Die Rolle der Data Analysts, die einst hinter den Kulissen mit Zahlen arbeiteten, hat sich von einer Backoffice-Funktion zu einem strategischen Geschäftspartner entwickelt, der durch KI gestärkt wird.
Was bedeutet dieser Wandel für die Zukunft von Data Analysts? Was für Unternehmen?
In dem Maße, in dem die KI auf genaue Daten angewiesen ist, nimmt auch die Bedeutung von Data Analysts zu. Sie können mit KI nicht nur mehr erreichen, sondern Unternehmen verlassen sich noch stärker auf sie, um ihre KI-Technologien mit zuverlässigen Daten zu versorgen.
Doch trotz ihrer zunehmenden Bedeutung stellt sich eine brennende Frage: Wird KI Data Analysts irgendwann ganz ersetzen?
Wir haben 1.400 Fachleute mit Rollen in der Datenvorbereitung und Verbesserung von Geschäftsprozessen in Nord- und Südamerika, EMEA und APAC befragt, um zu verstehen, wie sich Data Analysts an KI und Analytics Automation anpassen – einschließlich der Herausforderungen und Chancen, die dieser technologische Wandel mit sich bringt.
In diesem Blog beleuchten wir die wichtigsten Ergebnisse unseres Berichts.
Mit KI und Automatisierung: So macht Datenmanagement wieder Spaß
Im vergangenen Jahr haben Data Analysts KI (97 %) und Tools zur Analytics Automation (87 %) nahezu flächendeckend übernommen. Diese Technologien helfen Data Analysts, schneller und mit weniger Stress mehr zu erreichen. Das macht sie nicht nur produktiver, sondern auch zufriedener.
86 % der Data Analysts gaben an, dass die Jobzufriedenheit nach der Implementierung von KI und Analytics Automation gestiegen sei.
Der Grund? KI und Analytics Automation automatisieren alltägliche, sich wiederholende Aufgaben und helfen Data Analysts, sich stärker auf strategische Aktivitäten zu konzentrieren. Anstatt Daten manuell aus verschiedenen Tabellen und Technologie-Stacks zu sammeln und anschließend stundenlang zu bereinigen und vorzubereiten, können diese Technologien diese Schritte automatisieren – was Zeit spart, Fehler reduziert und die Arbeit effizienter, ja sogar angenehm macht.
Nahezu alle (98 %) Befragten gaben an, mit KI Zeit zu sparen – im Durchschnitt 8,6 Stunden pro Woche, also mehr als einen ganzen Arbeitstag fokussierter Tätigkeit.
Doch trotz dieser neu gewonnenen Produktivität und Zufriedenheit nutzen Data Analysts KI- und Analytics-Automation-Tools immer noch nicht in vollem Umfang.
Warum Data Analysts immer noch Zeit verlieren
Je mehr Zeit Data Analysts mit der manuellen Aufbereitung und Vorbereitung von Daten verbringen, desto größer ist die Wahrscheinlichkeit von Fehlern – und von Burnout. Trotz der weit verbreiteten Nutzung von KI und Automatisierung verbringen Data Analysts immer noch durchschnittlich 10 bis 11 Stunden pro Woche mit der Erfassung und Vorbereitung von Daten.
Das größte Problem für Data Analysts bei der Vorbereitung von Daten ist die Komplexität, die mit 51 % ganz oben auf der Liste steht, gefolgt von Datenintegrität, Datenschutz und Sicherheit. Was die Integration angeht, haben 38 % der Data Analysts Schwierigkeiten, Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen, und mehr als die Hälfte (55 %) findet es schwierig, mehrere Datasets zu kombinieren.
Das Bereinigen, Organisieren und Integrieren dieser Daten erfordert Zeit und Mühe, insbesondere wenn Systeme nicht gut miteinander kommunizieren. Ein Teil dieser anhaltenden Herausforderungen und Zeitverschwendung ist wahrscheinlich auf die Tools zurückzuführen, auf die Data Analysts immer noch angewiesen sind. Obwohl Data Analysts KI nutzen, verlassen sich viele (76 %) bei der Datenbereinigung und -aufbereitung immer noch auf veraltete Tools wie Tabellenkalkulationen.
Vom Hintergrund auf die Bühne
Auch wenn sich die Rolle von Data Analysts weiterhin im Wandel befindet, zeigt sich ein entscheidender Schritt: von der klassischen Backoffice-Funktion hin zu einer strategischen Säule des Unternehmens.
Im letzten Jahr haben sich Data Analysts von der operativen Unterstützung zu wichtigen Entscheider:innen entwickelt. Tatsächlich glauben 94 % der Data Analysts, dass KI ihre Fähigkeit, Strategie und Geschäftsrichtung zu beeinflussen, verbessert hat. Und dieser Einfluss wächst weiter: 87 % gaben an, dass die strategische Bedeutung ihrer Rolle im vergangenen Jahr gestiegen sei.
Was steckt hinter diesem Wandel?
Erstens waren und werden Daten das Lebenselixier von Unternehmen sein. Ganz gleich, ob ein Einzelhandelsunternehmen Daten über das Kundenverhalten oder ein Telekommunikationsunternehmen Erkenntnisse aus globalen Marketingkampagnen sammelt: Die schiere Menge und Bandbreite der Daten bedeutet, dass es ungenutzte Erkenntnisse gibt, die nur darauf warten, gewonnen zu werden. Wer am besten informiert ist, hat einen Wettbewerbsvorteil.
