Was macht ein Data Analyst?
Ein Data Analyst beantwortet Fragen aus Fachabteilungen mit Daten. Typische Fragen sind: Warum steigt die Ausschussquote an einer Fertigungslinie, welche Ersatzteile werden wann nachgefragt, wie entwickeln sich Deckungsbeiträge nach Produktgruppe? Dazu werden Daten aus ERP-Systemen wie SAP, aus Maschinensteuerungen, Qualitätsdatenbanken oder dem CRM abgefragt, meist mit SQL, und anschließend bereinigt, zusammengeführt und geprüft. Ein großer Teil der Arbeit besteht darin, fehlende Werte, doppelte Datensätze und widersprüchliche Definitionen zu klären, bevor überhaupt etwas ausgewertet werden kann. Die Auswertung selbst geschieht mit Excel, Python oder R, die Ergebnisse landen in Dashboards in Power BI, Tableau oder Qlik. Dazu kommen Abstimmungen mit Controlling, Produktion oder Vertrieb, in denen Anforderungen geklärt und Ergebnisse erklärt werden. Im Maschinen- und Anlagenbau gehören Kennzahlen wie Gesamtanlageneffektivität, Lieferzeiten, Servicefälle und Garantiekosten zum Alltag.
Wie wird man Data Analyst?
Einen geregelten Ausbildungsweg gibt es nicht. Die meisten kommen über ein Studium, etwa Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik, Data Science, Wirtschaftswissenschaften oder Ingenieurwesen. Im Maschinenbau sind Bewerber mit technischem Hintergrund gefragt, weil sie Prozess- und Maschinendaten besser einordnen können. Quereinstiege sind verbreitet: Fachkräfte aus Controlling, Qualitätsmanagement, Einkauf oder Fertigungssteuerung, die schon viel mit Excel und Berichten arbeiten, wechseln häufig nach Weiterbildungen in SQL, Python und BI-Werkzeugen in die Rolle. Auch eine Ausbildung zum Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse ist ein möglicher Einstieg. Bootcamps und Zertifikate helfen, ersetzen aber ohne Praxisprojekte selten den Nachweis echter Erfahrung.
Was der Beruf verlangt
Die Arbeit ist überwiegend Bildschirmarbeit mit hohem Konzentrationsanteil. Viel Zeit fließt in unspektakuläre Datenbereinigung, und Datenqualität ist gerade in gewachsenen Systemlandschaften von Industriebetrieben oft schlecht. Fachabteilungen erwarten schnelle Antworten, zum Monatsabschluss oder vor Vorstandsterminen entsteht Termindruck. Schwer fällt vielen der Umgang mit unklaren Aufträgen und mit Ergebnissen, die nicht ins gewünschte Bild passen: Zahlen müssen verständlich und auch gegen Widerstand vertreten werden. Die Arbeitszeiten sind meist regelmäßig, Schichtarbeit ist selten. Wer nur rechnen und nicht kommunizieren möchte, stößt in diesem Beruf an Grenzen.
Aussichten
Die Nachfrage ist branchenübergreifend stabil, im Maschinen- und Anlagenbau treiben Digitalisierung, vernetzte Maschinen und Serviceangebote auf Datenbasis den Bedarf. Gleichzeitig ist der Einstieg umkämpfter geworden, weil viele Quereinsteiger und Absolventen auf den Markt drängen, und einfache Berichtsaufgaben werden zunehmend automatisiert oder per Self-Service in den Fachabteilungen erledigt. Gefragt bleiben Analysten, die Fachwissen und Technik verbinden. Entwicklungswege führen zum Data Scientist, Data Engineer, BI-Entwickler oder Analytics Engineer, in die Teamleitung eines Analytics-Teams oder in fachliche Rollen wie Produktmanagement und Controlling.