Datenanalyse: Definition, Verwendung, Beispiele und mehr

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Datenanalyse ist der Prozess des Sammelns, Verwandeln und Organisierens von Daten, um Schlussfolgerungen zu ziehen, Vorhersagen zu treffen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Das Feld umfasst Datenanalyse, Datenwissenschaft und Datentechnik. In diesem Artikel erfahren Sie mehr darüber, was Datenanalyse ist, wie sie eingesetzt wird und welche Schlüsselkonzepte sie bietet. Wenn Sie anschließend bereit für eine Karriere im Datenbereich sind, sollten Sie sich für das Google Data Analytics Zertifikat anmelden. Hier erhalten Sie ein umfassendes Verständnis der Praktiken und Prozesse von Junior oder Associate Datenanalysten.

Was ist Datenanalyse?

Datenanalyse ist ein multidisziplinäres Fachgebiet, das eine breite Palette von Analysetechniken, darunter Mathematik, Statistik und Informatik, nutzt, um Erkenntnisse aus Datensätzen zu gewinnen. Datenanalyse ist ein weit gefasster Begriff, der alles von der einfachen Datenanalyse bis hin zur Theoriebildung zur Datenerfassung und zur Schaffung der notwendigen Rahmenbedingungen für deren Speicherung umfasst.

Wie wird die Datenanalyse eingesetzt? Beispiele für Datenanalyse

Daten sind allgegenwärtig und werden täglich genutzt, ob bewusst oder unbewusst. Alltägliche Aufgaben wie das Abmessen von Kaffeebohnen für die morgendliche Kaffeezubereitung, das Überprüfen des Wetterberichts vor der Kleidungswahl oder das Verfolgen der eigenen Schritte mit einem Fitnesstracker können allesamt Formen der Datenanalyse und -nutzung sein.

Daten sind auch im beruflichen Bereich von entscheidender Bedeutung. Unternehmen, die Daten zur Entwicklung ihrer Geschäftsstrategien nutzen, sind oft selbstbewusster, proaktiver und finanzkundiger. Daher ist Datenanalyse in vielen Branchen wichtig. Ein Turnschuhhersteller könnte anhand von Verkaufsdaten entscheiden, welche Designs er fortführt und welche er aus dem Sortiment nimmt, oder ein Gesundheitsdienstleister könnte anhand von Bestandsdaten entscheiden, welche medizinischen Hilfsmittel er bestellen sollte.

Erfahren Sie in dieser Vorlesung zum Data Analytics Zertifikat von Google mehr darüber, wie Daten in der realen Welt verwendet werden:

Datenanalyse: Schlüsselkonzepte

Es gibt vier Hauptarten der Datenanalyse: deskriptiv, diagnostisch, prädiktiv und präskriptiv. Zusammen können diese vier Arten der Datenanalyse einem Unternehmen helfen, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Die Bedeutung der vier Arten kurz zusammengefasst: 

• Deskriptive Analysen sagen uns, was passiert ist.

• Diagnostische Analysen sagen uns, warum etwas passiert ist.

• Prädiktive Analysen sagen uns, was in der Zukunft wahrscheinlich passieren wird.

• Präskriptive Analytik sagt uns, wie wir handeln sollen.

Personen, die mit Datenanalyse arbeiten, untersuchen normalerweise jeden dieser vier Bereiche mithilfe des Datenanalyseprozesses, der das Identifizieren der Frage, das Sammeln von Rohdaten, das Bereinigen von Daten, das Analysieren von Daten und das Interpretieren der Ergebnisse umfasst.

Datenanalysefähigkeiten

Datenanalyse erfordert ein breites Spektrum an technischen Datenkenntnissen, um effektiv durchgeführt werden zu können. Ein methodischer Umgang mit den unten aufgeführten Fähigkeiten – zum Beispiel durch tägliches Lernen – kann zum Erfolg führen.

• Structured Query Language (SQL): eine häufig für Datenbanken verwendete Programmiersprache

• Statistische Programmiersprachen: R und Python werden häufig zum Erstellen fortgeschrittener Datenanalyseprogramme verwendet

• Maschinelles Lernen: ein Zweig der künstlichen Intelligenz, bei dem Algorithmen zum Erkennen von Datenmustern eingesetzt werden

• Wahrscheinlichkeit und Statistik: um Datentrends besser analysieren und interpretieren zu können

• Datenmanagement: die Praktiken rund um das Sammeln, Organisieren und Speichern von Daten

• Datenvisualisierung: die Fähigkeit, Diagramme und Grafiken zu verwenden, um mit Daten eine Geschichte zu erzählen

• Ökonometrie oder die Fähigkeit, Datentrends zu nutzen, um mathematische Modelle zu erstellen, die zukünftige Trends vorhersagen 

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Jobs in der Datenanalyse

Datenanalyse Experten verdienen typischerweise überdurchschnittlich viel und sind auf dem Arbeitsmarkt sehr gefragt. Das durchschnittliche Jahreseinkommen in diesem Bereich beträgt in Deutschland zwischen € 45.000 und 85.000 [1]. Der Bedarf an Data Experten wächst allerdings viel schneller als das Angebot an Fachkräften.

Zu den Einstiegspositionen in der Datenanalyse zählen Positionen wie:

• Junior Data Analyst

• Associate Data Analyst 

• Junior Data Scientist 

Mit dem anfängerfreundlichen Data Analyst Zertifikat von Meta können Sie statistische Analysen, Datenverwaltung und Programmierung mit SQL, Tableau und Python üben. Dieses selbstgesteuerte Programm bereitet Sie auf eine Einstiegsposition vor und kann in nur 5 Monaten abgeschlossen werden .

Mit zunehmender Erfahrung in diesem Bereich qualifizieren Sie sich möglicherweise für Positionen auf mittlerer bis höherer Ebene, beispielsweise als:

• Datenanalyst

• Datenwissenschaftler

• Datenarchitekt

• Dateningenieur

• Wirtschaftsanalyst

• Marketinganalyst

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Erfahren Sie mehr über Datenanalyse

Bei der Datenanalyse geht es darum, Daten zu nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und bessere, fundiertere Entscheidungen zu treffen. Lernen Sie von den Besten mit dem Data Analytics Zertifikat von Google. Damit sind Sie in etwa sechs Monaten für eine Einstiegsposition in der Datenanalyse gerüstet. Sie erlernen wichtige Fähigkeiten wie Datenbereinigung und -visualisierung und sammeln praktische Erfahrungen mit gängigen Datenanalysetools durch Videoanleitungen und einem praxisnahen Lernprojekt.