Was macht ein Data Analyst?

Mit großen Datenmengen kommt große Verantwortung: Die Arbeit als Data Analyst gehört zu den spannendsten Berufsfeldern des Big-Data-Zeitalters.

„Irgendwann fing das Wühlen in Datenbergen an, mir Spaß zu machen“, sagt Marie-Laure Jacobs. „Wenn man lange genug hinschaut, erkennt man Muster und unterschwellige Trends, die vieles erklären können.“

Die 25-Jährige arbeitet als Data Analyst bei EOS Aremas in Belgien, einer Firma für Forderungskauf und -management. Das in Brüssel ansässige Unternehmen kauft Banken und anderen Partnern offene Forderungen ab: überfällige Kredite zum Beispiel oder Rechnungen, auf deren Bezahlung die Unternehmen nicht mehr warten wollen. EOS versucht dann, die offenen Forderungen schrittweise beizutreiben.

Marie-Laure Jacobs‘ Aufgabe dabei: Sie hilft ihren Kolleginnen und Kollegen bei der Optimierung ihrer Strategien. „Wenn das Einziehen von Forderungen nicht wie geplant läuft, analysiere ich die Daten im Portfolio, um zu gucken, woran es hakt“, erklärt sagt die Belgierin. „Und wenn das Team über Plan liegt, kann ich ebenfalls untersuchen, woran das liegt.“

Data Analyst: Marie-Laure Jacobs hat eine Leidenschaft für Zahlen, Mathematik und Statistik.
Marie-Laure Jacobs, Data Analyst bei EOS Aremas in Belgien.

Data Analytics ist Präzisionsarbeit.

Ihre Leidenschaft für Zahlen, Mathematik und Statistik entdeckte Jacobs bereits in der Schule. An der berühmten französischsprachigen Université de Liège erwarb sie erst einen Bachelorabschluss als Wirtschaftsingenieurin und machte dann noch einen Master in Financial Engineering.

2016 heuerte sie in Brüssel als Risikoberaterin bei einer Unternehmensberatung an. Hier konnte sie zum ersten Mal mit Datenbergen arbeiten, die sie seitdem so faszinieren. Ihre Aufgabe war es, Risikomodelle für eine Bank zu entwickeln. Instinktiv stellten sich ihr dabei die Fragen, die im Feld von Data Analytics wichtig sind: „Zum Beispiel habe ich mich gefragt, ob die Daten, so wie sie waren, aussagekräftig sein konnten oder ob Informationen fehlten, die man irgendwie noch berücksichtigen musste.“ Der Umgang mit großen Datenmengen begeisterte sie so sehr, dass sie nach einer Stelle als Data Analyst Ausschau hielt. „EOS Aremas annoncierte just in der Zeit eine offene Position, die auf mich zugeschnitten war“, erinnert sie sich. Sie bewarb sich im März 2018 – und fing gleich im Juni an zu arbeiten.

Data Analyst: Marie-Laure Jacobs und ein Team-Kollege.

Es gibt immer wieder neue Probleme zu lösen.

Als einzige Analystin in einem fünfköpfigen Team hat Jacobs viel zu tun, um acht Uhr morgens sitzt sie im Büro. Viel Arbeit, aber auch viel Abwechslung: „Wir erstellen jeden Monat ein Dashboard, das die Erfolgsquote beim Forderungseinzug der verschiedenen Portfolios bemisst“, sagt sie. Dabei gibt es ständig neue Sachverhalte zu analysieren. „Es geht immer wieder um die grundsätzliche Herausforderung, die betriebswirtschaftlichen Anforderungen meiner Kollegen in eine Daten-Auslese zu übersetzen.“

Stolz ist sie auf ein Projekt, das sie nebenher betreibt: ein selbst entwickeltes computergestütztes Modell, das EOS hilft, Inkassomaßnahmen zu priorisieren „Das Modell wertet verschiedene Merkmale aus, beispielsweise die Region, in der jemand lebt“, erläutert sie. „Das Ganze fußt auf Daten, die beispielsweise erkennen lassen, dass säumige Zahler und Zahlerinnen in manchen belgischen Regionen schneller zahlen als in anderen.“

Wenn man einer Analyse die falschen Daten zugrunde legt, erhält man eine falsche Antwort – so einfach ist das. Marie-Laure Jacobs, Data Analyst bei EOS Aremas in Belgien.
Data Analyst: Marie-Laure Jacobs und ihre Team-Kollegen.

Drei Monate programmieren – ein Jahr testen.

So kann Jacobs‘ Modell ein Portfolio durchkämmen und Personen nach der Wahrscheinlichkeit einer schnellen Rückzahlung ordnen. Anhand dieser Daten können die Kollegen und Kolleginnen anschließend ihre Strategie für den Forderungseinzug festlegen. „Ich habe drei Monate gebraucht, um das Modell zu konzipieren und zu programmieren“, sagt sie. „Und nun testen wir es ein Jahr lang, um zu schauen, wie effektiv es tatsächlich ist.“

Wer als Analyst oder Analystin arbeiten wolle, so betont Marie-Laure Jacobs, brauche immer einen scharfen Verstand. „Das Motto ‚garbage in, garbage out’ gilt in meinem Job zu hundert Prozent“, stellt sie fest. „Wenn man einer Analyse die falschen Daten zugrunde legt, erhält man eine falsche Antwort – so einfach ist das.“

Viel Verantwortung, für die sie aber auch viel Anerkennung erhält: „Ich finde es toll, dass meine Analysen immer wieder als Grundlage für wichtige Entscheidungen dienen. Ich erlebe als Analyst immer wieder, dass meine Eingaben wichtig sind und geschätzt werden.“

Photo Credits: Selina Pfrüner

 

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