Datenanalytiker/Datenanalytikerin
Schnappschuss
Datenanalytiker importieren, kontrollieren, bereinigen, konvertieren, validieren, modellieren oder interpretieren Daten im Hinblick auf die Geschäftsziele des Unternehmens. Sie stellen sicher, dass die Datenquellen und Datenspeicher kohärente und zuverlässige Daten enthalten. Je nach Ausgangslage oder vorliegenden Daten verwenden Datenanalytiker unterschiedliche Algorithmen und IT-Tools. Bisweilen erstellen sie auch Berichte in Form von Visualisierungen wie Grafiken, Schaubildern und Dashboards.
Datenanalytiker/Datenanalytikerinnen spielen eine entscheidende Rolle bei der Gewinnung von Informationen aus großen Datenmengen. Ihre Arbeit umfasst den gesamten Lebenszyklus der Daten – von der Importierung und Bereinigung bis hin zur Modellierung und Interpretation. Dabei arbeiten Sie eng mit verschiedenen Fachabteilungen zusammen, um die Geschäftsziele des Unternehmens zu unterstützen und datengestützte Lösungen zu entwickeln. In dieser Karrierebande (Fachliche Führung) übernehmen Sie häufig auch die Verantwortung für die Anleitung und Unterstützung jüngerer Kollegen.
- • Importieren, Kontrollieren, Bereinigen und Validieren von Daten aus verschiedenen Quellen.
- • Modellierung und Analyse von Daten zur Identifizierung von Trends und Mustern.
- • Erstellung von Berichten und Visualisierungen (Grafiken, Schaubilder, Dashboards) zur Kommunikation von Erkenntnissen an Stakeholder.
Wo dieser Beruf gefragt ist
Gemeldeter Arbeitskräftemangel und -überschuss, nach Jahr. Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.
Die Zahlen gelten für Akademische und vergleichbare Fachkräfte in der Informations- und Kommunikationstechnologie — 75 Berufe einschließlich dieses.
Mangel: Belgien, Bulgarien, Irland, Niederlande und 6 weitere.
Längster anhaltender Mangel: Österreich, 3 Jahre.
Wählen Sie ein Gebiet auf der Karte, um dessen Zahlen zu sehen.
Über diese Quelle›
Quelle: ELA/EURES, Arbeitskräftemangel und -überschuss. Die Angaben werden auf Ebene der Berufsgruppe veröffentlicht und decken Europa ab. Die Ausgaben unterscheiden sich im Aufbau des Anhangs und in der Länderabdeckung, sodass eine Veränderung zwischen zwei Jahren nicht immer eine Veränderung des Arbeitsmarkts bedeutet. Grau dargestellte Länder wurden nicht gemeldet — das ist nicht dasselbe wie ein ausgeglichener Markt.
Was diese Begriffe bedeuten
Die vier Dinge, über die dieser Abschnitt berichtet
- Gemeldete Nachfrage
- Ob Arbeitgeber melden, dass sie für diesen Beruf Arbeitskräfte benötigen – eine Einschätzung, die von einer nationalen oder einer EU-Stelle veröffentlicht wird, keine Anzahl.
- Wohin es sich entwickelt
- In welche Richtung sich die Beschäftigung in diesem Beruf in den kommenden Jahren voraussichtlich entwickelt, ausgehend von einer amtlichen Prognose.
- Offene Stellen
- Wie viele Offene Stellen ungefähr entstehen – durch Wachstum und dadurch, dass Menschen den Beruf verlassen.
- Übliche Vergütung
- Was Menschen in diesem Beruf normalerweise verdienen, sofern die Quelle dies veröffentlicht. Eine fehlende Angabe bedeutet nicht, dass die Arbeit unbezahlt ist, sondern dass niemand diesen Wert für den betreffenden Ort veröffentlicht.
Ein Maß wird weggelassen, wenn niemand es für den betreffenden Ort veröffentlicht, statt es als null anzuzeigen.
Welche Tendenz der Markt für Sie zeigt
- Zu Ihren Gunsten
- Mehr offene Stellen als Suchende — Arbeitgeber konkurrieren um Bewerberinnen und Bewerber.
