Veröffentlicht am
Dr. Julian Rasch
Data Scientist
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Datenanalyst*innen sind sehr gefragt, da sich Unternehmen zunehmend auf datengestützte Entscheidungsfindung verlassen. Wenn Sie in diesem Bereich Fuß fassen oder Ihre Karriere als Datenanalyst*in vorantreiben möchten, ist es wichtig, eine solide Grundlage für die Fähigkeiten zu haben, die in den kommenden Jahren gefragt sein werden. In diesem Blog stellen wir die wichtigsten Fähigkeiten für 2023 vor, darunter Datenanalyse, Sicherheit, Tools und Programme, die Ihnen helfen, in diesem spannenden und schnell wachsenden Bereich erfolgreich zu sein.
"Ohne Big Data sind Sie blind und taub und stehen mitten auf der Autobahn". - Geoffrey Moore
Es gibt zwar viele verschiedene Faktoren, die den Erfolg eines Unternehmens beeinflussen, aber es liegt auf der Hand, dass die Skills und das Wissen der Mitarbeitenden jeden einzelnen davon beeinflussen, weshalb es absolut entscheidend ist, diese Kompetenzen zu "aktualisieren", um erfolgreich zu bleiben..
Die fortschreitende Digitalisierung und das Aufkommen von Big Data haben zu einer massiven Verschiebung der für viele Arbeitsplätze benötigten Kompetenzen geführt. Infolgedessen gewinnt insbesondere die data analyst skills in jedem Unternehmen immer mehr an Bedeutung.
Der Grund dafür ist recht einfach. Mit einer breiten Palette von Anwendungsfällen wie
und viele mehr, ermöglichen Datenkenntnisse den Unternehmen eine erhebliche Steigerung ihrer Gewinnspannen. Eine aktuelle Studie hat gezeigt, dass Unternehmen ihre Kosten in vielen Bereichen wie Belegschaftsplanung, Forderungsmanagement, vorausschauende Wartung und Lieferkettenoptimierung um 10 bis 50 % senken können. Dieselbe Studie behauptet, dass die Konversionsraten um mehr als 100 % steigen, wenn die gesammelten Daten zur Personalisierung von Marketingkampagnen verwendet werden!
Damit Ihr Unternehmen ähnliche Ergebnisse erzielen kann, müssen Sie sich die notwendigen Skills im Umgang mit Daten aneignen. Dieser Artikel wird Sie zunächst durch die wichtigsten Konzepte führen, die für den Aufbau dieser Skills erforderlich sind, und Ihnen dann konkrete Tools an die Hand geben, die zur Beherrschung dieser Skills weit verbreitet sind.
Es gibt viele Definitionen des kritischen Denkens, aber im Kern laufen diese Definitionen auf die Fähigkeit hinaus, die logischen Verbindungen von Ideen und Informationen durch rationales Denken zu verstehen.
In Anbetracht der scheinbar unbegrenzten Menge an Daten, die zur Verfügung stehen, befähigt kritisches Denken eine Person, die Zusammenhänge zwischen verschiedenen Themen zu erkennen und die richtigen Fragen zu stellen.
Diese Liste ließe sich endlos fortsetzen, aber das Wesentliche des kritischen Denkens wird deutlich: Fragen stellen - viele Fragen stellen. Kritisches Denken ist zwar nicht ausschließlich eine Skill zur Datenanalyse, aber es ist die Grundlage für alles, was noch kommt.
"Wo es Datenrauch gibt, gibt es auch Geschäftsfeuer". - Thomas Redman
Der erste Skill, der direkt als " Data Skill" erkannt wird und in jedem Unternehmen, das mit Daten arbeitet, von entscheidender Bedeutung ist, ist die Datenbereinigung (Data Cleaning) und Datenvorbereitung (Data Preparation). Die Bedeutung von Datenbereinigung und Datenvorbereitung lässt sich am besten anhand eines einfachen Beispiels erklären:
Stellen Sie sich eine Küche vor, die mit allen Zutaten und Werkzeugen gefüllt ist, die Sie zum Kochen brauchen. Durch kritisches Nachdenken finden Sie heraus, was genau Sie essen möchten und welches Rezept Sie benötigen, um das Essen tatsächlich zuzubereiten. Aber die Küche ist groß und quillt fast über vor Lebensmitteln, Töpfen, Pfannen, Messern und allem anderen, was Sie brauchen. Die Datenbereinigung ermöglicht es Ihnen, alle überflüssigen Gegenstände und Zutaten einfach beiseite zu legen, während die Datenvorbereitung alles perfekt vorbereitet, so dass Sie nur noch mit dem Kochen beginnen müssen.
Aber können Sie nicht einfach gleich loslegen und Zeit sparen?
