Aus dem Kurs: Einführung in grundlegende Fähigkeiten für Ihre Karriere in der Datenanalyse

Definition von Datenanalyse und Rollen im Datenbereich

Aus dem Kurs: Einführung in grundlegende Fähigkeiten für Ihre Karriere in der Datenanalyse

Definition von Datenanalyse und Rollen im Datenbereich

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Wer sich entscheidet, beruflich im Datenbereich tätig zu sein, steht u. a. vor der Herausforderung, dass es viele verschiedene Wege und Spezialisierungen gibt. Jetzt sollen einige Rollen und gängige Fähigkeiten definiert und behandelt werden. Die allgemeinste Rolle von allen ist jene des oder der Datenarbeiterin. Diese Person verwendet regelmäßig Daten, arbeitet oft mit Daten, führt wahrscheinlich einige Datenbearbeitungen durch und präsentiert Daten als Teil ihrer täglichen Arbeit. Nehmen wir Sally als Beispiel. Sie arbeitet in einem Unternehmensbereich und nicht unbedingt in der IT-Abteilung. Sie erstellt einen wöchentlichen Bericht für ihre Managerin. Sie muss die neuen Daten erfassen und für die Berichte vorbereiten. Ihre Berichte sind gleich wie letzte Woche, enthalten aber die Daten von dieser Woche. Der Zugriff von Datenarbeiter:innen auf Back-End-Systeme ist meistens begrenzt. Sie erhalten eher Daten von Personen, die Zugriff auf diese Datenbanken haben. Datenarbeiterinnen wie Sally exportieren Daten vielleicht sogar aus einem System in eine CSV- oder Excel-Datei, bevor ihre Arbeit beginnt. Datenanalyst:innen gehen weiter. Sie haben generell mehr Zugriff auf Daten, modellieren Daten und wissen, wie sich Berichte durch automatisierte Datenflüsse aktualisieren lassen. Ihre Analyse und Präsentation beginnt auf einer tieferen Ebene als jene der Datenarbeiter:innen. Datenanalyst:innen behandeln viele Ad-hoc-Anfragen, arbeiten, wenn sie effizient sind, wahrscheinlich nicht nur mit Excel und sind in der Regel die »Gurus« oder »Genies« ihrer Abteilung. Für Datenarbeiter:innen und -analyst:innen sind am meisten Stellen verfügbar. Die meisten sind eine Art Datenarbeiter:in. Aber auch Datenanalyst:innen gibt es mehr als gedacht. Dies ergibt mehrere hochrangige Rollen, die die Analysefähigkeiten von Datenanalyst:innen erfordern. Im Kern aller Datenberufe steht aber das Erfassen und Bearbeiten von Daten gemäß der Anforderungen und das Erstellen von einer Art Ergebnisbericht. Dateningenieur:innen sind speziell darin geschult, Datensätze zu erstellen und zu gestalten. Datenarbeiter:innen und die meisten Analyst:innen arbeiten und modellieren hingegen Vorhandenes. Viele Personen arbeiten in einer Art Doppelfunktion, manchmal als Dateningenieur:in und manchmal als Datenanalyst:in. Datenarchitekt:innen und Datenwissenschaftler:innen führen die Hierarchie der Datenberufe an. Datenarchitekt:innen erschaffen eine Struktur. Statt Gebäude entwerfen Datenarchitekt:innen aber eigentlich Datensysteme. Die Bedeutung der Architektur ist wirklich nicht zu unterschätzen, da alle Rollen sie benötigen, auch Datenwissenschaftler:innen. Die meisten sehen Datenwissenschaftler:innen an der Spitze der Hierarchie. Dies ist wahrscheinlich so, weil in den meisten Unternehmen eine Datenarchitektur bereits vorhanden ist bzw. erstellt wird, und es nun Zeit wird, diese Datenstruktur zu nehmen und einzusetzen. Hier kommen Datenwissenschaftler:innen ins Spiel. Sie besitzen Fähigkeiten von Datenanalyst:innen, -ingenieur:innen und -architekt:innen. Sie haben auch einen höheren Bedarf an Programmierung, Statistik und Mathematik. Es ist okay, nicht zu wissen, wo die Reise hingeht, aber der Einstieg ist wichtig. Sie können als Datenarbeiter:in einsteigen, oder, wenn Sie das bereits sind, Datenanalyst:in werden und dann, während sie Erfahrung sammeln, entdecken, wo Sie arbeiten möchten. Alle Rollen vertiefen das Verständnis. Und es ist auch okay, einen Platz zu finden und dort zu bleiben.

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