Datenanalysten: Mythen vs. Realitäten

Als die Datenanalyse für den täglichen Betrieb jeder Organisation immer relevanter wurde, stiegen auch die Stellenangebote für qualifizierte Datenanalysten in die Höhe. Heutzutage sind praktisch alle Organisationen, die sich mit Big Data befassen, fast ständig auf der Suche nach einem hochqualifizierten Datenanalysten. Doch mit dem Bedarf wuchsen auch die damit verbundenen Mythen.
Zum Beispiel verwechseln Leute Datenanalyse mit Mathematik – ein großes LOL für sie. Wenig wissen sie, heh!
Die meisten dieser Mythen entstehen, weil die Menschen sich der verschiedenen Bereiche der Data Science nicht bewusst sind und am Ende oft verwechselt werden. Bevor wir also mit den vorherrschenden Mythen aufräumen, lassen Sie uns zunächst ein wenig über Datenanalysten sprechen und sehen, wie sie sich von Datenwissenschaftlern unterscheiden.

Die Rolle des Data Analyst ähnelt größtenteils der eines Data Scientist. Der einzige Unterschied besteht darin, dass ein Data Scientist ins Spiel kommt, wenn das Datenvolumen und die Geschwindigkeit eines Unternehmens ein bestimmtes Niveau überschreiten, das robustere Fähigkeiten zum Sortieren durch ein rollendes Meer unstrukturierter Daten (Big Data) erfordert, um Fragen zu identifizieren und kritische Informationen zu extrahieren.
Daher ähneln die täglichen Aufgaben eines Data Analysts ein wenig denen eines Data Scientists – nur in einem vergleichsweise kleineren Maßstab. Schauen wir uns die wesentlichen Verantwortlichkeiten an, die einen Datenanalysten umgeben:

Daten sammeln und Infrastruktur aufbauen

Der technischste Aspekt der Arbeit eines Datenanalysten ist das korrekte Sammeln der relevanten Daten. Bei der Datenerfassung arbeiten sie häufig mit Webentwicklern oder Anwendungsentwicklern zusammen, um die Datenerfassung zu optimieren. Eine der kritischen Funktionen eines Datenanalysten besteht darin, die Datenerfassung zu rationalisieren und automatisierte und wiederverwendbare Routinen zu entwickeln. Analysten haben eine Handvoll spezialisierter Software und Tools in ihrem Toolkit, um ihnen dabei zu helfen.

Muster erkennen

Liegen relevante Daten vor, will der Analyst nun Trends und Muster aus dem Datenhaufen ableiten. Erfolgreiche Datenanalysten wissen immer, wie man Geschichten mit Daten erstellt, und das Erkennen von Mustern ist eine Möglichkeit, damit anzufangen. Um die Daten besser zu verstehen, muss ein Analyst zunächst wesentliche Muster in den Daten beobachten.
Wer ist ein Data Scientist, ein Data Analyst und ein Data Engineer?

Erstellen von Berichten

Die in Schritt 2 gefundenen Trends und Muster müssen dem Rest des Teams mitgeteilt werden. Dazu ist ein Analyst erforderlich, der Berichte erstellt und pflegt – sowohl intern als auch kundenorientiert. Diese Berichte liefern dem Management schließlich Einblicke in neue Trends sowie Verbesserungsbereiche für die Organisation. Die Berichte müssen vom nächsten Entscheidungsträger verstanden werden, daher ist es wichtig, dass die Analysten eine Geschichte um seinen Bericht weben – damit er leichter zu verstehen und zu analysieren ist.

Mit anderen zusammenarbeiten

Auch wenn das Wort „Analyst“ Sie vielleicht an jemanden denken lässt, der isoliert vom Rest des Unternehmens arbeitet, ist das weit von der Wahrheit entfernt. Diese Datenanalysten sind dafür verantwortlich, Daten sinnvoll zu interpretieren und die Ergebnisse an die Stakeholder zu übermitteln, und sind auch dafür verantwortlich, eng mit den übrigen Teams zusammenzuarbeiten. Von der Geschäftseinheit, um die Geschäftsanforderungen zu verstehen, bis hin zum Technikteam, das die Art der erfassten Daten überwacht, gibt es keinen Bereich, in dem das Fachwissen eines Datenanalysten fehlt.
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Lassen Sie uns einen Schritt nach vorne machen und mit einigen Mythen aufräumen, die sich um das Leben eines Datenanalysten drehen:

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Mythos Nr. 1: Datenanalysten sind die Meister der Mathematik.

