Ein Berufsspezialist "IT - Datenanalyse" ist in der Lage, in unterschiedlichen Anwendungsszenarien Datenanalysen von betriebs- und produktionswirtschaftlichen Geschäftsprozessen nach kundenspezifischen Anforderungen zu planen, durchzuführen, die Ergebnisse der Datenanalysen zu bewerten und den Analyseprozess zu evaluieren. Dabei hat sie nachzuweisen, dass sie Anforderungen an die Datenanalyse ermitteln, geeignete Datenbestände identifizieren und aufbereiten, Analyseverfahren auswählen und anwenden sowie aus den Analyseergebnissen Erkenntnisse zur Prozessoptimierung ableiten und den Analyseprozess evaluieren kann. 

(Text ist so aus der Rechtsverordnung. Müsste ggf. noch um einen zusätzlichen Text ergänzt werden, warum so ein Spezialist jedem Unternehmen gut tun würde.)

@DIERK: Hier der fertige Text von uns:

"Ein IT-Datenanalyst bringt Unternehmen einen erheblichen Nutzen, indem er datengestützte Entscheidungen unterstützt und Prozesse optimiert. Durch die Analyse großer Datenmengen erkennt er Muster und Trends, die helfen, die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken. In einer digitalisierten Welt ist diese Fähigkeit entscheidend, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen und schnell auf Veränderungen reagieren zu können. Ein solcher Spezialist verbessert zudem die Qualität von Entscheidungen, indem er sie auf Fakten statt auf Vermutungen stützt, was Risiken minimiert und den langfristigen Erfolg sichert."

1. Anforderungen an die Datenanalyse ermitteln

• Identifizieren von Kundenanforderungen unter Berücksichtigung der relevanten betriebs- und produktionswirtschaftlichen Geschäftsprozesse und von deren Zusammenwirken im Unternehmen
  
• Ermitteln der Fragestellung und der Intention der Datenanalyse gemeinsam mit den Stakeholdern
  
• Bewerten und Dokumentieren der Berechtigung zur Sammlung, Nutzung, Verknüpfung und Auswertung der Daten unter Berücksichtigung rechtlicher Vorgaben und ethischer Aspekte
  
• Ermitteln und Dokumentieren technischer und organisatorischer Voraussetzungen für den Zugriff auf vorhandene Datenbestände, Datenarchitekturen, Datenmodelle und Auswertungsverfahren

• Analysieren betriebs- und produktionswirtschaftlicher Geschäftsprozesse und von deren Zusammenwirken im Unternehmen sowie Ableiten von Optimierungspotenzialen anhand der ermittelten Daten
• Analysieren und Bereinigen vorhandener Datenbestände
• Analysieren vorhandener Datenbankarchitekturen und Datenmodelle sowie Planen der Optimierung dieserDatenbankarchitekturen und Datenmodelle,
• Identifizieren von Schnittstellen für den Datenimport und -export
• Anpassen von Datenformaten
• Entwerfen und Testen von Regeln für den Datenfluss

3. Daten analysieren und Ergebnisse bewerten

• Einsetzen analytischer und statistischer Methoden und Algorithmen zur DatenanalEinsetzen von Verfahren des maschinellen Lernens zur Datenanalyse
• Bewerten, Auswählen und Einsetzen von Werkzeugen zur Datenanalyse
• Auswählen geeigneter Möglichkeiten zur Visualisierung und zur Bewertung der zu analysierenden Daten
• Visualisieren der zu analysierenden Daten
• Bewerten der Ergebnisse der Datenanalyse und Ableiten von Verbesserungen der Analyse- und Darstellungsmethodik
• Bestimmen geeigneter Programmiersprachen mit integrierten Auswertungsverfahren und Visualisierungswerkzeugen sowie Anwenden dieser Verfahren und Werkzeuge für den Datenanalyseprozess
• Unterstützen bei der Steuerung von Prozessen zur Entwicklung von Simulationsmodellen und -verfahren
• Anwenden von Simulationsverfahren
• Anfertigen von Dokumentationen des Analyseprozesses
• Interpretieren, Bewerten und Dokumentieren von Datenanalyseergebnissen
• Aufbereiten und Vorstellen von Datenanalyseergebnissen sowie Ableiten von Empfehlungen zur Optimierung betriebs- und produktionswirtschaftlicher Geschäftsprozesse

• Bewerten und kritisches Reflektieren von Prozessschritten zur Datenanalyse sowie Initiieren von Verbesserungen
• Einleiten von Maßnahmen zur Optimierung von Datenmodellen und Analyseverfahren
• Dokumentieren der Evaluation von Datenanalyseprozessen und Bereitstellen der Evaluationsergebnisse im betrieblichen Wissensmanagement
• Entwickeln von systemübergreifenden Regeln zur Überwachung und Einhaltung der Datenqualität

Mitwirkung bei der Optimierung von Datensicherheitskonzepten

• Ermitteln von Anforderungen an Datensicherheitskonzepte

• Mitwirken bei der Entwicklung von Datensicherheitskonzepten

• Berücksichtigen und Umsetzen von Datensicherheitskonzepten

• Identifizieren und Bewerten von Risiken sowie Einleiten von Maßnahmen zur Minimierung von Risiken

• Sicherstellen der Einhaltung organisatorischer und rechtlicher Vorgaben

• Unterstützen der Projektleitung durch Übernehmen und Umsetzen von Teilprojekten
  
  
• organisatorisches Begleiten von Projekten, insbesondere Erstellen von Projektplänen und Planen des Mitarbeitendeneinsatzes
  
  
• Mitwirken bei der Aufwandsanalyse und -kalkulation von Projekten

• projektbegleitendes Beraten von Kunden sowie Unterstützen und Beraten von Kunden in der Roll-out-Phase

• Mitwirken beim Projektcontrolling, bei der Nachverfolgung von Aufgaben und beim Aufbereiten von Statusberichten
  
  
• Planen und Umsetzen von projektbezogenen Schulungs- und Trainingsmaßnahmen