In Zeiten von Digitalisierung, Automatisierung und Big Data ist immer öfter die Rede von „Data Analysts“ oder „Datenanalysten“. Aber was steckt wirklich hinter diesem Jobtitel? Und warum werden Data Analysts in nahezu jedem Unternehmen immer wichtiger? In diesem Beitrag tauchen wir in die Welt der Datenanalyse ein und zeigen anhand eines praxisnahen Beispiels, wie entscheidend diese Rolle für den Unternehmenserfolg ist.
Data Analysts verstehen, strukturieren und werten Daten aus
Ein Data Analyst arbeitet im Kern mit Daten. Dafür müssen Rohdaten, welche meist aus verschiedenen Quellen stammen, zunächst bereinigt und strukturiert werden. Dazu gehört das Entfernen von fehlerhaften oder unvollständigen Werten sowie das Vereinheitlichen der Datenformate. Es sind beispielsweise nicht alle Formate kompatibel und müssen erst normiert werden.
Ein kurzer Exkurs zu Datenformaten: Strings sind beispielsweise Textformate, Integer stehen für Zahlenformate. Wenn Berechnungen durchgeführt werden sollen, muss das Stringformat in das Integerformat umgewandelt werden. Dasselbe gilt für Datumsfelder, Zeitstempel oder boolesche Werte. Natürlich muss zuvor stets überlegt werden, wann es sinnvoll ist, einen String in einen Integer umzuwandeln oder umgekehrt, und welche Berechnungen tatsächlich einen Mehrwert liefern.
Die Rohdaten können aus unterschiedlichsten Quellen stammen: Internen Datenbanken, Web-Tracking-Systemen, Excel-Dateien, APIs von Drittanbietern oder externen Marktforschungsquellen. Hierfür müssen kompatible Schnittstellen eingerichtet werden. Ziel ist es, die relevanten Daten zusammenzuführen.
Um diesen Beruf greifbarer zu machen, nehmen wir einen fiktiven Business Case:
Ein mittelgroßer Lebensmitteleinzelhändler betreibt 15 Filialen in verschiedenen Städten. Die Unternehmensleitung bemerkt starke Umsatzschwankungen zwischen den Standorten. Gleichzeitig steigen die Lagerkosten, weil manche Produkte in bestimmten Filialen kaum verkauft werden. In anderen fehlen dagegen regelmäßig stark nachgefragte Artikel. Kunden beschweren sich. Der Verdacht liegt nahe, dass das Sortiment und die Warenverfügbarkeit schlecht gesteuert sind.
Ein Data Analyst wird beauftragt, die Ursachen zu analysieren. Er beginnt mit der Auswertung der Kassendaten und erkennt, dass sich bestimmte Produkte je nach Lage der Filiale, Zielgruppe und Wochentag sehr unterschiedlich verkaufen. Auch Wetter und Veranstaltungen in der Umgebung beeinflussen die Nachfrage.
Durch die Kombination von Verkaufszahlen mit Wetterdaten und Eventkalendern zeigen sich Muster. Grillartikel und Getränke laufen bei Hitze besser. Filialen in Eventnähe verzeichnen an bestimmten Tagen deutliche Umsatzspitzen. Diese Erkenntnisse werden genutzt, um die Bestellmengen gezielter zu planen.
Die Analyse zeigt außerdem, dass viele Filialen übermäßig viele Produkte lagern, die an diesen Standorten kaum nachgefragt werden. Andere wichtige Artikel sind dagegen oft ausverkauft. Eine datenbasierte Bestelllogik sorgt für einen effizienteren Warenfluss. Schlecht laufende Produkte werden reduziert. Stark nachgefragte Produkte werden gezielter und in ausreichender Menge geliefert.
Ein weiteres Problem ist die fehlende Transparenz zwischen den Filialen.
Die Lösung: Der Analyst entwickelt ein Dashboard, das Verkaufszahlen, Durchschnittsbon, Retourenquote und Bestandsentwicklung in Echtzeit abbildet. Die Geschäftsleitung kann auf dieser Basis schneller und fundierter handeln. Nach wenigen Monaten zeigen sich klare Effekte. Die Lagerkosten sinken, weil weniger Kapital in unnötiger Ware gebunden ist. Die Produktverfügbarkeit steigt. Kunden finden, was sie suchen. Der Umsatz verbessert sich. Entscheidungen werden datenbasiert getroffen, nicht mehr aus dem Bauch heraus. Der Analyst liefert einen messbaren Beitrag zum Erfolg.
