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Wir leben in einer digitalen Welt, die mit jedem Tag ein Stück mehr vernetzt ist. Diese vernetzte Welt wird dank KI, Machine Learning und Data Science zunehmend mehr von Daten angetrieben. Als Data Analyst bist Du damit am Puls der Zeit und kannst durch ein gutes analytisches Verständnis wirtschaftliche, aber auch gesellschaftliche Entwicklungen positiv beeinflussen.
Es ist ein Job, der viel Verantwortung mit sich bringt. Denn wo mit Daten gearbeitet wird, muss auch mit großer Vorsicht gehandelt werden. Deshalb überrascht es nicht, dass sich zahlreiche und namhafte Unternehmen um gute Data Analyst-Kandidaten reißen. Wir zeigen Dir, wie Du als Quereinsteiger z. B. mit einer Umschulung Datenanalyst werden kannst, was Du dafür brauchst und welche aufregenden Chancen Dir der Beruf tagtäglich bietet, der als der heißeste Job des Jahrzehnts gehandelt wird.
Und das Beste: Dank Bildungsgutschein kannst Du eine Weiterbildung unter bestimmten Voraussetzungen sogar kostenlos bekommen. Seit 2025 können auch Angestellte in kleinen und mittleren Unternehmen eine geförderte Weiterbildung über das Qualifizierungschancengesetz erhalten – nicht nur Arbeitssuchende. Dadurch stehen mehr Menschen Förderungen offen, um sich zum Data Analyst weiterzubilden.
So arbeitet ein Data Analyst
Die Datenanalyse ist ein Prozess, in dem aus ungeordneten Informationen (Daten) Erkenntnisse gewonnen werden. Daten können viele verschiedene Formen annehmen. So sind Urlaubsbilder und Sprachdateien genauso Daten wie ein Vorname und eine Telefonnummer. Durch eine systematische Untersuchung dieser Daten auf Muster und Beziehungen zueinander, versuchen Data Analysts nützliche Erkenntnisse aus diesen Daten zu ziehen und diese anderen verständlich zu kommunizieren.
Die Arbeit eines Data Analysts beginnt mit so genannten Rohdaten. Rohdaten sind zunächst ungeordnet. Solange sie nicht zuerst bereinigt werden, kann der Data Analyst keine Erkenntnisse aus ihnen ableiten. Mit anderen Worten: Es muss erst Ordnung in das Chaos gebracht werden, um Daten nutzbar zu machen. Das ist der Job eines Data Analysts.
Das Sammeln, Bereinigen und Organisieren von Daten ist ein Großteil der Datenanalyse. Dazu nutzen Data Analysts verschiedene Methoden aus der Statistik, Programmierung und Visualisierung. Deshalb müssen Data Analysts aber diese Disziplinen aber nicht hundertprozentig perfekt beherrschen, denn mittlerweile wurden viele dieser Arbeitsschritte automatisiert und laufen teils selbstständig ab. Du musst diese Prozesse nur gut verstehen können, um sie zu managen und die Ergebnisse zu kontrollieren.
Warum Du als Datenanalyst so gefragt bist
Datenanalyse ist aus zwei Gründen wichtig: Zum einen erleichtert sie die Entscheidungsfindung, zum anderen macht sie Entscheidungen anhand von Fakten belegbar. Das macht sie so wertvoll für Unternehmen, die viele verschiedene Daten einbeziehen müssen, um sich strategisch klug auszurichten.
Anstatt Dich also nur auf Dein Bauchgefühl zu verlassen, triffst Du als Data Analyst Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten. Auch wenn die Datenanalyse nicht immer zu 100 Prozent korrekt ist, ist sie das beste Werkzeug, um Trends und Entwicklungen vorherzusagen.
In der Praxis kann sie auf zukünftige Verkaufszahlen hindeuten und hilft bei der Produktentwicklung und Vertriebsstrategie. Sie muss aber nicht nur im wirtschaftlichen Sinne eingesetzt werden. Es gibt auch Datenanalysen im Gesundheitsbereich, der Landwirtschaft oder im Regierungsapparat.
Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist
Oft ist die Unterscheidung zwischen den beiden Jobrollen unscharf, denn das Berufsfeld rund um die Datenwissenschaft ist noch relativ jung und entwickelt sich ununterbrochen weiter. Der Data Scientist unterscheidet sich vom Data Analyst in erster Linie durch seine fortgeschrittenen Fähigkeiten im Beruf.
Beide Rollen teilen sich viele ähnliche Aufgaben, sind gleichermaßen qualifiziert, um Daten zu analysieren und zu interpretieren, aber darüber hinaus besitzt der Data Scientist vertiefte Kenntnisse im Bereich der Programmierung und mathematischen Modellierung. Dadurch kann der Data Scientist tiefgreifende Probleme angehen, wie die Automatisierung von Prozessen und die Programmierung von künstlicher Intelligenz.
Der Data Analyst nimmt die Rolle eines Auftragnehmers ein und betreut Aufgabenstellungen, die von anderen Fachabteilungen definiert werden. Der Data Scientist hingegen sucht eigenständig nach Verbesserungsmöglichkeiten.
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Data Analyst Aufgaben: Diese Tätigkeiten kommen auf Dich zu
Vereinfacht könnte man sagen: Ein Data Analyst sammelt und bereitet eine große Menge an Daten auf und führt dann Analysen an diesen Datenbeständen durch. Als Data Analyst suchst Du Dir Wege, wie Du Daten nutzbar machst, um Erkenntnisse zu gewinnen, Fragen zu beantworten und Probleme zu lösen. Die Analysen, die ein Data Analyst erstellt, sollen zu besseren, informierten Geschäftsentscheidungen führen.
Mit den Ergebnissen kann ein Unternehmen Fertigungskosten senken, die Kundenzufriedenheit steigern oder andere Probleme lösen, die dem Unternehmen Geld kosten. Dabei arbeitet der Data Analyst im Team mit Data Scientists und Data Engineers zusammen.
1. Fragestellung formulieren
Deine Analyse beginnt mit der Definition dessen, was Du herausfinden möchtest. Die Ergebnisse einer Datenanalyse sind immer nur so gut, wie die Fragestellung, mit der die Analyse begonnen wurde. Um die richtige Fragestellung zu formulieren, musst Du das Ziel der Analyse festlegen. Es ist in gewisser Weise der wichtigste Teil des Analyseprozesses.
Die Krux ist, dass nicht selten das offensichtliche Problem nicht zum Kern der Lösung führt. Schon Albert Einstein sagte, „Probleme kann man niemals mit derselben Denkweise lösen, durch die sie entstanden sind.“ Es ist also wichtig, ein Problem zuerst aus verschiedenen Perspektiven zu betrachten und ein grundlegendes Verständnis für die Bedürfnisse und Anforderungen eines Unternehmens zu haben.
2. Daten sammeln
Hast Du die richtige Fragestellung herausgefunden, geht es darum, festzustellen, welche Daten Du zur Beantwortung brauchst. Hier helfen Dir zwei wissenschaftliche Herangehensweisen: die quantitative und die qualitative Analyse. Bei quantitativen Analysen geht es um große Mengen an Daten, während es bei der qualitativen Analyse um möglichst aussagekräftiges Feedback wie Kundenrezensionen geht. Dafür nutzen Data Analysts drei verschiedene Datenquellen:
- First-Party-Daten, die direkt von Dir oder Deinem Unternehmen erhoben werden
- Second-Party-Daten, die von einem anderen Unternehmen kommen
- Third-Party-Daten, die aus anderen Quellen wie Social Media stammen
3. Daten bereinigen
Die Rohdaten, die Dir jetzt vorliegen sind noch nicht geordnet, in keinem einheitlichen Format gebracht geworden oder teilweise lückenhaft. Um sie für die Datenanalyse vorzubereiten, musst Du sie erst in einen einheitlichen Zustand bringen. Zuerst suchst Du nach Fehlern, Dopplungen, Ausreißern und Platzhaltern und beseitigst diese. Danach überprüfst Du noch einmal, ob die Daten nun Deinen Anforderungen entsprechen oder ob Du sie erneut durchsehen musst. Dieses Vorgehen bezeichnen Data Analysts auch als Data Wrangling.
