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Die 10 besten Tools, die Data Analysts im Jahr 2023 kennen sollten

Laut dem Weltwirtschaftsforum ist die Rolle des Data Analyst die von Arbeitgebern am meisten gesuchte. Jedes Unternehmen verarbeitet eine enorme Menge an Daten, die für wichtige Geschäftsentscheidungen verwendet werden. Ob Data Analytics oder Data Science, die Nachfrage nach Datenprofilen ist erheblich gestiegen.
Inhaltsübersicht
Um die Aufgaben eines Data Analysts zu erfüllen, gibt es viele Tools, mit denen du dich vertraut machen musst. Einige von ihnen sind vielleicht bekannter, aber wenn du dein Wissen darüber, was du für diesen Job brauchst, verfestigen oder vertiefen möchtest, findest du hier einige der beliebtesten Tools und ihre Vorteile.

Datenanalyse - Was bedeutet das genau?

Datenanalyse ist der Prozess der Bereinigung, Umwandlung und Modellierung von Daten, um relevante Informationen zu finden, die die Entscheidungsfindung des Unternehmens unterstützen. Dieser Prozess liefert nützliche Informationen und Statistiken, die häufig in Form von Tabellen, Grafiken und Diagrammen dargestellt werden und die mit der Entscheidungsfindung verbundenen Risiken verringern.

Die Rolle von Data Analysts

Datenanalysten suchen nach Lösungen für kundenbezogene Probleme, indem sie große Datensätze analysieren. Sie verfügen über das nötige Fachwissen und die Fähigkeiten, um unverarbeitete Daten in spezifisches Wissen und Informationen umzuwandeln, die fundierte Geschäftsentscheidungen ermöglichen. Da immer mehr Unternehmen Daten in allen Arbeitsschritten sammeln, sind Analysten nicht auf eine bestimmte Aufgabe beschränkt.

Die 10 wichtigsten Tools für Data Analysts

Die Verarbeitung und Manipulation von Daten, die Analyse von Beziehungen und Korrelationen zwischen Datensätzen, das Erkennen von Mustern und Trends sowie die Interpretation werden für die Nutzer:innen durch Datenanalysewerkzeuge allesamt vereinfacht. Die 10 wichtigsten Werkzeuge, die für Datenanalyst:innen nützlich sind, werden im Folgenden kurz vorgestellt:

1. Google Sheets

 Wahrscheinlich eines der offensichtlichsten Tools auf der Liste, das die meisten kennen, ist Google Sheets, eine Tabellenkalkulation, die über den Dienst Google Drive verfügbar ist. Neben der einfachen Eingabe von Daten in Tabellenblätter enthält Google Sheets auch Tools zur schnellen Analyse, die es ermöglichen, die Daten zu verarbeiten. Die Umwandlung und Analyse von Daten wird mit Google Sheets dank der integrierten Funktionen und Visualisierungsmerkmale vereinfacht. Für Datenanalyst:innen bietet Google Sheets auch Add-ons für Google Analytics. Mit diesem Add-on kannst du mehr Daten visualisieren, ohne programmieren zu müssen.
Vorteile von Google Sheets :
  • Kostenlos
  • Basiert auf der Cloud
  • Automatisches Speichern von Dateien
  • Mehrere Personen können gleichzeitig an einer Datei arbeiten
  • Add-ons und für Google Analytics und andere Google-Integrationen
 

2. Zapier

Zapier ist ein Online-Tool, das deine Lieblings-Apps und -Dienste mit anderen verbindet und dabei die Abläufe automatisiert. So kannst du Aufgaben automatisieren, ohne selbst oder durch einen Profi eine Integration oder API entwickeln zu müssen. Das Ziel dieses Automatisierungstools ist es, dir dabei zu helfen, einen intelligenteren und individuelleren Arbeitsablauf zu entwickeln. Es würde auch das Bereinigen, Kopieren und Einfügen von Daten von einer Anwendung zur anderen überflüssig machen - eine wesentliche Zeitersparnis, wenn man mit großen Datenmengen arbeitet. Es kann auch zum Auslösen von Benachrichtigungen, E-Mails und anderen Kommunikationsformen verwendet werden.
Vorteile von Zapier:
  • Einfach zu verwenden
  • Spart Zeit
  • Ersetzt die manuelle Verwaltung
  • Hilft dir, dein Unternehmen weiterzuentwickeln
  • Löst automatisch Kommunikation aus, z. B. bei potenziellen Kund:innen