- Ausgeglichen
- Offene Stellen und Suchende halten sich in etwa die Waage.
- Umkämpft
- Mehr Suchende als offene Stellen — rechnen Sie mit Konkurrenz.
- Widersprüchliche Hinweise
- Die Quellen widersprechen sich, oder dieselbe Berufsgruppe ist in einer Region knapp und in einer anderen im Überangebot.
Jede Quelle ordnet die Ergebnisse einem dieser vier Begriffe zu, damit es eine einheitliche Begrifflichkeit gibt. Was sich unterscheidet, sind die zugrunde liegenden Nachweise. Diese stehen unter jeder Einschätzung: ein gemessenes Verhältnis von Offenen Stellen zu Arbeitssuchenden oder eine von einer nationalen Stelle veröffentlichte Bewertung.
Wie dieser Beruf im Vergleich zu anderen Berufen im selben Land abschneidet
- Stark
- Zu den stärksten in that country
- Gut
- Stärker als die meisten Berufe in that country
- Gemischt
- Etwa typisch für that country
- Schwach
- Schwächer als die meisten Berufe in that country
Dies ist ein Rang innerhalb eines Landes, keine Bewertung, die Sie über Grenzen hinweg vergleichen können – die Register hinter zwei Ländern erfassen unterschiedliche Menschen, daher bedeutet dieselbe Zahl in jedem Land etwas anderes. Das erklärt auch, warum ein Beruf in einem Land die Einstufung Stark erhalten und dennoch als Umkämpft angezeigt werden kann: Er führt in einem insgesamt stark umkämpften Arbeitsmarkt.
Woher diese Angaben stammen
Jede Zahl wird von einem nationalen Statistikamt, einer öffentlichen Arbeitsverwaltung oder einer EU-Stelle veröffentlicht. Jede Karte nennt außerdem ihre Quelle und den Zeitraum, auf den sie sich bezieht. Manche Orte werden monatlich erfasst, andere ein- oder zweimal jährlich bewertet. Deshalb können zwei Orte auf derselben Karte unterschiedliche Zeitpunkte beschreiben – das Datum wird immer angezeigt.
Nichts davon sagt die Chancen einer einzelnen Person voraus. Es beschreibt einen Arbeitsmarkt.
Gemeldete Nachfrage · Übliche Vergütung · Wohin es sich entwickelt (Deutschland, Österreich, Schweiz, Niederlande, Belgien, Dänemark)
| Gemeldete Nachfrage | Übliche Vergütung | Wohin es sich entwickelt | |
|---|---|---|---|
| Deutschland | Mangel gemeldet ELA/EURES 2024 * | — | +15,6% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Österreich | Mangel gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +48,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Schweiz | Mangel gemeldet ELA/EURES 2024 * | — | +28,7% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Niederlande | Mangel gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +32% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Belgien | Mangel und Überangebot gemeldet ELA/EURES 2025 * | — | +37,5% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
| Dänemark | Überangebot gemeldet ELA/EURES 2022 * | — | +51,8% 2023–2035 · Cedefop 2026 * |
* Veröffentlicht für Berufsgruppen, nicht für einzelne Stellenbezeichnungen.
Bieten Sie Studierenden, Klienten oder Mitarbeitenden Berufsberatung an? Nutzen Sie diese Berufsdaten in Ihrer Organisation.
Zukunftsaussichten für Datenanalytiker/Datenanalytikerin
The outlook for Datenanalytiker/Datenanalytikerin reflects a balanced mix of automation exposure and durable, human-led work.
Wie werden diese Ergebnisse berechnet?
Der Resilienzwert (0–100) schätzt, wie strukturell geschützt dieser Beruf vor Automatisierung und KI-Störungen ist, basierend auf der Aufgabenanalyse. Höhere Werte bedeuten mehr Aufgaben, die menschliches Urteilsvermögen erfordern. KI-Exposition zeigt den geschätzten Prozentsatz der Arbeitsstunden, die aktuelle KI-Fähigkeiten betreffen könnten. Dies sind modellbasierte strukturelle Indikatoren, keine Vorhersagen zur individuellen Jobsicherheit.
