Zielsetzung
Ziel dieser Analyse war es, den deutschen Arbeitsmarkt für Data Analysten und Data Scientists im Zeitraum von 2020 bis 2025 systematisch zu untersuchen. Im Mittelpunkt standen Gehaltsentwicklung, Erfahrungsstufen, Branchen- und Unternehmensstrukturen sowie regionale Verteilungen.
Die zentrale Fragestellung lautete: Welche Faktoren beeinflussen das Gehalt in Data-Berufen am stärksten — und wie hat sich der Markt in den letzten Jahren entwickelt?
Datensatz & Methodik
Der Datensatz stammt von Kaggle (Global AI and Data Science Job Market 2020–2025) und enthält Informationen zu Jobtiteln, Jobtypen, Unternehmensarten sowie Mindest- und Höchstgehältern, aus denen das Durchschnittsgehalt berechnet wurde. Gefiltert wurde ausschließlich auf Deutschland und die Jahre 2020 bis 2025.
Explorative Analyse in Excel
Download des Datensatzes und erste explorative Analyse zur Strukturerkennung. Identifikation einer ID als Verknüpfungsschlüssel zwischen den verschiedenen Dimensionen.
Datenbereinigung in Power Query
Entfernung von Duplikaten, Harmonisierung der Gehaltswerte und Filterung aller unvollständigen Einträge für eine konsistente Datenbasis.
Modellierung: Sternschema
Aufbau eines Sternschemas mit einer zentralen Faktentabelle und mehreren Dimensionstabellen für Rolle, Branche, Unternehmenstyp und Jahr.
DAX-Measures & Visualisierung
Erstellung von Measures für Durchschnittsgehalt, Entry-Anteil und Gehaltsdifferenzen. Aufbau von drei interaktiven Power BI Dashboards.
Dashboards
Executive Overview
Dieser Dashboard bietet einen Gesamtüberblick über den Data-Analytics-Arbeitsmarkt in Deutschland (2020–2025). Zentrale KPIs zeigen, dass der Markt zuletzt um -11% zurückgegangen ist, während Entry-Level Positionen weiterhin rund 33% ausmachen. Trotz bestehender Nachfrage führt die sinkende Marktdynamik zu einem erhöhten Wettbewerbsdruck für Berufseinsteiger. Ergänzt wird dies durch die Analyse der Gehaltsentwicklung sowie die Verteilung nach Erfahrungsniveau und Arbeitsmodell.
Branchen & Unternehmensstruktur
Dieser Dashboard zeigt, dass Data-Rollen branchenübergreifend gefragt bleiben, der Markt jedoch in allen Branchen rückläufig ist. Während Finance und Healthcare die höchste Nachfrage bieten, weist Retail den stärksten Rückgang (-24%) auf, was auf steigende Risiken je nach Branche hinweist.
Gehaltsanalyse nach Rolle
Gehälter im Data-Bereich werden primär durch Erfahrung bestimmt, nicht durch Branche oder Unternehmenstyp. Der größte Unterschied liegt zwischen Entry und Senior (+134%), während die Gehälter zwischen Data Analysts und Data Scientists nahezu identisch sind.
Zentrale Erkenntnisse
Der Markt verliert an Dynamik und erhöht den Wettbewerbsdruck
Der Data-Analytics-Arbeitsmarkt in Deutschland ist zuletzt um -11% zurückgegangen. Obwohl Entry-Level Positionen weiterhin rund 33% ausmachen, führt die sinkende Marktdynamik zu einem steigenden Wettbewerbsdruck für Berufseinsteiger.
Nachfrage bleibt hoch, Risiko variiert stark nach Branche
Data-Rollen sind branchenübergreifend gefragt, jedoch zeigen sich deutliche Unterschiede im Risiko: Während Finance und Healthcare die höchste Nachfrage bieten, weist Retail den stärksten Rückgang (-24%) auf. Die Wahl der Branche beeinflusst somit die Einstiegschancen erheblich.
Erfahrung ist der entscheidende Gehaltstreiber
Gehälter im Data-Bereich werden primär durch Erfahrung bestimmt, nicht durch Branche oder Unternehmenstyp. Der Gehaltssprung zwischen Entry und Senior beträgt über +90.000 € (+134%), während die Unterschiede zwischen Branchen und Rollen vergleichsweise gering bleiben.