Karriere in Datenanalyse und Berichterstattung

Heutzutage haben Unternehmen Zugang zu so vielen Daten. Laut Finances Online1 werden jeden Tag 2,5 Quintillionen Bytes an Daten erzeugt. Die Daten können aus sozialen Medien, Webanalysen, Kassensystemen, Kundenbefragungen, Transaktionshistorien oder Betriebskennzahlen stammen. Daten werden für Unternehmen zunehmend zu einer wichtigen Ressource, da sie danach streben, mehr Erkenntnisse zu gewinnen, um ihre Abläufe zu optimieren und schneller innovativ zu sein. Es ist jedoch wichtig, daran zu denken, dass Daten nur dann einen Wert haben, wenn ihnen eine Bedeutung beigemessen wird. Das Ziel ist es, Daten in etwas zu verwandeln, das verständlich und umsetzbar ist. Gartner2 prognostiziert, dass "90 % der Unternehmensstrategien Informationen ausdrücklich als kritischen Unternehmenswert und Analytik als wesentliche Kompetenz erwähnen werden."

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Infolgedessen gibt es viele spannende Karrieremöglichkeiten in dem schnell wachsenden Bereich der Datenanalyse und -berichterstattung. Das U.S. Bureau of Labor Statistics3 schätzt, dass der Bereich der Datenwissenschaft zwischen 2021 und 2031 um 36% wachsen wird. Das entspricht einer Prognose von 41 Millionen neuen Arbeitsplätzen.

Datenberichterstattung
Datenexperten bieten Analysen, Berichte, Modellierung und Visualisierung, um Unternehmen dabei zu helfen, Einblicke in ihre Daten zu gewinnen. So können sie Muster erkennen, Prognosen erstellen, das Kundenverhalten besser verstehen und Trends aufdecken. Diese Vorteile sind der Grund, warum Teams und Unternehmen nach Experten und Praktikern suchen, die sie bei der Interpretation, Verwaltung und Berichterstattung ihrer Daten unterstützen.

Datenberichte können viele Formen annehmen, wie z.B. Diagramme, Grafiken, Karten, Infografiken und mehr. Hier sind einige Beispiele für die Anwendung und Nutzung von Datenberichten:

Stimulieren Sie die Ideenfindung. Wenn ein Team eine neue Idee oder ein neues Produkt entwickelt, können Datenmodellierung und -visualisierung für Brainstorming und Entwicklung genutzt werden. Statistiken, Modelle oder Prototypen können den Teammitgliedern als Grundlage dienen, um Annahmen zu analysieren und zu testen und sie zu verbessern.

Erkennen von Mustern und Trends. Die Betrachtung von Daten, die vergangenes Verhalten oder die Nutzung darstellen, kann hilfreich sein, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen. Wenn Sie sich beispielsweise die Kaufhistorie eines Kunden ansehen, können Sie herausfinden, warum, wann und was er gekauft hat, und prognostizieren, wie künftige Kaufgewohnheiten und -zeiten aussehen könnten.

Leistung überwachen. Modelle, Diagramme und Statistiken können hilfreiche Ergebnisse eines Systems sein, das die Leistung überwacht und darüber berichtet. Dabei kann es sich um einen Umsatzbericht, ein Dashboard zur Reaktionsrate einer aktuellen Marketingkampagne oder eine Wortwolke handeln, die aus der Auswertung von Kundenfeedback generiert wurde. Diese Berichte können hilfreich sein, um Prognosen zu erstellen oder festzustellen, worauf man achten muss, um die Leistung zu verbessern oder Risiken zu erkennen.

Nutzung von Tools für die Datenverarbeitung
Der technologische Fortschritt hat die Arbeit von Datenanalysten und Ingenieuren einfacher gemacht als je zuvor. In der Vergangenheit war es sehr schwierig, zeitaufwändig und teuer, aus riesigen Datenmengen einen Sinn zu ziehen. Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen, Aggregations-, Regressions- und Analyseverfahren vereinfachen diese Systeme den Prozess, wenn es darum geht, Ergebnisse und Antworten zu erhalten. Einige Beispiele für gängige Tools zur Datenberichterstattung sind:

Microsoft Excel für Office 365. Sie haben vielleicht Erfahrung mit Microsoft Excel, um einfache PivotTables zur Zusammenfassung von Daten zu erstellen, aber Excel kann noch viel mehr. Wenn Sie in der Lage sind, die Leistung der erweiterten PivotTable-Funktionen zu nutzen und Pivot-Charts zu erstellen, können Sie die zu analysierenden Daten zusammenfassen. Außerdem können Sie damit Daten so organisieren, dass sie anderen leicht präsentiert werden können.

Microsoft SQL. Microsoft SQL Server ist ein relationales Datenbankmanagementsystem, das für die Verwaltung und Speicherung von Informationen entwickelt wurde. Das System unterstützt verschiedene Business Intelligence-Operationen, Analyseoperationen und auch die Transaktionsverarbeitung.

Microsoft Power BI. Power BI hilft bei der Analyse von Daten durch die Verbindung von Datenquellen, erweiterte Datenmodellierung, Formgebung, erweiterte Analyse, Veröffentlichung und gemeinsame Nutzung von Berichten, Dashboards und mehr.

Wie Datenmodellierung für Sie arbeiten kann
Es gibt verschiedene Karrierewege in diesem Bereich. Beispiele sind Dateningenieure, die Lösungen wie Datenbanken und Anwendungen entwickeln. Datenanalysten nutzen die aus Daten gewonnenen Erkenntnisse, um Entscheidungsträger zu informieren. Datenwissenschaftler nutzen Mathematik und Computerprogrammierung, um mit Hilfe von maschinellem Lernen, Deep Learning, künstlicher Intelligenz oder anderen Methoden fortschrittlichere Lösungen für Unternehmen zu entwickeln. Viele Unternehmen stellen aufgrund der Bedeutung des Datenmanagements inzwischen sogar Chief Data Officers ein. Mit dem anhaltenden Wachstum der digitalen Welt war die Nachfrage nach qualifizierten Datenexperten noch nie so groß wie heute, so dass dieser Beruf eine ideale Wahl für diejenigen ist, die eine lohnende Karriere anstreben.

Die New Horizons-Schulungen für Daten und Business Intelligence sind für Studenten aller Ebenen konzipiert, einschließlich IT-Einsteiger, Systemadministratoren, Datenwissenschaftler und Datenanalysten. Gewinnen Sie die Gewissheit, dass Sie mit den nötigen Fähigkeiten ausgestattet sind, um im Datenbereich voranzukommen und Branchenzertifizierungen anzustreben.

Wenn Sie interessiert sind, hilft Ihnen New Horizons dabei, die neuesten Techniken von Branchenexperten mit Praxiserfahrung zu erlernen. Hier finden Sie einige Kurse, die wir in diesem spannenden Bereich anbieten:

Introduction to SQL Databases
55316 Administering a SQL Database
DP-080T00 Querying Data with Microsoft Transact-SQL