Beruf Datenanalytiker / Datenanalytikerin

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.

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Persönlichkeitstyp

Wissen

  • Business-Intelligence

    Instrumente zur Umwandlung großer Mengen von Rohdaten in relevante und hilfreiche Geschäftsinformationen.

  • 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.

  • Informationsextraktion

    Für das Eruieren und die Extraktion von Informationen aus unstrukturierten oder halbstrukturierten digitalen Dokumenten und Quellen verwendete Techniken und Methoden.

  • Statistik

    Fachgebiet der statistischen Theorie, Methoden und Praktiken, z. B. Erhebung, Organisation, Auswertung, Auslegung und Darstellung von Daten. Statistik befasst sich mit allen Aspekten von Daten, einschließlich der Planung der Datenerhebung in Bezug auf die Konzeption von Umfragen und Experimenten zur Prognose und Planung arbeitsbezogener Tätigkeiten.

  • Informationsstruktur

    Art der Infrastruktur, die das Format der Daten definiert: halbstrukturiert, unstrukturiert und strukturiert.

  • Data-Mining

    Methoden der künstlichen Intelligenz, des maschinellen Lernens und der Statistik sowie Datenbankmethoden, mit denen Inhalte aus einem Datensatz extrahiert werden.

  • Dokumentationsarten

    Die Merkmale interner und externer Dokumentationsarten, die an den Produktlebenszyklus angepasst sind, und deren spezifische Arten von Inhalten.

  • 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.

  • 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.

  • Informationskategorisierung

    Der Prozess der Einstufung der Informationen in Kategorien und die Darstellung der Beziehungen zwischen den Daten für einige klar definierte Zwecke.

  • Datenmodelle

    Zum Strukturieren der Datenelemente und Aufzeigen der Beziehungen zwischen ihnen verwendete Techniken und vorhandene Systeme sowie Methoden zum Interpretieren von Datenstrukturen und -beziehungen.

  • Visuelle Darstellungstechniken

    Techniken der visuellen Darstellung und Interaktion, wie z. B. Histogramme, Streudiagramme, Oberflächendiagramme, Kacheldiagramme und parallele Koordinaten, die zur Darstellung abstrakter numerischer und nicht numerischer Daten verwendet werden können, um das menschliche Verständnis dieser Informationen zu verbessern.

  • 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.

Fertigkeiten

  • Analytisch-mathematische Berechnungen durchführen

    Anwendung mathematischer Methoden und Nutzung von Berechnungstechnologien zur Durchführung von Analysen und zur Erarbeitung von Lösungen für spezifische Probleme.

  • IKT-Daten integrieren

    Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen, um einen einheitlichen Überblick über die Daten in diesem Bereich zu erhalten.

  • Massendaten analysieren

    Erfassung und Auswertung umfangreicher Bestände an numerischen Daten, insbesondere zur Ermittlung von Mustern in den Daten.

  • 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.

  • Aktuelle Daten interpretieren

    Zur Bewertung von Entwicklung und Innovation in den Fachgebieten Daten wie Marktdaten, wissenschaftliche Unterlagen, Kundenanforderungen und aktuelle Fragebögen analysieren.

  • IKT-Daten sammeln

    Sammeln von Daten durch Entwicklung und Anwendung von Such- und Stichprobenverfahren.

  • 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.

  • Datenproben gewinnen

    Erfassung und Auswahl einer Datenmenge aus der Grundgesamtheit mittels statistischer oder anderer definierter Verfahren.

  • Daten normalisieren

    Reduzieren von Daten auf ihre genaue Stammform (Normalform), um Ergebnisse wie Minimierung der Abhängigkeit, Beseitigung von Redundanzen, Erhöhung der Konsistenz zu erzielen.

  • Datenqualitätskriterien festlegen

    Angabe der Kriterien, nach denen Datenqualität für unternehmerische Zwecke gemessen wird, z. B. Inkonsistenzen, Unvollständigkeit, Zweckdienlichkeit und Genauigkeit.

  • 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.

  • 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.

Mögliche Kenntnisse und Fähigkeiten

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