Auch wenn es als natürlicher Ausgangspunkt jeder Analytics-Aufgabe erscheint, Code schreiben zu lernen und Daten zu betrachten, führt genau das mit hoher Wahrscheinlichkeit zum Scheitern.

Der Datenanalyse-Workflow ist die grundlegende Struktur für Datenanalyseprojekte. Der erste Schritt im Datenanalyse-Workflow ist immer, das Problem zu verstehen. Wenn Sie Ihr Projekt damit beginnen, Tools auf Daten anzuwenden, bevor Sie das zu lösende Problem verstanden haben, stellen Sie die Weichen für ein Scheitern. Das ist eine der wichtigsten Lektionen auf Ihrem Weg zum Datenanalysten.

Wenn Sie Probleme mit Daten lösen möchten, beginnen Sie immer damit, das Geschäftsproblem zu identifizieren und zu zerlegen, bevor Sie den restlichen Prozess durchlaufen: die richtigen Daten beschaffen, die Daten bereinigen, die Daten untersuchen und schließlich Ergebnisse liefern. Dieser Prozess ist iterativ. Es gibt viele kleine Schleifen im Ablauf. Dabei stellen Sie in der Problemlösungsphase möglicherweise fest, dass Sie zu den Schritten der Datensuche und Datenbereinigung zurückkehren und weitere Daten vorbereiten müssen, um sie zu den bereits vorhandenen hinzuzufügen. Oder Sie gelangen bis zur Ergebnisphase und entdecken erst dann eine neue Ebene des Problems, die andere Lösungen erfordert, um dem Kunden echten Mehrwert zu bieten. In diesen Fällen sollten Sie zum Anfang des Zyklus zurückkehren und die Schritte erneut durchlaufen.

Dieser Zyklus ist genauso wichtig wie Programmieren zu lernen. Tatsächlich kann er heute wichtiger sein als Programmieren, da es Tools wie ChatGPT gibt, die ausreichend guten Code schreiben können. Wenn Sie nur programmieren lernen, ohne diesen Problemlösungsprozess zu lernen, werden Sie keine echten Geschäftsprobleme lösen und nicht den maximalen Nutzen aus dem Projekt ziehen können.