Was sind die typischen Aufgaben einer Data-Analyst-Rolle?

Kern-Aufgaben

1. Reports + Dashboards (50 % Zeit).

2. Ad-hoc-Analysen (25 %).

3. Datenqualitäts-Pflege (15 %).

4. Stakeholder-Beratung + Storytelling (10 %).

Skills

• SQL: Pflicht.

• Excel + Power-BI / Tableau / Looker.

• Python + Pandas oft.

• Statistik-Basics.

• Geschäftsverständnis.

• Kommunikation + Storytelling.

Tools

• SQL-Editor (DBeaver, DataGrip).

• BI-Tool (Power-BI, Tableau, Looker, Metabase).

• Python/R für komplexe Analyse.

• Notion für Doku.

• Git für Code.

Karriere-Pfad

1. Junior-Analyst (0-2 J).

2. Analyst (2-4 J).

3. Senior-Analyst (4-7 J).

4. Lead-Analyst oder Specialist (7+ J).

5. Analytics-Manager oder Head-of-Analytics.

Gehaelter DE 2026

• Junior: 50-60k.

• Analyst: 60-75k.

• Senior: 75-95k.

• Lead: 95-120k.

• Manager: 110-150k.

Anti-Patterns

• Nur SQL ohne Geschäftsverständnis.

• Reports ohne Story.

• Stakeholder ignoriert.

• Lerneffekt eingestellt.

• Tool-Hopping ohne Tiefe.