Warum Data Analysts unverzichtbar sind
Ein Data Analyst ist weit mehr als ein reiner Zahlenmensch. Er schafft Klarheit in komplexen Zusammenhängen, erkennt Muster in scheinbar chaotischen Daten und liefert die Grundlage für fundierte Entscheidungen. In einer zunehmend datengetriebenen Wirtschaft ist diese Rolle unverzichtbar. Wer verstehen will, wie Unternehmen ihre Prozesse effizienter gestalten, Kosten senken und Wachstum gezielt steuern können, kommt an der Arbeit eines Data Analysts nicht vorbei. Es ist kein Job für Theoretiker, sondern für Pragmatiker mit Blick fürs Wesentliche.
Fazit: Mehr als nur Zahlen – eine strategische Notwendigkeit
Daten sind überall, aber erst durch eine professionelle Analyse entfalten sie ihr volles Potenzial. Ein Data Analyst übersetzt Rohdaten in greifbare Erkenntnisse, die direkt in strategische und operative Entscheidungen einfließen. Der fiktive Fall des Einzelhändlers zeigt deutlich, dass diese Rolle nicht nur Effizienz steigert und Kosten senkt, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens nachhaltig sichert. Wer in Data Literacy und die gezielte Nutzung von Daten investiert, legt den Grundstein für eine erfolgreiche und datengetriebene Zukunft.
Glossar: Wichtige Begriffe aus der Datenanalyse und Business Intelligence
BI (Business Intelligence)
Eine Schnittstelle, über die Softwareprogramme miteinander kommunizieren können, zum Beispiel um Daten automatisiert abzurufen oder zu senden.
API (Application Programming Interface)
Überbegriff für Methoden und Tools zur Analyse und Aufbereitung von Geschäftsdaten. Ziel ist es, datenbasierte Entscheidungen zu ermöglichen.
Dashboard
Eine grafische Benutzeroberfläche, die wichtige Kennzahlen und Daten visuell darstellt, häufig in Echtzeit. Wird zur Überwachung und Steuerung von Geschäftsprozessen genutzt.
Datenanalyse
Systematisches Untersuchen von Daten, um Muster, Zusammenhänge oder Abweichungen zu erkennen
Datenbereinigung
Der Prozess des Entfernens oder Korrigierens fehlerhafter, unvollständiger oder redundanter Daten.
Datenbank
Ein strukturierter Speicherort für große Mengen an Daten, der gezielte Abfragen und Auswertungen ermöglicht.
Datenformat
Die Struktur, in der Daten gespeichert oder dargestellt werden, zum Beispiel Zahlen (Integer), Texte (String), geografische Daten oder Datum/Zeit.
Datenquelle
Ursprung von Informationen, die in Analysen einfließen. Kann intern (z. B. Kassensystem) oder extern (z. B. Wetterdatenanbieter) sein.
ETL (Extract, Transform, Load)
Prozess in der Datenintegration: Daten werden extrahiert, umgewandelt und in ein Zielsystem geladen.
KPI (Key Performance Indicator)
Eine messbare Kennzahl, die zeigt, wie gut ein Unternehmen oder Bereich ein Ziel erreicht.
SQL (Structured Query Language)
Sprache zur Abfrage und Bearbeitung von Daten in relationalen Datenbanken. String: Eine Zeichenkette, also Text. Beispiel: Produktname „Apfelsaft 1L“
Integer
Ein Ganzzahlformat, das für Mengen, Zählungen oder IDs verwendet wird.
Data Warehouse
Zentrale Datenbank, in der Daten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und für Analysen bereitgestellt werden.
Boolescher Wert (Boolean)
Ein Datentyp mit nur zwei möglichen Zuständen: wahr oder falsch (true/false).
Machine Learning
Teilbereich der KI, bei dem Algorithmen aus Daten lernen, um Vorhersagen oder Klassifikationen durchzuführen.
Boolescher Wert (Boolean)
Ein Datentyp mit nur zwei möglichen Zuständen: wahr oder falsch (true/false).
Boolescher Wert (Boolean)
Ein Datentyp mit nur zwei möglichen Zuständen: wahr oder falsch (true/false).
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