Datenbereinigung und Datenaufbereitung sind deshalb so wichtig, weil sie die restliche Arbeit erleichtern. Mit einem ordnungsgemäß bereinigten und vorbereiteten Datensatz kann selbst der einfachste Algorithmus zu großem Erfolg führen, während andererseits ein unvorbereiteter Datensatz zu fehlerhaften oder unzureichenden Lösungen führen kann, die Ihrem Unternehmen schaden könnten. Aus diesem Grund verbringen Data Scientists bis zu 80 % ihrer Zeit mit diesem Prozess.
Der nächste Schritt im Prozess ist die eigentliche Datenauswertung (Data Analytics), auch Datenanalyse (Data Analysis) genannt.
Einfach ausgedrückt, geht es bei der Datenanalyse um die Verarbeitung und statistische Auswertung der Datensätze, um Empfehlungen für weitere Maßnahmen zu geben.
Es gibt vier Arten der Datenanalyse, die jeweils auf einander aufbauen:
Der nächste Schritt nach der Analyse Ihrer Daten ist deren Präsentation, die häufig durch Visualisierung erfolgt. Dieses Verfahren wird als Datenvisualisierung bezeichnet, und es mag das Offensichtliche ausdrücken, aber es beschreibt die Fähigkeit, Ihre Ergebnisse mit Grafiken, Diagrammen und anderen Illustrationen zu präsentieren.
Auch wenn es sehr hilfreich wäre, kann nicht jeder ein Experte für Datenanalyse sein. Bei dem Versuch, eine stärker datengestützte Entscheidungsfindung einzuführen, führt dies häufig zu dem Problem, dass Personen, die keine angemessene Ausbildung und Anleitung erhalten haben, Schwierigkeiten haben, die gegebenen, komplexen Informationen in kurzer Zeit zu verstehen. Die Visualisierung der Ergebnisse und Vorschläge für das weitere Vorgehen ermöglicht es den Entscheidungsträgern, die Ideen und Vorschläge im Handumdrehen zu verstehen. Damit ist die Datenvisualisierung eine der wichtigsten datenbezogenen skills , denn was nützen Ideen und Lösungen, wenn sie niemand versteht?
Nachdem Sie so viel Arbeit investiert haben, um ein datengesteuertes Unternehmen zu werden, gibt es einen letzten Schritt, den Sie tun müssen. Sie müssen sich vergewissern, dass Ihre Daten sicher sind. Sicherlich haben Sie schon Sprüche wie "Daten sind das neue Öl" oder "Daten sind die wertvollste Währung der Welt" gehört. Sollten Sie also nicht dafür sorgen, dass Sie die Daten und das Wissen, das Sie durch harte Arbeit erworben haben, so gut wie möglich schützen?
Aufgrund der vielen Vorteile, die sich aus der Erfassung, Analyse und Anordnung von Maßnahmen auf der Grundlage von Daten ergeben, hat sich die Internetkriminalität in den letzten Jahren zu einem ernsten Problem entwickelt.
Was es zu einem noch größeren Problem macht, ist die Tatsache, dass der Verlust von Daten nicht nur dem Unternehmen selbst, sondern auch seinen Kunden schadet. Datenverluste aufgrund von Sicherheitsverletzungen gehen oft mit einem Reputationsverlust einher und können sogar zu enormen Haftungen führen, die durch den Sicherheitsvorfall verursacht werden. Im Durchschnitt kostet eine einzige Datenschutzverletzung Unternehmen weltweit 3,86 Millionen Dollar, doch mit zunehmender Schwere steigen diese Kosten auf mehr als 100 Millionen Dollar.
Natürlich liegen diese Kosten am äußersten Ende der Skala, aber sie machen deutlich, wie wichtig es ist, Ihren neu gewonnenen Schatz zu schützen.
Nachdem Sie nun verstanden haben, welche allgemeinen Datenkompetenzen erforderlich sind, werden wir nun kurz einige der wichtigsten Skills, Tools und Programme auflisten:
SQL (Structured Query Language) ist immer noch die gebräuchlichste Methode zur Abfrage und Verarbeitung von Daten in relationalen Datenbanken, auch wenn sie vor fast 50 Jahren entwickelt wurde. Ihre Beliebtheit hat nicht abgenommen, da sie das wichtigste Werkzeug zum Zusammenführen, Aggregieren und Filtern von Daten aus relationalen Datenbanken ist.
NoSQL, das Gegenstück zu SQL, speichert Daten nicht in tabellarischer Form, und die Datensätze sind nicht in denselben relationalen Linien organisiert, die in SQL verwendet werden. Dies gibt Strukturen und Frameworks, die auf NoSQL basieren, die Möglichkeit, jede beliebige Form anzunehmen, mit der einzigen Einschränkung, dass keine relationalen Linien verwendet werden, was es unmöglich macht, ein bestimmtes Framework als Standardmethode für die Organisation in NoSQL zu definieren.