Zweitens zeigt unser Bericht, dass 86 % der Data Analysts ihren Unternehmen helfen, Kosten zu senken, die Effizienz zu steigern und Investitionsentscheidungen zu steuern. Darüber hinaus tragen 84 % zur Umsatzgenerierung bei, 80 % erleichtern die Personalplanung und 76 % unterstützen Fusionen und Übernahmen.
Data Analysts sind heute weit mehr als nur Zahlenjongleure. Ihre Rolle umfasst nun strategische Aufgaben, wie das Erstellen von Prognosen, die Optimierung von Abläufen und die Personalisierung von Customer Journeys, um Unternehmen bei Wachstum und besserer Leistung zu unterstützen.
Oder wie es ein Data Scientist formulierte: „KI hat dazu geführt, dass meine Rolle nicht mehr primär als technisch angesehen wird, sondern als zentraler Bestandteil der Strategie und Entscheidungsfindung.“
KI als Revolution, nicht als Ersatz
Abschließend haben wir die Frage gestellt, die alle beschäftigt: Könnte KI Data Analysts irgendwann ganz ersetzen?
Einige Data Analysts sorgen sich um Jobverlust, rechtliche Fragen oder den Druck, sich schnell an neue Tools anzupassen. Andere hingegen sehen KI als wertvolle Technologie, die sie unterstützt, nicht ersetzt.
Um die Ergebnisse unserer aktuellen Umfrage einzuordnen, lohnt ein Blick zurück:
In unserer Pulse-Umfrage von 2023 äußerten Vorstandsmitglieder Bedenken gegenüber generativer KI. Genannt wurden Risiken wie Arbeitsplatzverlust (49 %), Sicherheitsprobleme (44 %) und unkontrollierbare Prozesse (41 %). Unter denjenigen, die bereits generative KI nutzen, zählten die übermäßige Abhängigkeit von der Technologie (30 %), Governance (23 %) und Datenschutzbedenken (23 %) zu den Herausforderungen.
Heute zeigen unsere Untersuchungen, dass zwar 17 % der Data Analysts über Arbeitsplatzverlust besorgt sind, die überwiegende Mehrheit (83 %) jedoch vorsichtig optimistisch ist. Sie sind überzeugt, dass KI menschliche Aufsicht braucht, um Genauigkeit zu gewährleisten, und dass sie die Effizienz steigern kann, ohne den Job vollständig zu übernehmen.
Die Stimmung hat sich verändert. Vielleicht sogar unumkehrbar. Data Analysts betrachten KI heute eher als Karriereförderer denn als Karrierebremse. Und da KI die Zukunft von Data Analytics weiterhin prägt, nehmen Data Analysts diese neuen Tools mit Begeisterung auf.
KI als Karrierebeschleuniger
Eine der größeren Veränderungen in der Rolle von Data Analysts betrifft die Personalentwicklung. Wenn es um Weiterbildung geht, glauben 90 % der Data Analysts, dass das Erlernen von KI das Karrierewachstum unterstützen kann, und 88 % sehen in der Nutzung von Automatisierungstools eine Möglichkeit, ihre Karriere voranzutreiben.
Das sind gute Nachrichten für Unternehmen.
Da die durchschnittlichen Einstellungskosten von 2019 bis 2023 um 14 % gestiegen sind, erhöht die Investition in KI-Training die Arbeitszufriedenheit, senkt effektiv die Fluktuation und reduziert die Kosten für die Rekrutierung und Schulung neuer Mitarbeiter:innen.
Für Data Analysts bedeutet dies eine Chance, sich in ihrer Karriere exponentiell weiterzuentwickeln, mit neuen Trends auf dem Laufenden zu bleiben, ihren Unternehmen zum Erfolg zu verhelfen und sich insgesamt auf die Teile ihrer Tätigkeit zu konzentrieren, die ihnen am meisten Spaß machen.
Wie geht es weiter für Data Analysts?
Mit der Weiterentwicklung der KI verändert sich auch die Rolle der Data Analysts. Sie sind nicht mehr auf das Backoffice beschränkt, sondern treten als strategische Geschäftspartner in den Vordergrund, um die Entscheidungsfindung voranzutreiben, Kosten zu optimieren und die Effizienz zu verbessern. Die Integration von KI und Automatisierung hat ihre Arbeit schneller und effektiver gemacht.
Trotz der Bedenken, dass KI Arbeitsplätze ersetzen könnte, herrscht die überwiegende Meinung, dass KI ein Verbündeter und kein Gegner ist. Menschliche Aufsicht, kritisches Denken und strategische Interpretation bleiben unersetzlich.
Eines ist sicher: KI ist gekommen, um zu bleiben. Und mit der zunehmenden Zahl ihrer Use Cases und Nutzer:innen wird die Rolle von Data Analysts weiter an Bedeutung gewinnen – sie unterstützen Unternehmen mit Erkenntnissen, Fachwissen und kritischem Denken, die kein Algorithmus ersetzen kann.
Lesen Sie den vollständigen Bericht, um zu erfahren, wie sich die Rolle von Data Analysts im Zeitalter der KI verändert hat.