Dies mag zu einem bestimmten Zeitpunkt der Fall gewesen sein, aber jetzt, da viel ausgefeiltere Tools auf den Markt kommen, gibt es mehr Möglichkeiten als je zuvor für Menschen ohne mathematischen Hintergrund, sich mit Analytik vertraut zu machen.
Es gibt zahlreiche Analysetools, die Ihnen den Einstieg erleichtern. Diese Tools können die Datenerfassung für Sie komfortabler machen und Ihnen die schwere Arbeit der Datenanalyse überlassen. Darüber hinaus gibt es auch viele Ressourcen, die Ihnen die Kunst der Datenanalyse beibringen können. All dies erfordert eine logische Denkweise und keine mathematischen Kenntnisse.

Mythos Nr. 2: Analytik braucht viel Zeit.

Die meisten Organisationen entscheiden sich gegen die Datenanalyse, da sie denken, dass dies zu viel Zeit in Anspruch nehmen würde und ihnen nur wenig Zeit für die eigentliche Arbeit bleibt. Allerdings ist das selten der Fall. Sobald Sie die Metriken herausgefunden haben, die Sie im Auge behalten sollten, und wie Sie sie in Ihren Tools verfolgen können, ist es ziemlich schnell, diese Metriken zu messen. Sie werden genau wissen, wo Sie diese abrufen und wie Sie basierend auf diesen Metriken Änderungen an Ihren Abläufen vornehmen können.
Wenn Sie jedoch versuchen, eine neue Frage zu beantworten, stellen Sie möglicherweise fest, dass die Analyse Ihrer Daten etwas länger dauern kann. Es wird jedoch immer noch viel weniger sein, als Sie erwartet haben.
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Mythos Nr. 3: Analytics sagt Ihnen nichts, was Sie nicht schon wissen.

Nur weil Sie glauben, das Schicksal Ihrer Kampagne erraten zu können, muss es zwangsläufig wahr sein. Jedes Mal, wenn Ihre Organisation eine Kampagne durchführt, analysiert der Datenanalyst die Art der Inhalte und Kanäle, die gut abschneiden. Ihre Konversionsraten im E-Mail-Marketing können sich von denen im Social-Media-Marketing unterscheiden. Diese Metriken variieren von Kampagne zu Kampagne, und die einzige Möglichkeit, sich über das Schicksal einer Kampagne sicher zu sein, besteht darin, sich hinzusetzen und die Metriken zu messen.

Mythos Nr. 4: Ihr Unternehmen ist nicht groß genug, um Analysen zu benötigen.

Jedes Unternehmen, egal ob groß oder klein, kann seinen Betrieb mithilfe von Datenanalysen überarbeiten. Besonders für kleinere Organisationen kann die Datenanalyse äußerst nützlich sein, um zu verstehen, wie man wächst – und um herauszufinden, ob man in die gewünschte Richtung wächst. Es hilft Ihnen auch, Besucher-zu-Lead-Umwandlungsraten und Lead-zu-Kunde-Umwandlungsraten zu verfolgen; Dies hilft zu verstehen, ob es einen Bereich des Trichters gibt, der nicht funktioniert, und hilft Ihnen bei der Entscheidung, worauf Sie sich konzentrieren möchten. Wenn Sie die Leistung Ihrer Organisation auf verschiedenen Social-Media-Kanälen verfolgen, wissen Sie auch, welche Werbekanäle/Kampagnen für Sie funktionieren.
Wenn Ihr Budget knapp ist, sagen wir Ihnen, dass Sie keine teuren Tools benötigen, um loszulegen. Die Verwendung einer Google-Tabelle oder Excel zur Verfolgung Ihres Fortschritts funktioniert ebenfalls nahtlos.

Mythos Nr. 5: Sie müssen über jede einzelne Metrik berichten.

Nun, das liegt ganz bei Ihnen. Wenn Sie möchten, können Sie 100 % Ihrer Zeit damit verbringen, Berichte zu jeder einzelnen Metrik zu erstellen, die Sie finden können. Es gibt eine endlose Menge an Daten, und Sie können damit fortfahren, Metriken für die Analyse zu erstellen – das führt Sie zu einer Endlosschleife.
Doch so laufen die Dinge in der Realität nicht ab. Vor der Durchführung einer Analyse setzt sich der Analyst zunächst mit den Geschäftsteams zusammen, um die genauen Anforderungen zu verstehen, die bei der Festlegung der kritischen Kennzahlen für die jeweilige Aufgabe hilfreich sind. Sie müssen nicht über jede einzelne Metrik berichten, aber sie müssen die wesentlichen Metriken kennen, die für eine bestimmte Problemstellung zu messen sind.
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