Data Solutions Specialist entwerfen, bauen und betreiben Datenlösungen: von der Anbindung der Quellsysteme über Datenpipelines bis zu Auswertungen und Dashboards für Fachabteilungen. Sie sind die Schnittstelle zwischen Technik und den Menschen, die Zahlen brauchen.
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| Erfahrung | Von | Median | Bis | Jahresbrutto | Verhältnis |
|---|---|---|---|---|---|
| Berufseinstieg | 3.400 € | 4.100 € | 4.900 € | 49.200 € | |
| Mit Berufserfahrung | 4.500 € | 5.400 € | 6.500 € | 64.800 € | |
| Mit langjähriger Erfahrung | 5.800 € | 7.000 € | 9.000 € | 84.000 € |
Das Gehalt hängt stark von Branche und Standort ab: Banken, Versicherungen und Konzerne im Rhein-Main-Gebiet oder in München zahlen deutlich mehr als Mittelständler in strukturschwachen Regionen. Tarifbindung besteht nur vereinzelt, etwa nach dem Tarifvertrag der Metall- und Elektroindustrie oder dem TVöD im öffentlichen Dienst; die meisten Stellen werden frei verhandelt.
Die Werte sind Orientierungswerte und keine amtliche Statistik. Sie sind aus öffentlich verfügbaren Erhebungen, Tarifwerken und Stellenanzeigen abgeleitet und auf volle Euro gerundet. Im Einzelfall entscheiden Betrieb, Tarifbindung, Region, Qualifikation und Verhandlung – die Abweichung nach oben wie nach unten kann erheblich sein.
Das Jahresbrutto ist das 12-fache des Monatswertes. Urlaubs- und Weihnachtsgeld sind nicht enthalten, weil sie sich von Branche zu Branche unterscheiden.
Im Zentrum steht die Frage, wie Daten aus vielen Systemen so zusammenkommen, dass eine Fachabteilung damit arbeiten kann. Ein Data Solutions Specialist bindet Quellsysteme an - ERP, CRM, Webshop, Maschinensteuerungen, Fremd-APIs -, baut Pipelines, die diese Daten regelmäßig laden, bereinigen und zusammenführen, und modelliert daraus Tabellen, auf denen Auswertungen laufen. Danach entstehen Dashboards und Berichte, meist in Power BI, Tableau oder Looker, oft ergänzt um Datenexporte für andere Systeme.
Ein großer Teil des Alltags ist nicht Neubau, sondern Betrieb und Reparatur: Eine nächtliche Beladung ist gescheitert, ein Quellsystem hat ein Feldformat geändert, zwei Berichte zeigen unterschiedliche Umsätze für denselben Monat. Solche Abweichungen aufzuklären kostet Zeit und verlangt Geduld. Dazu kommen Gespräche mit Fachbereichen, die selten fertige Anforderungen liefern, sondern eher eine Frage mitbringen, die erst in eine Datenlogik übersetzt werden muss. Typische Werkzeuge sind SQL, Python, ein Cloud-Datenlager wie Snowflake, BigQuery oder Azure Synapse, Orchestrierung mit Airflow oder ähnlichem sowie Versionsverwaltung mit Git.
Der häufigste Weg ist ein Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Statistik, Mathematik oder eines datennahen Fachs. Ebenso verbreitet ist der Einstieg über die Ausbildung zum Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse oder für Anwendungsentwicklung, teils mit anschließender Weiterbildung. Quereinstiege gelingen regelmäßig aus Controlling, Marketing-Analytics, Logistikplanung oder aus einer Rolle, in der ohnehin viel mit Excel und SQL gearbeitet wurde. Entscheidend ist weniger der Abschluss als der Nachweis, dass man SQL sicher beherrscht, ein Datenmodell sauber aufbauen kann und mit einem BI-Werkzeug vertraut ist. Herstellerzertifikate von Microsoft, AWS, Google oder Snowflake sind bei Bewerbungen üblich und werden von Arbeitgebern häufig mitfinanziert.
Die Arbeit ist überwiegend Bildschirmarbeit, oft mit hohem Anteil an Homeoffice. Belastend sind weniger die Arbeitszeiten als die Abhängigkeit von Terminen anderer: Monatsabschluss, Quartalsbericht, Vorstandspräsentation. Wenn eine Pipeline in dieser Zeit ausfällt, wird abends oder am Wochenende nachgearbeitet, in Unternehmen mit Rufbereitschaft auch nachts. Wer Detailgenauigkeit unangenehm findet, wird sich schwertun - eine falsch verknüpfte Tabelle fällt oft erst auf, wenn jemand die Zahl bereits verwendet hat. Dazu kommt die politische Seite: Fachbereiche verteidigen ihre Kennzahldefinitionen, und einheitliche Regeln durchzusetzen erfordert Verhandlung. Das technische Umfeld ändert sich schnell, ständiges Nachlernen gehört dazu. Englisch ist in vielen Teams Arbeitssprache.
Die Nachfrage ist stabil hoch, weil nahezu jedes größere Unternehmen Datenbestände zusammenführen und auswerten will, viele Vorhaben aber an fehlendem Personal hängen. Entwicklungswege führen in Richtung Data Engineering mit stärkerem Plattform- und Architekturfokus, in Richtung Analytics Engineering oder Data Science, in die Datenarchitektur oder in die fachliche Steuerung als Data Product Owner. Auch Data Governance und Datenschutz sind wachsende Felder. Werkzeuge mit KI-Unterstützung nehmen Routinearbeit ab, ersetzen aber bislang nicht die Aufgabe, fachliche Fragen in belastbare Datenmodelle zu übersetzen.
Üblich ist ein Bachelor- oder Masterstudium in Informatik, Wirtschaftsinformatik oder einem quantitativen Fach mit drei bis fünf Jahren Dauer. Alternativ führt die dreijährige duale Ausbildung zum Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse in den Beruf. Quereinsteiger aus Controlling oder Analytics ergänzen ihre Praxis meist durch Herstellerzertifikate für Cloud- und BI-Plattformen.
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Data Engineers bauen und betreiben die Systeme, in denen Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, aufbereitet und für Auswertungen bereitgestellt werden. Sie sorgen dafür, dass Datenpipelines zuverlässig laufen und die gelieferten Daten korrekt sind.
Datenbankadministratoren betreiben und überwachen die Datenbanken eines Unternehmens, sichern die Daten und sorgen dafür, dass Abfragen schnell und zuverlässig laufen. Sie sind zuständig, wenn Systeme langsam werden oder Daten wiederhergestellt werden müssen.
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