Antwort.

Ein Business-Analyst nutzt verschiedene Methoden und Werkzeuge der Datenanalyse, um Einblicke zu gewinnen, die Effizienz von Prozessen zu bewerten und Entscheidungen zu treffen.

Werkzeuge zur Datenanalyse:

• MS Excel, Google Sheets: zur Arbeit mit Tabellen, Analyse und Visualisierung von Daten.
• BI-Systeme (Power BI, Tableau, Qlik): Erstellung von Dashboards, automatisierten Berichten, Visualisierung großer Datenmengen.
• SQL: Verarbeitung, Zusammenführung und Abfrage von Daten aus Unternehmensdatenbanken.
• Python/R: Automatisierung der Analyse, komplexe Verarbeitung, Modellierung.

Die Anwendung von Werkzeugen ist notwendig für:

• Schnelle Identifizierung von Abweichungen und Trends.
• Präsentation von Ergebnissen an den Kunden in visueller Form.
• Sicherstellung von Transparenz und Zuverlässigkeit bei Entscheidungen.

Wesentliche Merkmale:

• Beherrschung sowohl grundlegender (Excel) als auch fortgeschrittener (BI, SQL) Werkzeuge.
• Fähigkeit, große Informationsvolumina zu visualisieren.
• Anwendung von Methoden der Datenentdeckung und Dashboarding für eine zeitnahe Analyse.

Trickfragen.

Reicht es für einen Analysten aus, nur mit Excel arbeiten zu können?

Nein, moderne Projekte erfordern sowohl Kenntnisse in BI-Tools als auch grundlegendes SQL-Wissen auf Abfrageniveau.

Kann ein Analyst eine Analyse durchführen, ohne die Qualität der Ausgangsdaten zu überprüfen?

Nein, es wird immer auf Basis korrekter, relevanter Daten analysiert — sonst sind die Schlussfolgerungen fehlerhaft.

Kann man alle Probleme im Geschäftsleben mit BI-Plattformen lösen?

Nein, BI-Plattformen eignen sich hervorragend für Berichterstattung und Visualisierung, jedoch nicht für die detaillierte Analyse von Ursache-Wirkungs-Beziehungen und den Aufbau komplexer Modellierungen (hier werden Python, R benötigt).

Typische Fehler und Anti-Patterns

• Analyse nur "manuell", ohne Automatisierung.
• Verwendung eines einzigen Werkzeugs für alle Aufgaben.
• Ignorieren der Datenqualität, fehlende vorab Reinigung.

Beispiel aus dem Leben

Das Unternehmen implementierte nur Tableau und begann mit der Erstellung von Dashboards, ohne auf die Qualität der Ausgangsdaten zu achten. Die Berichte sahen gut aus, aber das Management basierte auf falschen Kennzahlen, was zu finanziellen Fehlern führte.