Datenanalyse-Jobs: Führungskompetenzen schlagen Excel-Kenntnisse
Veröffentlicht am: 20.09.2026 um 07:52 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Tabellenkalkulationen bleiben im Arbeitsalltag allgegenwärtig, doch das Anforderungsprofil in datenbezogenen Berufen verschiebt sich spürbar. Branchenbeobachtungen verdeutlichen, dass Microsoft Excel weiterhin als Basisinstrument dient, moderne Datenanalyse-Rollen jedoch vermehrt ein deutlich breiter gefächertes Spektrum an Fertigkeiten verlangen.
Begleitet wird dieser Trend von grundlegenden Schulungsangeboten für Standard-Office-Funktionen, während spezialisierte Datenwerkzeuge immer stärker vorausgesetzt werden. Nach Einschätzung des US-amerikanischen Bureau of Labor Statistics wächst der Bedarf an Stellen im Bereich der Datenanalyse innerhalb der nächsten zehn Jahre um 34 Prozent.
Etabliertes Fundament der Tabellenkalkulation
Die Basis für tabellarische Datenverarbeitung hat eine lange Historie: Microsoft veröffentlichte das Programm ursprünglich 1985 unter der Bezeichnung Multiplan, ehe 1987 die Umbenennung in Excel erfolgte.
Mittlerweile zählt die Anwendung mehr als 750 Millionen Nutzer rund um den Globus. Etablierte Institute und Organisationen wie Goldman Sachs, JPMorgan Chase sowie die US-Gesundheitsbehörden CDC und NIH greifen auf die Software zurück.
Zu den zentralen Funktionalitäten gehören die strukturierte Datenverwaltung, Formeln, Pivot-Tabellen, Diagrammerstellung und Werkzeuge zur Echtzeit-Zusammenarbeit, ergänzt um fortgeschrittene Module wie Visual Basic for Applications für Makros sowie Power Query und Power Pivot.
Differenzierung zwischen Business und Data Analytics
Parallel zur Tabellenkalkulation gewinnen spezialisierte Plattformen für Business Intelligence an Gewicht. Systeme wie Microsoft Power BI bilden Workflows über Desktop-, Cloud- und Mobilanwendungen ab, die Datenverbindungen, Datenaufbereitung per Power Query und Kennzahlenkalkulationen über DAX zusammenführen. Dabei werden berechnete Spalten zeilenweise während der Datenaktualisierung generiert, während Maße dynamisch bei einer Abfrage kalkuliert werden. Zudem lassen sich Skripte in Python oder R anbinden, um Machine-Learning-Modelle auszuführen.
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Gleichzeitig differenzieren Unternehmen die Aufgabengebiete zunehmend aus. Business Analysts konzentrieren sich vorwiegend auf die Erhebung fachlicher Anforderungen, die Abstimmung mit Beteiligten und Prozessanalysen, häufig unter Verwendung von Software wie Jira und Confluence.
Data Analysts widmen sich dagegen der vertieften Auswertung großer Bestände mit SQL, statistischen Methoden sowie der Visualisierung über Power BI oder Tableau. Je nach Organisationsstruktur existieren Schnittmengen, wobei praxisbezogene Projekte und Weiterbildungen den Einstieg in beide Richtungen ermöglichen.
Arbeitsmarkttrends bei geforderten Kompetenzen
Welche Fähigkeiten im Einstellungsprozess dominieren, verdeutlicht eine Auswertung von Kickresume, die 1,4 Millionen Stellenanzeigen aus den USA und dem Vereinigten Königreich im Zeitraum von März bis August 2026 analysierte.
In den US-Ausschreibungen machten Führungs- und Managementkompetenzen 44 Prozent und Vortragsfähigkeiten 41 Prozent aus, gefolgt von strukturierter Problemlösung mit 12 Prozent. Bei der Vortragsstärke zeigte sich eine geografische Differenz: Im Vereinigten Königreich verlangten 27 Prozent der Inserate diese Eigenschaft.
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Reine Software- und KI-Kenntnisse rangierten in den allgemeinen Ausschreibungstexten prozentual weit dahinter; so nannten lediglich 0,2 Prozent der Anzeigen KI-Werkzeuge und 0,5 Prozent Werkzeuge von Microsoft oder Google explizit.
Dass vertiefte technische Qualifikationen vor allem in gehobenen Spezialistenpositionen unabdingbar sind, zeigen konkrete Stellenangebote aus der Praxis.
Der Kommunikations- und Marketingdienstleister RR Donnelley sucht etwa für eine Position als Lead Data Analyst mit einem Jahresgehalt von 107.000 bis 171.200 US-Dollar gezielt Fachkräfte, die neben SQL, Python oder R auch fundierte Kenntnisse in Datenarchitekturen mit Snowflake, Databricks oder Amazon Web Services mitbringen.
Die klassische Tabellenkalkulation bleibt damit zwar der Einstiegspunkt, bildet für anspruchsvolle Analyseprofile jedoch nur noch ein Werkzeug unter vielen.