3. Tableau

Das marktführende Business-Intelligence-Tool [Tableau] (https://www.tableau.com/) wird verwendet, um Daten zu analysieren und verständlich darzustellen. Tableau ermöglicht es, mit einem Live-Datensatz zu arbeiten und mehr Zeit für die Datenanalyse als für die Datenmanipulation aufzuwenden. Die Grundlage für dieses Werkzeug ist "VizQL", die wichtigste Abfragesprache von Tableau. Zu den von Tableau angebotenen Produkten gehören Tableau Server, Tableau Public (kostenlos), Tableau Reader, Tableau Online und Tableau Desktop, Intelligentes Dashboard, Benutzerfreundlichkeit, Unbegrenzte Datenexploration, Automatische Updates, Analyseprozess und vielversprechende Ergebnisse.

4. HubSpot

HubSpot ist eine Marketing-, Vertriebs- und Serviceplattform, die Unternehmen dabei unterstützt, Kund:innen zu finden, Leads in Verkäufe umzuwandeln und Geschäfte abzuschließen. Diese Art von System wird üblicherweise als CRM oder Customer-Relationship-Management-Software bezeichnet und es gibt heute noch mehr davon auf dem Markt. Du kannst deine Marketing-, Verkaufs- und Kundendienstbemühungen integrieren, Automatisierung hinzufügen, mehr Informationen über deine potenziellen Kunden erhalten usw. Teammitglieder wie Vertriebsleiter:innen und Marketingspezialist:innen können die Software für den täglichen Betrieb nutzen, während Datenanalyst:innen die Systeme innerhalb von Hubspot verwalten können, um effizient Listen mit potenziellen Kund:innen zu erstellen oder Daten in Dashboards für weitere Analysen zusammenzustellen. Vorteile von HubSpot (kostenlose Version):
  • Social-Management-Funktionen
  • Integration von Webseiten
  • Nachverfolgung von Kommunikation
  • Kombination von Daten aus mehreren Quellen
  • Verfolgung und Verständnis der gesamten Kundenreise anhand von Daten

5. SQL

SQL ist die Sprache, um Abfragen an relationale Datenbanken zu stellen und Schnittstellen zu mehreren Datenbanken gleichzeitig herzustellen. Da sie eine überraschend einfache Lernkurve mit einer komplexen Tiefe verbindet, die es den Benutzern ermöglicht, leistungsfähige Werkzeuge und Dashboards für die Datenanalyse zu erstellen, ist SQL eine der am häufigsten verwendeten und anpassungsfähigsten Sprachen. Vorteile von SQL:
  • Leicht zu erlernen und zu verstehen
  • Benutzerfreundliche Sprache
  • Hilft beim Abrufen großer Datenmengen aus mehreren Datenbanken
  • Stellt den Nutzer:innen eine Standarddokumentation zur Verfügung

6. Google Analytics

Google Analytics ist ein Webanalysedienst, der grundlegende Daten und Analysemöglichkeiten für Marketing- und Suchmaschinenoptimierungszwecke (SEO) bietet. Es wird verwendet, um die Leistung einer Website zu überwachen und Daten über Besucher:innen zusammenzustellen. Organisationen können es verwenden, um die Hauptquellen des Nutzerverkehrs zu ermitteln, die Wirksamkeit ihrer Marketinginitiativen und -kampagnen zu bewerten, die Erreichung von Zielen zu messen, Muster und Trends der Nutzerbeteiligung zu identifizieren und zusätzliche Daten wie demografische Daten zu sammeln. Page Tags werden von Google Analytics verwendet, um Nutzerinformationen über jede:n Besucher:in der Website zu sammeln. Vorteile von Google Analytics:
  • Verfolgt den Online-Verkehr
  • Versteht das Verhalten der Nutzer:innen
  • Berichtet über die Daten und passt sie an
  • Verbessert die Suchmaschinenoptimierung und den Inhalt