Wie könnte sich Datenanalytiker/Datenanalytikerin ändern, wenn die KI-Einführung zunimmt?
Mehrere Aufgabenbereiche könnten sich in Richtung KI-gestützter Arbeitsabläufe verlagern, sodass Umschulungen immer wichtiger werden.
Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.
Mehrere Aufgabenbereiche könnten sich in Richtung KI-gestützter Arbeitsabläufe verlagern, sodass Umschulungen immer wichtiger werden.
Illustratives Szenario auf Basis der Automatisierbarkeit von Aufgaben — keine Prognose. Werte werden gerundet, je weiter Sie in die Zukunft blicken.
Modellbasierte Schätzung. Nutzen Sie es als Planungssignal, nicht als Garantie.
Vergleichen Sie dies mit Ihrem Profil
Wie KI diese Rolle verändern kann
Deterministische, modellbasierte Interpretation aktueller Rollensignale – keine Garantie für Ersatz.
Was noch immer von den Menschen abhängt
- Datenqualitätskriterien festlegen
Wo KI zum Co-Piloten werden kann
- statistische Analysetechniken anwenden
- Massendaten analysieren
- aktuelle Daten interpretieren
Aufgaben, die am stärksten der Automatisierung ausgesetzt sind
- Datenproben gewinnen
- IKT-Daten sammeln
- analytisch-mathematische Berechnungen durchführen
Vitale Signale & KI-Vektoren
KI-Belichtungsvektoren
0-100%Exposition gegenüber KI-gestützter Analyse, Mustererkennung und Aufgaben der prädiktiven Modellierung
Exposition gegenüber Inhaltsgenerierung, kreativer Augmentierung und Tools für große Sprachmodelle
Exposition gegenüber Workflow-Automatisierung, Entscheidungsunterstützungssoftware und Prozessdigitalisierung
Exposition gegenüber physischer Automatisierung, Robotik und sensorgesteuerter Aufgabenverlagerung
Technische Details
NexFuture v3.0 schätzt die Automatisierungsexposition direkt aus den wesentlichen ESCO-Kompetenzgruppen, gewichtet nach Kompetenzmasse und kalibriert anhand von Experten-Ankern. Werte sind probabilistische Schätzungen, keine Garantien. Vollständige Details finden Sie im NexFuture-Methodik-Whitepaper.
Misst die Automatisierungsexposition. Sie misst weder Gehalt noch Nachfrage noch die Zahl der Stellen in Ihrer Nähe.
Was Menschen in dieser Rolle normalerweise tun
Digitale Technologie
Ein typischer Tag als Datenanalytiker/Datenanalytikerin
09 09:00 · Morgen Data-Mining durchführen
10 10:30 · Vormittags Daten normalisieren
12 12:00 · Mittag Daten verwalten
14 14:00 · Nachmittag Datenprozesse etablieren
15 15:30 · Am späten Nachmittag Datenqualitätskriterien festlegen
17 17:00 · Zusammenfassung IKT-Daten integrieren
Die Reihenfolge der Aufgaben dient der Veranschaulichung. Einzelne Tage variieren.
Was Sie für diese Arbeit brauchen
Die Fähigkeiten, das Wissen und die Tools, die diese Rolle erfordert – sowie die Eigenschaften und Vorteile, die damit einhergehen.
-
Daten normalisieren
Reduzieren von Daten auf ihre genaue Stammform (Normalform), um Ergebnisse wie Minimierung der Abhängigkeit, Beseitigung von Redundanzen, Erhöhung der Konsistenz zu erzielen.
-
Datenverarbeitungstechniken benutzen
Einschlägige Daten und Informationen sammeln, verarbeiten und analysieren, mithilfe von Diagrammen und statistischen Diagrammen die Zahlen und Daten ordnungsgemäß speichern und aktualisieren.
-
Datenprozesse etablieren
Verwendung von IKT-Werkzeugen, um mathematische, algorithmische oder andere Datenmanipulationsprozesse anzuwenden, um Informationen zu erstellen.