4. Daten analysieren
Hast Du Deinen Datensatz bereinigt, ist er bereit für die Analyse. Hier stehen Data Analysts mehrere Optionen zur Verfügung und Du musst entscheiden, welcher Ansatz für die jeweilige Fragestellung am besten geeignet ist:
- Die deskriptive Analyse fasst Merkmale eines Datensatzes zusammen und versucht diese zu beschreiben. Sie lässt zwar keine eindeutigen Rückschlüsse zu, aber ist sehr nützlich, um festzustellen, welche nächsten Analyseschritte geeignet sind.
- Die diagnostische Analyse ist dazu gedacht, Ursachen und Beziehungen zu verstehen. Die Untersuchung der Beziehung zweier Werte, kann dabei helfen Probleme zu identifizieren. Dieser Schritt hilft auch dabei, die eigene Fragestellung zu überprüfen und gegebenenfalls anzupassen.
- Die prädiktive Analyse hilft dabei, Trends und Entwicklungen auf der Basis vergangener Daten abzulesen.
- Die präskriptive Analyse kann nützlich sein, um über das weitere Vorgehen zu entscheiden und wird auch als Technik des maschinellen Lernens genutzt, wenn Computer lernen sollen, eigenständig Vorhersagen zu treffen.
5. Daten visualisieren und kommunizieren
Nachdem Du die Analysetechniken auf die Daten angewandt hast, gibt es einen letzten wichtigen Schritt. Du musst die Ergebnisse Deiner Analyse noch kommunizieren und anderen, die nicht dieselben oder sogar gar keine Analysefähigkeiten besitzen, verständlich erklären. Dafür visualisierst Du die Daten und erstellst passende Diagramme, Grafiken, Präsentationen, Reports oder interaktive Dashboards, die Deine Erkenntnisse visuell untermalen.
Dieser Schritt ist sehr wichtig und hat das Ziel, dass jeder sofort auf einen Blick die Ergebnisse richtig interpretieren kann und sie selbst so begreift, um sie in eigene Worte zu fassen. Wenn die Visualisierung einfach und unmissverständlich ist, ist sie von hohem Wert für die weitere Entscheidungsfindung.
Wie werde ich Data Analyst? Diese 11 Fähigkeiten brauchst Du wirklich
Eine Karriere in der Datenanalyse kann sehr verschiedene Kenntnisse erfordern, einschließlich technischen und nicht-technischen. Dazu gehört auch die konkrete Anwendung von Data Analyst Tools. Welche Fähigkeiten benötigt werden, hängt ganz vom Unternehmen, der Branche und der genauen Rolle ab. Schauen wir uns dennoch die wichtigsten und häufigsten neun Qualifikationen einmal an, die für Deinen Einstieg als Data Analyst wichtig sind.
Data Analyst werden: Technische Fähigkeiten
1. Programmierkenntnisse
Meistens erfordert ein Job als Data Analyst vor allen Dingen das Sammeln, die Aufbereitung und die Analyse von Daten. Dazu sind Programmierfähigkeiten von Vorteil, um flexibler und unabhängiger von Analysesoftware zu sein. Das kann im Joballtag Zeit sparen. Insbesondere Python-Kenntnisse sind sehr gefragt. Denn von allen Programmiersprachen, die es gibt, ist Python die Bevorzugte. Wenn Du hier keine Vorkenntnisse mitbringst, ist das kein Beinbruch. Auch als blutiger Anfänger lassen sich Python-Skills relativ leicht mit einer berufsbegleitenden Weiterbildung erlernen.
2. Datenbanken und ihre Sprachen
Das Management von Daten erfordert das Verstehen der jeweiligen Sprache einer Datenbank. Eine Datenbank kommt da zum Einsatz, wo die Kapazität von Excel endet. Es ist ein System, in dem sehr große Datenmengen gespeichert und abgerufen werden. Ein Data Analyst muss die Strukturen von Datenbanken erkennen können, um die Informationen zu sammeln, die für eine Analyse benötigt werden.
3. Datenmanipulation
In den wenigsten Fällen sind die Daten von Anfang an für eine Analyse bereit. Wie bereits anfänglich erwähnt, sind Daten häufig unvollständig, nicht geordnet oder liegen in verschiedenen Formaten vor. Datensätze müssen deshalb zuerst bereinigt werden. Analysten verwenden oft eine Sprache wie Python, um die Daten für eine Analyse vorzubereiten. Diesen Vorgang nennt man Datenmanipulation.