Datenbankmanagementsysteme (DBMS) sind datenhaltende Systeme, die es dem Benutzer*innen ermöglichen, Operationen zum Definieren, Abrufen, Verwalten und Manipulieren von Daten in der Datenbank durchzuführen. Die Arbeit mit DBMS macht hauptsächlich die 80 % aus, die im Teil Datenbereinigung und -aufbereitung behandelt werden.
Zu den beliebtesten DBMS, die auf SQL basieren, gehören MySQL, Oracle, PostgreSQL, Microsoft SQL Server (Microsoft Access ist auch dabei) und SQLite, während MongoDB, CouchDB, HBase, Cassandra und Redis die NoSQL-Gegenstücke sind.
Auch wenn professionelle Datenkenntnisse oft weit über die Einfachheit von Excel und anderen Tabellenkalkulationen hinausgehen, bleibt ihre Effektivität bei kleineren Datenmengen erhalten. Das Schreiben von Makros und VBA-Lookupsist immer noch weit verbreitet, selbst unter den erfahrensten Datenanalyst*innen, und ihre Beliebtheit überwiegt bei mehr als 750 Millionen Nutzer*innen weltweit.
Wie in der Definition der Datenanalyse erwähnt, wird die statistische Analyse an den Datensätzen durchgeführt, um mögliche Ergebnisse mit den zugrunde liegenden Daten zu verstehen, in Verbindung zu bringen und vorherzusagen. Dazu sind natürlich statistische Kenntnisse oder besser noch das Wissen, wie man ein statistisches Werkzeug praktisch einsetzt, erforderlich.
Die beiden am häufigsten verwendeten Programmiersprachen in diesem Bereich sind Python und R. Einige bevorzugen R, weil es speziell für die Analyse entwickelt wurde, während andere Python aufgrund der außergewöhnlich großen Anzahl von Bibliotheken bevorzugen, die sich mit künstlicher Intelligenz befassen, einem weiteren Thema, das eng mit der Datenanalyse verbunden ist skills und immer mehr an Bedeutung gewinnt.
Nichtsdestotrotz sind Kenntnisse in mindestens einer der beiden Sprachen von großem Vorteil, da sich ihre Verwendung mit den Add-ons dplyr für R bzw. Pandas für Python auf die Datenbereinigung und -aufbereitung erstreckt. Weitere gute Programmiersprachen, die man beherrschen sollte, sind Java, Julia und MATLAB.
Wir sind Ihnen auf jeden Fall einige davon schuldig, nachdem wir die Wichtigkeit der Datenvisualisierung so betont haben. Tableau gehört zu den am häufigsten verwendeten Tools zur Visualisierung von Daten in Unternehmen. Obwohl es sehr einfach zu bedienen und zu verstehen ist, verfügt Tableau über ein hervorragendes Visualisierungspotenzial, das es zum Go-To-Tool für viele Unternehmen werden ließ.
Microsoft Power BI ist die Lösung von Microsoft für das Problem der Datenvisualisierung. Wenn die grundlegenden Möglichkeiten der Datenvisualisierung, die Excel bietet, für Ihr Unternehmen nicht ausreichen, ist dieses Tool sehr nützlich, wobei es im Microsoft-Ökosystem verbleibt. Daten können aus fast allen Backend-Datenbanken importiert werden, und allen Benutzer*innen steht eine Vielzahl von Visualisierungsfunktionen zur Verfügung.
Andere großartige Tools, die verwendet werden können, sind Zoho Analytics, Infogram und DataWrapper.
Und ein kleines Extra:
Nachdem wir nun genug über die allgemeinen Tools gesprochen haben, die im Jahr 2023 von vielen verwendet werden, hier die Tools, die von unseren Datenwissenschaftler*innen genannt wurden, als sie nach ihren Lieblingstools gefragt wurden:
Nun, da Sie ein solides Verständnis der wichtigsten Skills von Data Analysts für 2023 haben, ist es an der Zeit, Ihr Wissen auf die nächste Stufe zu heben. Aber was ist mit anderen Berufen wie Softwareingenieur*in, Entwickler*in, aber auch Marketingmanager*in oder Buchhaltungsleiter*in? Welche Fähigkeiten gefragt sein werden, können Sie mit Hilfe unseres E-Books selbst einschätzen. Wenn Sie Ihre beruflichen Fähigkeiten verbessern und in Ihrem Bereich wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Erfahren Sie alles in unserem Skill Bericht.
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