-
Data-Mining durchführen
Exploration großer Datenmengen zur Ermittlung von Mustern mithilfe von Statistiken, Datenbanksystemen oder künstlicher Intelligenz, verständlich Darstellung der Informationen.
-
Datenbanken nutzen
Nutzung von Softwaretools zum Verwalten und Organisieren von Daten in einem strukturierten Umfeld aus Attributen, Tabellen und Relationen, um die gespeicherten Daten abzufragen und zu modifizieren.
-
IKT-Daten integrieren
Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, um einen einheitlichen Überblick über die Daten in diesem Bereich zu erhalten.
-
Datenbereinigung durchführen
Erkennung und Korrektur beschädigter Daten in Datensätzen, Gewährleistung, dass die Daten gemäß Vorgaben strukturiert werden und diese Struktur beibehalten wird.
-
Datenqualitätsverfahren anwenden
Anwendung von Qualitätsanalysen, Validierungs- und Verifizierungstechniken auf Daten, um die Integrität der Datenqualität zu überprüfen.
-
statistische Analysetechniken anwenden
Nutzung von Modellen (deskriptive oder Inferenzstatistiken) und Techniken (Data Mining oder maschinelles Lernen) für statistische Analysen und IKT-Werkzeuge zur Analyse von Daten, Feststellung von Korrelationen und Prognose von Trends.
-
Massendaten analysieren
Erfassung und Auswertung umfangreicher Bestände an numerischen Daten, insbesondere zur Ermittlung von Mustern in den Daten.
-
Datenproben gewinnen
Erfassung und Auswahl einer Datenmenge aus der Grundgesamtheit mittels statistischer oder anderer definierter Verfahren.
-
IKT-Daten sammeln
Sammeln von Daten durch Entwicklung und Anwendung von Such- und Stichprobenverfahren.
-
aktuelle Daten interpretieren
Zur Bewertung von Entwicklung und Innovation in den Fachgebieten Daten wie Marktdaten, wissenschaftliche Unterlagen, Kundenanforderungen und aktuelle Fragebögen analysieren.
-
analytisch-mathematische Berechnungen durchführen
Anwendung mathematischer Methoden und Nutzung von Berechnungstechnologien zur Durchführung von Analysen und zur Erarbeitung von Lösungen für spezifische Probleme.
-
Datenqualitätskriterien festlegen
Angabe der Kriterien, nach denen Datenqualität für unternehmerische Zwecke gemessen wird, z. B. Inkonsistenzen, Unvollständigkeit, Zweckdienlichkeit und Genauigkeit.
-
Daten verwalten
Verwalten aller Arten von Datenressourcen über ihren gesamten Lebenszyklus hinweg durch Erstellung von Datenprofilen, Parsing, Standardisierung, Identitätsauflösung, Bereinigung, Erweiterung und Prüfung von Daten. Sicherstellen, dass die Daten für den jeweiligen Zweck geeignet sind, mithilfe spezieller IKT-Instrumente zur Erfüllung der Kriterien für die Datenqualität.
Abfragesprachen
Das Feld der standardisierten Computersprachen für das Auffinden von Informationen in einer Datenbank und von Dokumenten, die die benötigten Informationen enthalten.
Bewertung der Datenqualität
Aufdeckung von Datenproblemen mithilfe von Qualitätsindikatoren, Messwerten und Metriken, um unter Berücksichtigung von Datenqualitätskriterien Strategien für die Datenbereinigung und die Datenanreicherung zu planen.
Business Analytics
Disziplinen und Technologien zur Lösung von Unternehmensfragen durch den Einsatz quantitativer Methoden wie Datenanalyse und statistische Modelle.
Data-Mining
Methoden der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Statistik sowie Datenbankmethoden, mit denen Inhalte aus einem Datensatz extrahiert werden.
Datenmodelle
Zum Strukturieren der Datenelemente und Aufzeigen der Beziehungen zwischen ihnen verwendete Techniken und vorhandene Systeme sowie Methoden zum Interpretieren von Datenstrukturen und -beziehungen.
Dokumentationsarten
Die Merkmale interner und externer Dokumentationsarten, die an den Produktlebenszyklus angepasst sind, und deren spezifische Arten von Inhalten.
