Business Analytics: Know How der Datenanalysten

Die Bedeutung von Analysten ist bei Big Data erwartungsgemäß größer als bei der herkömmlichen quantitativen Datenanalyse. Es gibt auf dem Arbeitsmarkt derzeit eine hohe Nachfrage nach diesen Spezialisten.


Ein erfolgreicher Data Analyst braucht eine Kombination aus analytischen und technischen Skills. Unabhängig von der Art der Daten werden hier kluge, intelligente und bestens qualifizierte Menschen in großer Anzahl gebraucht. Es werden aus diesen Gründen relativ hohe Gehälter für derart qualifizierte Mitarbeiter gezahlt.

Datenanalyse

Die Datenanalysten werten die Informationsflut, die bei modernen Big Data-Anwendungen entsteht, aus. Sie erstellen in Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern Anwendungen und Modelle. Die Unternehmensleitung und die Entscheider treffen ihre Entscheidungen aufgrund der ihnen zur Verfügung gestellten Daten. Der Datenanalyst extrahiert die wichtigen Daten aus komplexen Technologien, bevor er sie analysieren kann. Dies geschieht häufig mithilfe einer Skriptsprache. Er muss daher programmieren können.

Seit 2010 nimmt die Bedeutung der Datenanalysten zu. Dies steht auch im Zusammenhang mit vermehrt zu analysierenden Online- und Social-Media-Daten. In dieser Zeit wurden neue Technologien zum Speichern, Verarbeiten und Analysieren von großen Datenmengen eingeführt. Oft waren deren Entwickler Datenanalysten und Datenwissenschaftler.
Die Analyse der Daten wird nach dem Erfassen und Aufbereiten bzw. der Umwandlung von unstrukturierten in strukturierte Daten durchgeführt. Der Datenanalyst ist hier zunächst der quantitative Analyst, wie es ihn schon lange gibt. Er hat Kenntnisse in einer Vielzahl mathematischer und statistischer Verfahren und kann diese verständlich kommunizieren.

Darstellung der analytischen Daten

Bei der Analyse von großen Datenmengen, also Big Data, unterscheidet sich der moderne Analyst: Er stellt die analysierten Daten meist visuell dar und den Führungskräften zur Verfügung. Aber nicht alle Zusammenhänge lassen sich so darstellen. Zum Beispiel komplexe multivariate Beziehungen oder statistische Modelle verlangen nach einer anderen Darstellung. Die Analyse wird im Falle der visuellen Darstellung beschreibend genannt. Prädiktive oder präskriptive Analysen werden zum Beispiel in Textform dargestellt. Die Analyse von Big Data ist explorativ und iterativ.

Maschinelles Lernen

Der Datenanalyst kennt sich auch in dem Bereich maschinelles Lernen aus. Er übernimmt hier die Definition des Anfangspunktes und der Transformationsroutinen. Nach der Analyse interpretiert er die Ergebnisse und erklärt sie den Entscheidern und Führungskräften. Bei der Analyse unstrukturierter Daten wie Text, Bildern oder Videos kennt der Datenanalyst analytische Ansätze wie zum Beispiel NLP (Natural Language Processing), eine Sprachtechnologie, um Inhalte aus Texten zu extrahieren.

Horizontale und vertikale Analysten

Man unterscheidet auch zwischen horizontalen und vertikalen Datenanalysten. Für unsere Betrachtung sind die horizontalen Analysten wichtiger, da die vertikalen immer zum Beispiel hochspezialisierte Informatiker mit großem Wissen in einem kleinen Bereich sind. Der horizontale Datenanalyst hat, wie der Name vermuten lässt, einen weiteren Horizont. Er ist eine Mischung aus Wirtschaftsanalyst, Statistiker, Informatiker und Fachexperte. Er vereint Visionen mit technischem Wissen. Er entwickelt robuste, effiziente, unkomplizierte, reproduzierbare und skalierbare Codes und Algorithmen. Der horizontale Analyst hat schlicht ein breiteres, pragmatischeres Wissen.

Analyse und Management

Auch die Manager benötigen im Zeitalter von Big Data Analytics-Kenntnisse, um zu Entscheidungen zu kommen. Werden beispielsweise Social Media-Daten analysiert, muss das Management schnell reagieren, da die Datenbasis schon innerhalb von Stunden eine andere sein kann. Hier spricht man auch von „High Performance Analytics“.

Aus den hier beschriebenen Anforderungen an die Datenanalysten und das moderne Management lässt sich ableiten, dass im Bereich Business Analytics derzeit einiges im Wandel befindlich ist und die Aus- und Weiterbildung der betroffenen Fachkräfte eine immer zentralere Rolle einnimmt.


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