Lange Zeit als Experte für Dashboards und zahlenbasierte Berichte angesehen, sieht der Datenanalyst heute seine Rolle tiefgreifend wandeln. Mit dem Aufkommen des maschinellen Lernens geht es nicht mehr nur darum, zu verstehen, was passiert ist, sondern vorherzusagen, was geschehen wird. Eine Veränderung, die die erwarteten Kompetenzen nach und nach neu definiert, auch für Einsteigerprofile.
Gestern verstehen, morgen vorhersagen
Historisch analysiert der Datenanalyst vergangene Daten, um Entscheidungen zu untermauern. Verkaufszahlen identifizieren, das Verhalten der Nutzer verstehen oder die Performance einer Marketingkampagne messen gehören zu seinen Hauptaufgaben.
Aber dieser sogenannte deskriptive Ansatz stößt heute an seine Grenzen. Unternehmen wollen nun Trends vorwegnehmen, Anomalien erkennen oder Maßnahmen empfehlen. Hier kommt das maschinelle Lernen ins Spiel. Dieser Zweig der künstlichen Intelligenz ermöglicht es Systemen, aus Daten zu lernen, um Vorhersagen zu treffen.
Konkret kann ein Datenanalyst heute ein Modell bauen, um die Nachfrage nach einem Produkt vorherzusagen, Betrug zu erkennen oder das Abwandern von Kunden zu antizipieren. Diese Anwendungen verbreiten sich in vielen Branchen, vom E‑Commerce bis zur Finanzwirtschaft.
Eine Entwicklung, getragen vom Datenwachstum
Diese Transformation findet vor dem Hintergrund eines starken Datenwachstums statt. Laut einer Studie von IDC dürfte das weltweite Datenvolumen bis 2025 175 Zettabyte erreichen, gegenüber 33 im Jahr 2018. Gleichzeitig zeigen Analysen von Forrester, dass viele Unternehmen noch Schwierigkeiten haben, diese Daten voll auszuschöpfen.
Die Herausforderung besteht daher nicht mehr nur darin, Dashboards zu erstellen, sondern Daten direkt für Entscheidungsprozesse nutzbar zu machen. Unternehmen suchen inzwischen nach Profilen, die über die deskriptive Analyse hinausgehen und prädiktive Logiken integrieren.
Diese Entwicklung spiegelt sich auch in Stellenangeboten wider, in denen Kenntnisse in Python, Modellierung und maschinellem Lernen zunehmend gefragt sind, auch für Junior-Positionen.
Kompetenzen, die sich weiterentwickeln, ohne unzugänglich zu werden
Trotzdem wird der Beruf nicht unzugänglich. Das von Datenanalysten eingesetzte maschinelle Lernen bleibt oft anwendungsorientiert. Es geht nicht darum, komplexe Algorithmen zu entwickeln, sondern vorhandene Werkzeuge zu nutzen, um konkrete Bedürfnisse zu erfüllen.
Die Grundlagen bleiben essenziell. SQL, Datenvisualisierung und Datenbereinigung bleiben das Herz der Tätigkeit. Diese Kompetenzen erweitern sich jedoch schrittweise um Python oder bestimmte Bibliotheken für maschinelles Lernen.
Dieser Kompetenzaufbau erfolgt vor allem durch Praxis. Ein Empfehlungsmodell oder ein Prognosetool zu entwickeln, ermöglicht es, die Herausforderungen schnell zu verstehen, ohne in übermäßige Komplexität zu verfallen.
Eine Pädagogik, die sich an den Marktbedürfnissen orientiert
Angesichts dieser Entwicklungen verändert sich auch die Art, Data-Wissen zu erlernen. Zu theoretische Ansätze stoßen insbesondere für Quereinsteiger an ihre Grenzen. Konzepte zu verstehen reicht nicht mehr aus; man muss sie anwenden können.
Immer mehr Ausbildungsangebote integrieren daher konkrete Projekte, die auf realen Fällen basieren. Dieser immersive Ansatz ermöglicht den Umgang mit Daten, das Erstellen von Modellen und ein besseres Verständnis der Anforderungen vor Ort. Er entspricht auch den Erwartungen der Personalverantwortlichen, die operationelle Profile bevorzugen.
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Certaines formations récentes, comme la Data-Analyst-Ausbildung proposée par La Capsule, illustrent cette évolution. Elles combinent apprentissage des fondamentaux, introduction au machine learning et projets inspirés de situations réelles. Elles intègrent aussi des notions de data engineering, permettant de comprendre comment collecter, structurer et automatiser les flux de données avec des outils utilisés en entreprise.
L’objectif n’est pas de former des spécialistes de l’intelligence artificielle, mais des profils capables de maîtriser l’ensemble du cycle de la donnée, de l’extraction à l’analyse, et d’en tirer des enseignements utiles dans un contexte professionnel.
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