4. Tools zur Datenvisualisierung
Was macht ein Data Analyst mit den Ergebnissen seiner Analyse? Die Datenvisualisierung ist eine mächtige Fähigkeit, um Ergebnisse zu kommunizieren. Dabei helfen Tools wie Matplotlib, JavaScript d3.js und Tableau. Diese Werkzeuge zu beherrschen, ist wichtig, aber noch wichtiger ist es, die Prinzipien zu verstehen, wie Daten erfolgreich visualisiert und verständlich mittels Data Storytelling kommuniziert werden können.
5. Mathematik und Statistik
Statistik und lineare Algebra sind Kenntnisse, die ein Data Analyst besitzen oder erlernen sollte. Sie sind entscheidend, wenn es darum geht, Tests durchzuführen und in sehr fortgeschrittenen Fällen auch von Nöten, um zu entscheiden, wie Algorithmen optimiert werden können. Für den zweiten Fall bieten Programmierkenntnisse in Python oft bereits eine große Hilfestellung.
6. KI-Kompetenz
Seit unserem letzten Update dieses Artikels von 2024 hat sich der Einsatz von KI-Tools in der Datenanalyse deutlich verstärkt. Systeme wie ChatGPT, Gemini oder Copilot unterstützen Analyst:innen bei der Datenbereinigung, im Reporting und in der Visualisierung. Das bedeutet: Data Analysts müssen nicht weniger können – aber sie nutzen zunehmend Automatisierung und generative KI, um Routinearbeit zu beschleunigen.
7. Cloud-Kenntnisse
Moderne Datenlandschaften sind oft in der Cloud gespeichert, z. B. auf Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud. Kenntnisse in diesen Plattformen ermöglichen es Data Analysts, große Datenmengen effizient zu speichern, abzurufen und zu verarbeiten. Zudem bieten Cloud-Services zahlreiche Automatisierungs- und Analyse-Tools, von skalierbaren Datenbanken bis zu Machine-Learning-Frameworks. Wer Cloud-Kenntnisse beherrscht, kann Analysen schneller durchführen, Datenpipelines optimieren und Teams unterstützen, die zunehmend auf cloudbasierte Datenarchitekturen setzen – ein entscheidender Vorteil in modernen, datengetriebenen Unternehmen.
Data Analyst werden: Nicht-technische Fähigkeiten
8. Logik
Mit einem hellen Köpfchen kommt man weit. Eine nützliche Fähigkeit für Data Analysts ist es, sich logischer Denkmuster zu bedienen, für die keine höhere Mathematik benötigt wird. Oft muss ein Data Analyst sich in den Kontext seiner Analysen gut eindenken können, um interessante Fragestellung festzulegen und die Ergebnisse kritisch hinterfragen zu können. Die Datenanalyse ist ein weites Feld mit einer Vielzahl von Aufgaben.
Je nach Aufgabenfeld sind spezielle Kenntnisse nötig. Es ist wichtig, ein Grundverständnis von Mathematik und Statistik zu haben, noch wichtiger ist es allerdings, Probleme auf analytische Art betrachten zu können. 80 Prozent der Arbeit eines Data Analysts bestehen aus der Aufbereitung, Sortierung und Visualisierung von Daten, für die üblicherweise keine höhere Mathematik nötig ist.
9. Kreativität
Data Storytelling und Präsentationen gehen Hand in Hand. Aber gute Präsentationsfähigkeiten sind keine Selbstverständlichkeit. Die Fähigkeit, eine interessante Geschichte mit Daten zu erzählen, ist entscheidend, um Erkenntnisse richtig zu vermitteln und das Publikum zu fesseln. Es ist eine Kunst für sich, komplexe Zusammenhänge einfach auszudrücken, ohne den Inhalt zu verfälschen. Aus diesem Grund sind die Datenvisualisierung und ein gutes Data Storytelling wichtige Fähigkeiten, die ein Data Analyst beherrschen muss.