Informationsextraktion
Für das Eruieren und die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten oder halbstrukturierten digitalen Dokumenten und Quellen verwendete Techniken und Methoden.
Informationskategorisierung
Der Prozess der Einstufung der Informationen in Kategorien und die Darstellung der Beziehungen zwischen den Daten für einige klar definierte Zwecke.
Informationsstruktur
Art der Infrastruktur, die das Format der Daten definiert: halbstrukturiert, unstrukturiert und strukturiert.
Resource-Description-Framework-Abfragesprache
Die Abfragesprache (z. B. SPARQL ), die zur Abfrage und Manipulation von Daten verwendet werden, die im Format „Resource Description Framework“ (RDF) gespeichert sind.
unstrukturierte Daten
Informationen, die in einer nicht formalisierten Struktur vorliegen oder über kein vorab festgelegtes Datenmodell verfügen. Daher sind sie schwer zu verstehen, und es lassen sich kaum Muster feststellen, ohne dass Techniken wie Data Mining eingesetzt werden.
Vertraulichkeit von Informationen
Die Mechanismen und Regelungen, die eine selektive Zugangskontrolle gewährleisten und gewährleisten, dass nur befugte Personen (Personen, Verfahren, Systeme und Geräte) Zugang zu Daten haben, Wege zum korrekten Umgang mit vertraulichen Informationen und Verstoßrisiken.
Datenanalytiker: Wie Sie sich qualifizieren und wo Sie studieren können
Was normalerweise für die Qualifikation erforderlich ist: Bildungsniveau, wo es sich um einen reglementierten Beruf handelt und wo man studieren kann.
Bachelor oder gleichwertig
2.039 Studienprogramme in 30 Ländern vermitteln die Kernkompetenzen dieses Berufs. Außerdem gibt es 436 kurze Kurse, die jeweils eine einzelne Fähigkeit vermitteln.
Einige Beispiele, mit Unterricht in der Sprache dieser Seite:
manQ Akademie GmbH & Co. KG MANAGEMENT QUALIFIZIERUNG Online-IHK-Fortbildungen · Deutschland
NG Engineering Academy GmbH · Deutschland
Data Analyst
IHK-Akademie Koblenz e.V. Campus Koblenz · Deutschland
Angezeigt: 4 von 2.475
Quellen
- 1. Source: Europass Qualification Dataset Register (European Commission)
Entwicklungspfade & ähnliche Rollen
Erkunden Sie typische Karrierepfade, angrenzende Fähigkeiten und ähnliche Rollen, um Ihren nächsten Schritt zu planen.
Wo passt Datenanalytiker/Datenanalytikerin?
Ähnlichkeitswerte basierend auf Kompetenzüberschneidungen aus ESCO-Daten.
Datenwissenschaftler/Datenwissenschaftlerin
45% ÄhnlichkeitLeiter der Datenverarbeitung/Leiterin der Datenverarbeitung
36% ÄhnlichkeitDatenqualitätsexperte/Datenqualitätsexpertin
32% ÄhnlichkeitDatentypist/Datentypistin
28% ÄhnlichkeitInformations- und Wissensmanager/Informations- und Wissensmanagerin (IKT)
21% ÄhnlichkeitDatenerfassungsleiter/Datenerfassungsleiterin
21% ÄhnlichkeitFür Organisationen
Die Daten auf dieser Seite für Ihre Schülerinnen und Schüler, Klientinnen und Klienten sowie Mitarbeitenden nutzen.
Häufig gestellte Fragen
Welche Kenntnisse und Fähigkeiten sind besonders wichtig für einen Datenanalytiker/eine Datenanalytikerin?
Welche Rolle spielt die fachliche Führung in dieser Karrierebande?
Kann ich als Datenanalytiker/Datenanalytikerin auch freiberuflich arbeiten?
Datenanalytiker/Datenanalytikerin — wie hoch ist die Vergütung in den USA?
Quellen: ESCO O*NET ELA/EURES Cedefop BLS Daten aktualisiert: 3. Oktober 2026 Über unsere Daten