7. Fivetran

Nach einer schnellen, fünfminütigen Installation dupliziert Fivetran Programme, Datenbanken, Ereignisse und Dateien in einem hochleistungsfähigen Rechenzentrum. Fivetran ist ein leistungsstarkes Tool zum Extrahieren, Laden und Transformieren (ELT). Es konzentriert sich hauptsächlich auf die Extraktions- und Ladekomponente des ELT-Paradigmas und stellt den Benutzerinnen und Benutzern eine Bibliothek von Konnektoren zur Verfügung, die verwendet werden können, um Quellen mit Zielen zu verbinden, im Wesentlichen ohne Code oder technische Kenntnisse. Das bedeutet, dass du einen zentralen Ort für deine Daten hast und in der Lage bist, Querverweise zu erstellen und schneller Maßnahmen zu ergreifen. Vorteile von Fivetran:
  • Schnell zu implementieren
  • Bietet mehrere Konnektoren an
  • Erleichtert die Wartung der CLNAs
  • Weniger Entwickler:innen
  • Verringert den Zeitaufwand für die Datenverwaltung

8. Power BI

Microsoft Power BI wird häufig von Data Analysts verwendet, um mithilfe seiner Business-Intelligence-Funktionen und -Fähigkeiten interaktive Darstellungen zu erstellen. Mit Power BI können Benutzer:innen selbstständig Dashboards und Berichte erstellen und weitergeben. Außerdem unterstützt sie verschiedene Datenquellen. Sie wird zur Visualisierung von Daten verwendet und ist wichtig, um Informationen an andere Teams weiterzugeben und endgültige Geschäftsentscheidungen zu treffen, die mit Ihren Ergebnissen in Zusammenhang stehen. Vorteile von Power BI:
  • Einfache Analyse von Daten
  • Effiziente Konnektivität der Daten
  • Schutz von Daten auf verschiedenen Office-Plattformen
  • Einfache Integration

9. Google Data Studio

Google Data Studio ist ein weiteres Visualisierungstool, mit dem du ansprechende, anpassungsfähige, interaktive und reaktionsschnelle Berichte und Dashboards entwerfen kannst. Damit die Berichte einfach zu erstellen und für alle verständlich sind, können Panels mithilfe von Vorlagen gestaltet, die größte Auswahl an Grafiken, Karten und Tabellen verwendet, die eigene Markenidentität angewendet und zusätzliche Ressourcen genutzt werden. Vorteile von Google Data Studio:
  • Kostenlose Nutzung
  • Interaktive Live-Berichte und Filterung
  • Einfache Freigabe von Berichten
  • Mischen von Daten

10. Python

Python ist eine bekannte, vielseitige Programmiersprache, die aufgrund ihrer Anpassungsfähigkeit und ihrer großen Sammlung nützlicher Bibliotheken für Analysen und komplexe Berechnungen weithin verwendet wird. Die Fähigkeit von Python, Datenstrukturen schnell zu erzeugen und zu pflegen, ist eine seiner beliebtesten Anwendungen; Pandas bietet z. B. eine breite Palette von Werkzeugen, um komplexe Datensätze und Datenstrukturen zu manipulieren, zu analysieren und sogar zu visualisieren. Vorteile von Python:
  • Leicht zu erlernen
  • FlexibelOffener Quellcode
  • Gut unterstützt

Fazit:

Die oben aufgeführten Werkzeuge sind nicht die einzigen, die Data Analysts zur Verfügung stehen, aber sie bilden ein umfassendes Toolkit für die meisten täglichen Aufgaben, von grundlegenden Code-Fähigkeiten über Datenexport, Datenspeicherung und Datenvisualisierung bis hin zur Erstellung einer ergebnisbasierten Wirtschaftlichkeitsanalyse.
Wenn du mehr darüber erfahren möchtest, werden all diese Werkzeuge im Le Wagon im Laufe des Bootcamps Data Analytics gelehrt. Und wenn du dir immer noch nicht sicher bist, veranstalten wir auch kostenlose Workshops, in denen du dich mit diesen Werkzeugen vertraut machen und herausfinden kannst, ob du für diese Karriere geeignet bist.
Die Benutzer haben auch die :
Pour développe mes compétences
Formation développeur web
Formation data scientist
Formation data analyst
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