10. Soziale Fähigkeiten
Es ist wichtig zu verstehen, wer der Kunde eines Analyseauftrags oder die Zielgruppe einer Präsentation ist und welche Vorkenntnisse diese Personen haben. Das gilt ganz besonders, wenn die Erkenntnisse nicht einfach und schnell erkannt werden können. Oft fehlen anderen Fachabteilungen die Kenntnisse, um die Ergebnisse einer Datenanalyse richtig zu deuten. Ein Data Analyst weiß, welche Informationen sein Publikum benötigt und wie er sie am besten vermittelt.
11. Business-Erfahrung
Zu verstehen, welche Ziele ein Unternehmen verfolgt, ist entscheidend, wenn es darum geht, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Data Analysts sollten nicht nur verstehen, wie sich Daten auf die Entscheidungen ihres Unternehmens auswirken können, sondern sie sollten auch wissen, wie sie z. B. mit Ingenieuren oder Produktmanagern interagieren oder Branchenwissen mitbringen. Sowohl ein technisches als auch ein nicht-technisches Verständnis des Unternehmens und seiner Interna ist für den Job als Datenanalyst unerlässlich.
Welche Tools und Programmiersprachen nutzen Data Analysts?
Data Analysts arbeiten täglich mit einer Vielzahl an Software, Programmiersprachen und modernen KI-gestützten Tools, um Daten zu sammeln, zu bereinigen, zu analysieren und zu visualisieren. Während klassische Anwendungen wie Excel, SQL oder Python nach wie vor zentrale Rollen spielen, gewinnen 2025 zunehmend Cloud-Plattformen und KI-gestützte Lösungen an Bedeutung. Die folgende Tabelle gibt einen Überblick über die wichtigsten Tools, ihre Einsatzgebiete und den Nutzen im Arbeitsalltag von Data Analysts.
| Tool | Beschreibung |
|---|---|
| Microsoft Excel | Bietet Funktionen zur Datenbearbeitung, Sortierung und Darstellung in Diagrammen. Ein gutes Verständnis ist hilfreich für die tägliche Arbeit als Data Analyst. |
| SQL | Programmier- und Datenbanksprache für Datenbankmanagement und Abfragen großer Datensätze. |
| Python | Verbreitete, leicht erlernbare Programmiersprache für Datenanalyse, Automatisierung und Visualisierung. Open Source und flexibel anpassbar. |
| SAS | Software für fortgeschrittene Analytics, Business Intelligence, statistische Modellierung und Datenmanagement großer Datenmengen. |
| R | Programmiersprache und Softwareumgebung für statistische Berechnungen und Grafikerstellung. Open Source, flexibel und erweiterbar. |
| ChatGPT / OpenAI API | KI-gestützte Tools für schnellere Dateninterpretation, Code-Generierung und Automatisierung von Routineaufgaben. Mehr Zeit für strategische Analysen. |
| Power BI Copilot | KI-gestützte automatische Erstellung von Dashboards und Reports, interaktive Visualisierungen und schnellere Trendanalyse. |
| Snowflake & Databricks | Cloud-Plattformen für zentrale Verwaltung großer Datenmengen, skalierbare Speicherlösungen, performante Abfragen und integrierte Analyse-Tools. |
| Looker Studio (Google) | Tool für interaktive Dashboards und Reports, besonders für Marketing-, Vertriebs- und Web-Daten. Einfache Integration in Google-Produkte. |
Umschulung Data Analyst: Dein Weg zu einer neuen Karriere
Deine Karriere als Data Analyst beginnt mit dem Erlernen von jobrelevanten Fähigkeiten. Als Neueinsteiger ohne mathematischen oder Programmier-Hintergrund bedeutet das, sich zuallererst mit den Grundkenntnissen vertraut zu machen und den Analyseprozess zu verstehen. Sobald Du die wichtigsten Fähigkeiten gesammelt hast, kannst Du über eine Bewerbung als Data Analyst nachdenken.
Auch wenn dieser Prozess mühelos klingt, erfordert ein solcher Karrierewechsel viel eigenes Engagement. Um alles zu lernen, was Du für diesen Wechsel benötigst und auf das Fachwissen erfahrener Datenexperten zurückzugreifen, lohnt es sich Onlinekurse für deine Umschulung zum Data Analyst in Betracht zu ziehen.
