet werden
in der öffentlichen Verwaltung
Arbeitsorte
Data-Analysten und Data-Analystinnen arbeiten meist in Büroräumen
in Computerräumen
in Besprechungs- und Schulungsräumen
Sie arbeiten ggf. auch im Homeoffice bzw. mobil