Data Analytics, Datenbanken & Data Management: Ausbildungen und Weiterbildungen

• Data Science NDK HF (Zert.)
• CAS Data Analysis (FH)
• Data Science Bachelor (FH)
• Data Center, Cloud & SDN (Zert.)
• NDS-HF Informatik Data Science (HF)

KI und Machine Learning: Künstliche Intelligenz verstärkt die Bedeutung professioneller Datenarbeit. Damit KI-Modelle verlässliche Ergebnisse liefern können, benötigen sie relevante, qualitativ hochwertige und gut aufbereitete Daten. Data Science und Machine Learning wachsen deshalb immer stärker mit Data Engineering und Data Governance zusammen.

Data Governance: Wer darf welche Daten verwenden? Wer trägt Verantwortung für deren Qualität? Wie werden Daten geschützt und dokumentiert? Mit steigender Daten- und KI-Nutzung werden klare Regeln, Rollen und Prozesse immer wichtiger. Data Governance entwickelt sich dadurch von einem Spezialthema zu einer zentralen Voraussetzung datengetriebener Unternehmen.

Datenqualität: Mehr Daten bedeuten nicht automatisch bessere Entscheidungen. Fehlerhafte, unvollständige oder widersprüchliche Daten können Analysen und KI-Ergebnisse erheblich beeinträchtigen. Fachkräfte, die Datenqualität systematisch messen, verbessern und überwachen können, gewinnen deshalb an Bedeutung.

Data Engineering: Moderne Unternehmen beziehen Daten aus zahlreichen Anwendungen, Cloud-Systemen und externen Quellen. Data Engineers bauen die technischen Prozesse und Plattformen auf, mit denen diese Daten gesammelt, transformiert und zuverlässig für Analytics und KI verfügbar gemacht werden.

Business Intelligence & Self-Service Analytics: Werkzeuge wie Power BI ermöglichen Fachabteilungen, Daten zunehmend selbst zu analysieren und Dashboards aufzubauen. Damit verschiebt sich Datenanalyse teilweise von spezialisierten IT-Teams direkt in Finance, Marketing, HR, Verkauf oder Management. Gleichzeitig steigt der Bedarf an Data Literacy und sauber definierten Kennzahlen.

Cloud Data Platforms: Datenbanken, Data Warehouses und Analyseplattformen wandern zunehmend in die Cloud. Dadurch lassen sich grosse Datenmengen flexibler speichern und verarbeiten. Für Data-Fachkräfte werden Kenntnisse über moderne Cloud-Datenarchitekturen deshalb zunehmend relevant.

Generative AI und unstrukturierte Daten: Texte, Bilder, Dokumente und andere unstrukturierte Informationen können mithilfe moderner KI-Systeme zunehmend analysiert und genutzt werden. Damit erweitert sich das klassische Data-Umfeld weit über strukturierte Tabellen und Datenbanken hinaus.

Das Berufsfeld ist vielfältig und reicht von der technischen Dateninfrastruktur bis zur strategischen Nutzung von Informationen.

Je nach Ausbildung und Erfahrung kommen beispielsweise Funktionen als Data Analyst, Business Intelligence Analyst, Data Scientist, Data Engineer, BI Specialist, Data Manager, Data Governance Specialist oder Data Architect infrage.

Dabei unterscheiden sich die Rollen deutlich: Data Analysts arbeiten stärker an Auswertungen und Entscheidungsgrundlagen, Data Scientists an statistischen Modellen und Machine Learning, während Data Engineers die dafür benötigte technische Dateninfrastruktur aufbauen. Data Manager und Data-Governance-Fachkräfte beschäftigen sich stärker mit Qualität, Organisation, Verantwortlichkeiten und der strategischen Nutzung von Daten.

Mit zunehmender Erfahrung sind auch Funktionen wie Lead Data Scientist, Head of Data, Data & Analytics Manager oder Chief Data Officer möglich.

Fachkräfte in Data Analytics, Data Science, Business Intelligence und Data Engineering können in der Schweiz mit attraktiven Verdienstmöglichkeiten rechnen. Wie hoch der Lohn tatsächlich ausfällt, hängt jedoch stark von Berufserfahrung, Funktion, Branche, Region, technischer Spezialisierung und Verantwortung ab.

Aktuelle Lohndaten von jobs.ch zeigen für die Schweiz einen durchschnittlichen Bruttojahreslohn von rund CHF 100'000 für Data Scientists und Data Analysts. Im Bereich Business Intelligence liegt der ausgewiesene Durchschnitt bei rund CHF 110'000 pro Jahr. Bei technisch anspruchsvollen, spezialisierten oder leitenden Funktionen können die Verdienstmöglichkeiten höher liegen.

Besonders deutlich wirkt sich die Berufserfahrung aus: Bei Data Scientists steigt der durchschnittliche Jahreslohn gemäss jobs.ch von rund CHF 88'000 bei 0–2 Jahren Berufserfahrung auf über CHF 120'000 bei langjähriger Erfahrung.

Eine Weiterbildung wie ein CAS, DAS, MAS, NDS HF oder ein spezialisierter Zertifikatskurs führt dabei nicht automatisch zu einem bestimmten Lohn. Sie kann jedoch helfen, zusätzliche Kompetenzen aufzubauen und sich für anspruchsvollere Funktionen in Data Analytics, Data Science, Data Engineering, Business Intelligence oder Data Management zu qualifizieren. Besonders gefragt ist die Kombination aus Datenkompetenz, technischem Know-how, Branchenwissen und Erfahrung mit KI und modernen Datenplattformen.