Data Analyst: Karriereweg und Qualifikationen

Erfahrene Datenanalysten gehören zu den gefragtesten Fachleuten der Welt. Da die Nachfrage so stark ist und das Angebot an Mitarbeitern, die diese Aufgabe wirklich gut erledigen können, so begrenzt ist, verfügen Datenanalysten bereits auf der Einstiegsebene über enorme Gehälter und hervorragende Vergünstigungen.

Stellen für Datenanalysten sind in einer Vielzahl von Unternehmen und Branchen zu finden. Jedes Unternehmen, das Daten verwendet, benötigt Datenanalysten, um diese zu analysieren. Zu den wichtigsten Aufgaben bei der Datenanalyse gehört die Verwendung von Daten, um Anlageentscheidungen zu treffen, Kunden anzusprechen, Risiken zu bewerten oder Kapitalallokationen festzulegen.

Was machen Datenanalysten?

Datenanalysten nutzen Datenberge, um Trends zu erkennen, Prognosen zu erstellen und Informationen zu extrahieren, damit ihre Arbeitgeber fundiertere Geschäftsentscheidungen treffen können. Die Laufbahn, die Sie als Datenanalyst einschlagen, hängt zu einem großen Teil von Ihrem Arbeitgeber ab. Datenanalysten arbeiten an der Wall Street bei großen Investmentbanken, Hedgefonds und Private-Equity-Unternehmen. Sie arbeiten auch in der Gesundheitsbranche, im Marketing und im Einzelhandel. Im Allgemeinen sind Datenanalysten überall. Sie finden sie auch bei großen Versicherungsunternehmen, Kreditauskunfteien, Technologiefirmen und in fast jeder Branche, die Sie sich vorstellen können. Große Technologieunternehmen wie Facebook und Google analysieren Big Data in schwindelerregendem Maße. Zu diesem Zweck beschäftigen sie viele der Top-Datenanalysten für eine Vielzahl von Zwecken, darunter Werbung und interne Analyse sowie umfangreiche Benutzeranalysen.

Bei Finanzinstituten wie Investmentbanken ist der Management-Track der häufigste Karriereweg für Analysten ab der Einstiegsstufe. Wenn Sie nachweisen, dass Sie zu den Besten Ihrer Anstellungsgruppe gehören, werden Ihre Vorgesetzten Sie als jemanden ansehen, der die nächste Gruppe von Angestellten hüten kann. Beweisen Sie, dass Sie im Management tätig sind, und Sie könnten eine Karriere als suchen ein Abteilungsleiter oder Vizepräsident.

Viele Unternehmen bezeichnen Datenanalysten auch als Informationswissenschaftler. Diese Klassifizierung umfasst normalerweise die Arbeit mit der firmeneigenen Datenbank eines Unternehmens. Viele Informationswissenschaftler arbeiten mit zentralen Datenbankinfrastrukturen und erwerben so Kenntnisse in anderen anwendbaren technischen Bereichen wie dem Aufbau und der Entwicklung von Dateninfrastrukturen. Der Regierungssektor ist ein solcher Sektor, der Informationswissenschaftler für die Datenerfassung, den Abbau und die Analyse beschäftigt und stark darauf angewiesen ist. Versicherungs- und Gesundheitsunternehmen verfügen auch über umfassende Dateninfrastrukturen, für die auch Informationswissenschaftler erforderlich sind.

Technologieunternehmen sind einzigartig, da sich die Dynamik des Unternehmens häufig ändert, wenn sich die Technologie schnell ändert. Es werden ständig Abteilungen eingerichtet, um neuen Herausforderungen zu begegnen und neue Marktchancen zu erschließen. Technologiedatenanalysten, die sich in ihren bestehenden Rollen auszeichnen, werden normalerweise als Erste als Leiter ausgewählt, wenn neue Abteilungen erstellt werden. Dies bietet die Möglichkeit, andere zu führen, und ermöglicht es Ihnen, sich an einem Segment des Unternehmens zu beteiligen.