Ein solcher Kurs kann bei erfolgreichem Abschluss eine Zertifizierung als Data Analyst bedeuten, was eine wichtige Alternative zum klassischen Universitätsabschluss darstellt. Um den ersten Schritt auf Deinem neuen Karriereweg zu machen, kannst Du Dich bei StackFuel über Kursangebote und Fördermöglichkeiten durch die Bundesagentur für Arbeit oder das Jobcenter informieren.
Arbeitsalltag als Data Analyst: Praxisbeispiel
Der Arbeitsalltag von Data Analysts hängt ganz von der Branche oder dem Unternehmen ab. Sie können für die Erstellung von Dashboards, das Pflegen von Datenbanken und Analysen für verschiedene Abteilungen im Unternehmen verantwortlich sein. Die meisten von ihnen arbeiten eng mit IT-Teams, dem Management, Fachabteilungen und Data Scientists zusammen.
Je nach Aufgabengebiet variieren die Kenntnisse und Werkzeuge, mit denen ein Data Analyst arbeitet. Einige Data Analysts verwenden nicht einmal Programmiersprachen und arbeiten hauptsächlich mit Statistiksoftware und Excel. Da das Feld der Datenanalyse so vielseitig ist, kann ein Data Analyst sich am Vormittag z. B. mit der Datenbereinigung und am Nachmittag mit der Erstellung konkreter, kundenspezifische Lösungen befassen. Versuchen wir einen möglichen Tag im Leben eines Data Analysts zu skizzieren.
Morgens beschäftigt sich Data Analystin Lisa damit Daten mithilfe von SQL aus einer Datenbank abzufragen und anschließend zu analysieren. Dafür arbeitet sie in einer Tabelle mit Kundendaten wie u. a. Name, Alter, PLZ und Warenwert. Lisa will herausfinden, wo Kunden besonders häufig einkaufen, doch in der Tabelle sind viele Datenlücken, weshalb sie mit ihrer Führungskraft bespricht, wie sie mit den Lücken umgehen soll. Die Führungskraft beschließt, dass sie sich mit verschiedenen Personengruppen bzw. Stakeholdern abstimmen muss.
Mit der IT muss sie besprechen, wie die Datenlücken entstanden sind, um sie danach ausmerzen zu können. Mit ihrem Ansprechpartner aus der Fachabteilung, die die Analyse in Auftrag gegeben hat, muss sie sich abstimmen, wie mit den Datenlücken umgegangen wird. Sie entscheiden sich dazu, die Lücken durch eine künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu ergänzen. Dafür arbeitet Lisa mit einem Experten in ihrem Team gemeinsam weiter.
Später an diesem Tag arbeitet Lisa daran, die Ergebnisse ihrer letzten Analyse zu visualisieren und in eine Präsentation umzuwandeln, die sie ihrem Team vorstellen will, um die nächsten Schritte gemeinsam festzulegen. Dabei legt Lisa besonderen Wert darauf, dass die Darstellung der Ergebnisse schlüssig und leicht verständlich ist, um eine Entscheidung zu vereinfachen.
Die vielen Jobmöglichkeiten des Datenanalysts
Eine unverzichtbare Grundlage ist natürlich, dass ein Unternehmen digital agiert. Je stärker das Unternehmen digital ausgerichtet ist, desto mehr Daten liegen ihm vor. Klassischerweise werden deshalb besonders in den Branchen Finanzen, Versicherungen, Online-Handel, Energie, Telekommunikation und Gesundheitswesen Datenexperten dringend gesucht.
Unter Data Analysts gibt es außerdem unterschiedliche Spezialisierungen wie unter anderem den Finanz-, Marketing-, Wetter- oder Risikoanalysten. Diese Berufsbilder heißen zwar unterschiedlich, sind sich aber von Aufgabenfeld her so ähnlich, dass eine Zertifizierung als Data Analyst Dich für diese und weitere Analysten-Jobs ausreichend qualifiziert. Das ist nicht nur besonders zukunftssicher, sondern macht die Fähigkeiten eines Data Analysts zu den gefragtesten des 21. Jahrhunderts.
