Data Analyst

Ein Data Analyst wertet Daten aus, identifiziert Trends und bereitet Erkenntnisse für Geschäftsentscheidungen auf. Die Rolle ist der Einstiegspunkt in die datengetriebene Welt und wird durch KI gleichzeitig verändert und aufgewertet.

Die klassischen Werkzeuge: SQL für Datenbankabfragen, Excel oder Google Sheets für Ad-hoc-Analysen, Tableau oder Power BI für Visualisierung, und seit einigen Jahren Python (pandas, matplotlib) für komplexere Auswertungen.

KI verändert die Rolle fundamental. Auf der einen Seite automatisiert sie Routineaufgaben: ChatGPT schreibt SQL-Queries, generiert Python-Code für Analysen und erstellt Visualisierungen. Ein Data Analyst, der KI-Tools effektiv einsetzt, kann die Produktivität eines ganzen Teams erreichen.

Auf der anderen Seite steigen die Erwartungen. Wenn einfache Analysen automatisiert sind, wird vom Analyst erwartet, dass er tiefere Fragen stellt: Warum passiert etwas? Was sollten wir anders machen? Welche Daten fehlen uns? Critical Thinking und Business Context werden wichtiger als technische Fertigkeiten allein.

Der Arbeitsmarkt spiegelt beides. Die Nachfrage nach Data Analysts bleibt hoch — laut LinkedIn gehört die Rolle zu den am stärksten wachsenden. Aber die benötigten Skills verschieben sich: weg von reinem SQL und Excel hin zu KI-Kompetenz, Storytelling und strategischem Denken.

Die Karriereleiter: Data Analyst → Senior Analyst → Analytics Manager oder der Wechsel zum Data Scientist (mehr Modelling und ML) oder Data Engineer (mehr Infrastruktur).