Insgesamt verfügen Datenanalysten in der Regel über dynamische Fähigkeiten. Sie können gut mit Zahlen und Details umgehen. Sie sind auch sicher und in der Verwaltung mehrerer Aufgaben, Datenprogramme und Datenflüsse organisiert. Schließlich verfügen die meisten Datenanalysten in der Regel auch über fundierte Präsentationsfähigkeiten, da sie ihre Analysen in der Regel regelmäßig visuell und / oder mündlich präsentieren müssen.

Überblick über den Data Analytics-Sektor

Es gibt viele Jobs im Bereich Datenanalyse, viele Gehälter und viele Karrieremöglichkeiten. Die Datenanalyse bietet eine Vielzahl von Möglichkeiten für verschiedene Branchen und Unternehmensebenen. Daher kann es schwierig sein, Gehalts- und Wachstumserwartungen genau zu bestimmen. Das Bureau of Labour Statistics bietet verschiedene Klassifikationen für Gehälter und Wachstum.

Finanzanalyst

Die Kategorie der Finanzanalysten ist im Allgemeinen die umfassendste Klassifizierung für Datenanalysten. Diese Art von Rolle kann Geschäftsanalysten, Managementanalysten und eine Vielzahl verschiedener Arten von Investmentanalysten umfassen. Die BLS-Daten zeigen, dass der durchschnittliche Stundenlohn eines Finanzanalysten bei 48, 55 USD und ein durchschnittliches Jahresgehalt von 100.990 USD liegt. Die Stundenlöhne können zwischen 25 und 80 US-Dollar liegen. Finanzanalysten in New York verdienen das Beste mit einem durchschnittlichen Stundenlohn von 66 USD. Die BLS geht davon aus, dass diese Klasse von Arbeitnehmern bis 2026 überdurchschnittlich schnell wächst.

Marktforschung

Eine zweite Klassifikation des Bureau of Labour, nach der häufig nach Gehaltserwartungen von Datenanalysten gesucht wird, ist die Kategorie der Marktforschungsanalysten. Diese Kategorie zeigt den durchschnittlichen Stundenlohn von 34, 11 USD bei einer jährlichen Gehaltserwartung von 70.960 USD. Der Stundenlohn für Marktforscher kann zwischen 16, 50 USD und 58, 21 USD liegen. Die BLS erwartet auch aus dieser Kategorie ein hohes Wachstum mit einer Wachstumsrate von 23% bis 2026.

Big Data und maschinelles Lernen

Während sich die Geschäftswelt entwickelt, entwickelt sich auch die Nutzung von Daten mit. Die Nachfrage nach Big-Data-Technologie, Big-Data-Analyse und maschinellem Lernen zeigt einige der wichtigsten Wachstumsbereiche. Diese Art von Big-Data-Technologie wird zunehmend in Datenanalyseprogramme an großen Universitäten in den USA und auf der ganzen Welt integriert, von denen es zahlreiche gibt.

Die Mehrheit der Colleges in den USA bietet Datenanalytik oder Datenwissenschaft als Hauptfach oder Nebenfach an. Neben dem Bachelor-Abschluss gibt es auch eine Vielzahl von datenwissenschaftlichen Masterstudiengängen. Wenn Sie daran interessiert sind, Ihre Fähigkeiten in einem flexibleren oder kürzeren Zeitraum auszubauen, gibt es auch mehrere Zertifizierungsprogramme und Kurse, die von verschiedenen Bildungseinrichtungen angeboten werden.

Data Analyst-Qualifikationen

Das Absolvieren eines Datenanalyseprogramms, insbesondere wenn Sie einen starken Notendurchschnitt und einen hohen Rang in Ihrer Klasse haben, sollte ohne große Schwierigkeiten zu einer Einstiegsposition in die Datenanalyse führen. Selbst ein weniger fokussierter Abschluss in Mathematik, Statistik oder Wirtschaftswissenschaften an einer angesehenen Universität reicht aus, um den Fuß in die Tür zu bekommen. Obwohl es sich um einen Einstiegsjob handelt, ist die Bezahlung in den meisten Bereichen höher als bei erfahrenen Fachleuten.