In vielen Wirtschafts- und Gesellschaftsbereichen ist es sehr wichtig, Daten aktiv auszuwerten. Nur so erhalten Unternehmen wichtige Einsichten über ihre Produkte, Services, Kunden und sogar unternehmensinterne Prozesse und wie sie verbessert werden können. So können sie nach und nach Wettbewerbsvorteile erlangen und die Konkurrenz überholen. Auch in gesellschaftlich relevanten Branchen werden Data Analysts gesucht. Die Gesundheitsbranche muss Patientendaten analysieren und auswerten, um Informationen über die besten Behandlungsmöglichkeiten zu erhalten und Gesundheitsprodukte entwickeln zu können.
Die Möglichkeiten für Data Analysts sind also unbegrenzt und Quereinsteiger können sogar in der ihnen bekannten Branche bleiben, wenn sie das möchten.
Data Analyst Gehalt 2025: So viel kannst du verdienen
Die Nachfrage nach Data Analyst :innen bleibt hoch – und auch die Gehälter sind durchweg attraktiv.
| Erfahrungsstufe | Quelle & Hinweis | Wert |
|---|---|---|
| Einstieg / „Junior Data Analyst“ | StepStone: „Junior Data Analyst“ – Durchschnittsgehalt etwa 41.800 €/Jahr. StepStone | ca. 41.800 €/Jahr |
| Einstieg / Durchschnitt | Kununu: „Data Analyst“ <3 Jahre Erfahrung – durchschnittlich 52.200 €/Jahr. Kununu | ca. 52.200 €/Jahr |
| Allgemeiner Mittelwert | StepStone „Mitarbeiter/in Datenanalyse“: Durchschnitt etwa 47.400 €/Jahr, Spanne von min ~40.100 bis max ~57.000 €. StepStone | ca. 47.400 €/Jahr |
| Senior & mit Erfahrung | Glassdoor: „Senior Data Analyst“ – typischer Bereich ≈ 74.000-86.000 €/Jahr laut Nutzerangaben. Glassdoor | ca. 74.000-86.000 €/Jahr |
| Allgemein (alle Erfahrungsstufen) | gehaltsvergleich.com: Data Analyst Ø Gehalt ca. 4.782 €/Monat, also ~57.400 €/Jahr. Gehaltsvergleich | ~57.400 €/Jahr |
Stellenmarkt
- Laut einer Übersicht von StepStone sind z. B. etwa 5.299 offene Stellenanzeigen für „Data Analytics“ in Deutschland gemeldet (Stand 10/2025).
- Für „Data Analyst“-Stellen in einzelnen Regionen zeigt StepStone z. B. 614 offene Anzeigen in Hamburg.
→ Diese Zahlen verdeutlichen: Der Markt für Data Analyst :innen ist weiterhin groß und wächst.
Trends & Besonderheiten
- Positionen mit mehr Verantwortung oder Führung (z. B. Analytics Manager, Analytics Lead) erreichen deutlich höhere Vergütungen – laut Glassdoor etwa 86.000 € bzw. 93.000 € für Managerrollen.
- Der Einsatz von KI, Datenplattformen und Big Data führt dazu, dass Data Analyst-Rollen zunehmend KI-nahe und mit höheren Anforderungen sind – dies verstärkt die Nachfrage und damit das Gehaltsniveau.
Fazit
Wer es mit einer Karriere in der Datenanalyse ernst meint, für den gibt es viele Möglichkeiten, die in diesem Artikel vorgestellten Fähigkeiten zu erlernen und Data Analyst zu werden. Einer der effizientesten Wege, dies zu tun, ist eine Weiterbildung, die Dich auf die Herausforderungen des Berufs vorbereitet.
Während viele große Unternehmen dringend versuchen Datenexperten auf dem Jobmarkt zu finden und einzustellen, investieren inzwischen immer mehr Unternehmen darin, ihre Mitarbeitenden in die Rolle von Data Analysts und Data Scientists weiterzubilden. Das liegt vor allem daran, dass bereits heute ein großer Fachkräftemangel in diesem Bereich herrscht und dieser voraussichtlich noch weiter zunehmen wird. Zusätzlicher Vorteil ist, dass solche Mitarbeitenden bereits unschätzbare Erfahrungen in der Branche, dem Markt und den Interna des Unternehmens besitzt.
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