Wie bereits erwähnt, können einige der Spitzenjobs in der Datenanalyse im ersten Studienjahr bis zu 100.000 USD jährlich erreichen. Erfahrene Profis können das Doppelte oder mehr verdienen, was ein Einsteiger-Datenanalyst macht. Die Erfahrung kann aus der Arbeit als Einstiegsanalyst oder aus einem verwandten Bereich wie der Investmentanalyse stammen. Bei der Bewerbung für einen Datenanalystenjob ist jedoch häufig die Schulung das Wichtigste in Ihrem Lebenslauf. Nur wenige Menschen werden ohne gute akademische Leistungen in mathematischen Fachgebieten eingestellt.

Karrierewege für Datenanalysten

Nachfolgend finden Sie eine Liste mit einigen der vielen verschiedenen Rollen, die bei der Suche nach oder bei der Prüfung von Datenanalysen auftreten können.

Business Analyst: Analysiert geschäftsspezifische Daten.

Management Reporting: Meldet die Datenanalyse an das Management für Geschäftsfunktionen.

Unternehmensstrategieanalyst: Diese Art von Rolle konzentriert sich auf die Analyse unternehmensweiter Daten und die Beratung des Managements in Bezug auf die Strategierichtung. Diese Rolle könnte sich auch auf Fusionen und Übernahmen konzentrieren.

Vergütungs- und Leistungsanalytiker: In der Regel Teil einer Personalabteilung, die die Vergütungs- und Leistungsdaten der Mitarbeiter analysiert.

Budgetanalyst: Konzentriert sich auf die Analyse und Berichterstattung eines bestimmten Budgets.

Versicherungs-Underwriting-Analyst: Analysiert Personen-, Unternehmens- und Branchendaten auf Entscheidungen über Versicherungspläne.

Aktuar: Analysiert Sterblichkeits-, Unfall-, Krankheits-, Invaliditäts- und Rentenquoten, um Wahrscheinlichkeitstabellen, Risikoprognosen und Haftpflichtpläne für Versicherungsunternehmen zu erstellen.

Sales Analytics: Konzentriert sich auf Verkaufsdaten, die helfen, den Verkaufsprozess zu unterstützen, zu verbessern oder zu optimieren.

Webanalyse: Analysiert ein Dashboard mit Analysen zu einer bestimmten Seite, einem bestimmten Themenschwerpunkt oder einer bestimmten Website umfassend.

Betrugsanalyse: Überwacht und analysiert Betrugsdaten.

Kreditanalyse: Der Kreditmarkt bietet einen breiten Bedarf an Analyse- und Informationswissenschaften in den Bereichen Kreditberichterstattung, Kreditüberwachung, Kreditrisiko, Kreditgenehmigungen und Kreditanalyse.

Geschäftsproduktanalyst: konzentriert sich auf die Analyse der Attribute und Merkmale eines Produkts sowie auf die Beratung des Managements zur optimalen Preisgestaltung eines Produkts auf der Grundlage von Marktfaktoren.

Social Media-Datenanalyst: Social Media und wachsende Technologieunternehmen verlassen sich auf Daten, um die Technologie und das Angebot, auf die sich Social Media-Plattformen stützen, aufzubauen, zu überwachen und weiterzuentwickeln.

Analyst für maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen ist eine sich entwickelnde Technologie, bei der Maschinen programmiert und zugeführt werden, um kognitive Entscheidungen zu treffen. Analysten für maschinelles Lernen können eine Vielzahl von Aspekten bearbeiten, darunter Datenaufbereitung, Datenfeeds, Analyse der Ergebnisse und mehr.