Data Science vs. Data Analytics: Unterschiede und Gemeinsamkeiten – erklärt

Data Science und Data Analytics – im Alltag von IT-Experten und Unternehmen sind beide Bereiche unerlässlich, jedoch unterscheiden sie sich in Herangehensweisen und Schwerpunkten. Dieser Artikel vermittelt dir die Unterschiede und Gemeinsamkeiten der beiden Berufsbilder.

In diesem Artikel gewinnst du detaillierte Einblicke, indem wir:

• Fähigkeiten und Kompetenzen von Data Scientists und Data Analysts untersuchen
• Rollen und Verantwortlichkeiten beider Berufsbilder im Unternehmensumfeld betrachten
• Gemeinsamkeiten und Unterschiede der beiden Disziplinen hinsichtlich Methoden, Anwendungsbereichen und Karriereaussichten aufzeigen

Legen wir los!

In welchen Anwendungsbereichen werden Data Science und Data Analytics eingesetzt?

Data Science und Data Analytics kommen in Bereichen wie Marketing-Analysen, Finanzwesen, Gesundheitswesen und E-Commerce zum Einsatz. Sie helfen Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, indem sie Daten interpretieren und Muster, Trends sowie Zusammenhänge aufzeigen.

Berufsbild: Data Scientist

Als Data Scientist hast du die Hauptaufgabe, datengetriebene Entscheidungen und Vorhersagen für die Zukunft zu treffen und damit einen Mehrwert in verschiedenen Branchen zu schaffen. Dabei kombiniert Data Science Disziplinen wie Mathematik, Informatik, Softwaretechnik und Statistik. Im Fokus deiner Arbeit stehen die Analyse und Verarbeitung großer strukturierter und unstrukturierter Datenmengen.

Fähigkeiten und Kompetenzen eines Data Scientists

Um als Data Scientist effektiv arbeiten zu können, sind mehrere Fähigkeiten erforderlich:

• Vertieftes Wissen in maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI) befähigt dich, Muster und Strukturen in Daten zu erkennen und für deine Ziele zu nutzen.
• Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, SAS, R und Scala sind wichtig, um Algorithmen, statistische Modelle und maschinelle Lernwerkzeuge zu entwickeln.
• Erfahrung mit großen Datenplattformen wie Hadoop und Apache Spark ist sinnvoll, um die riesigen Datenmengen effizient bewältigen zu können.
• SQL-Datenbankprogrammierung und der Umgang mit unstrukturierten Daten wie Video, Audio, Bilder und Text sind Kompetenzen, um unterschiedliche Datenquellen zu integrieren und zu analysieren.

Rollen und Verantwortlichkeiten im Unternehmen

Als Data Scientist übernimmst du im Unternehmen vielfältige Aufgaben und Verantwortlichkeiten:

1. Du identifizierst Geschäftsprobleme, die mithilfe der verfügbaren Daten gelöst oder unterstützt werden können.
2. Du arbeitest eng mit Data Engineers zusammen, die Datenpipelines erstellen und pflegen, um einen kontinuierlichen Fluss und gleichzeitig die Qualität der Daten sicherzustellen.
3. Du führst umfassende Datenanalysen durch, um Muster und Zusammenhänge in den verfügbaren Daten zu identifizieren.
4. Du entwickelst maschinelle Lernmodelle und KI-Anwendungen auf Grundlage der gewonnenen Erkenntnisse, um Geschäftsprozesse zu optimieren.
5. Du automatisierst Aufgaben und Prozesse, um die Effizienz und Produktivität einzelner Teams oder des gesamten Unternehmens zu steigern.
6. Du kommunizierst deine Ergebnisse und Empfehlungen an verschiedene Stakeholder, insbesondere Entscheidungsträger und Manager, um datenbasierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Das Berufsbild des Data Scientists bietet spannende Herausforderungen sowie hervorragende Karriereperspektiven. In der heutigen Informationstechnologie rückt die Fähigkeit, komplexe Datenprozesse zu erschließen und wertvolle Informationen daraus zu ziehen, mehr denn je in den Vordergrund.

Berufsbild: Data Analyst

Die Datenanalyse ist unverzichtbar, um aus Daten wertvolle Erkenntnisse zu generieren, Entscheidungsprozesse abzusichern und somit letztlich Mehrwert in der Wirtschaft zu schaffen.

Data Analysts fokussieren sich hierbei auf die Untersuchung und Aufbereitung von Datensätzen, um gezielte Fragen zu beantworten und die gewonnenen Informationen kontextualisieren zu können. Auf diese Weise unterstützen sie Unternehmen dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen und sowohl ihre internen Prozesse als auch ihre Strategien optimal anzupassen.

Fähigkeiten und Kompetenzen eines Data Analysts

Um ihre Aufgaben erfolgreich zu bewältigen, müssen Data Analysts über verschiedene Fähigkeiten und Kompetenzen verfügen. Dazu zählen unter anderem:

• Datenanalyse: Data Analysts sind in der Lage, Datensätze gezielt zu filtern, auszuwerten und zu interpretieren. Dabei beziehen sie auch die Historie und aktuelle Entwicklungen ihrer Branche ein, um aussagekräftige Informationen für das Unternehmen zu gewinnen.
• Programmiersprachen: Um effizient mit Datenbanken, Visualisierungen und Analysetools arbeiten zu können, benötigen Data Analysts fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen wie SQL und Python.
• Statistische Fertigkeiten: Data Analysts wenden statistische Methoden an, um Strukturen, Muster und Trends aus den vorhandenen Daten abzuleiten und herauszuarbeiten.
• Visualisierung: Ein Händchen für die ansprechende und verständliche Darstellung von Daten und Ergebnissen fördert die Zugänglichkeit und Nutzbarkeit der gewonnenen Informationen für Entscheidungsträger.
• Branchenkenntnisse: Wer die spezifischen Anforderungen und Besonderheiten der jeweiligen Branche kennt, kann Daten zielgerichteter analysieren und relevante Entwicklungen identifizieren.

Rollen und Verantwortlichkeiten im Unternehmen

Je nach Größe und Struktur des Unternehmens können sich die Rollen und Verantwortlichkeiten von Data Analysts unterscheiden. Im Allgemeinen umfassen ihre Tätigkeiten aber folgende Aspekte:

• Datenvorbereitung: Data Analysts sorgen für eine einwandfreie Datengrundlage, indem sie Datenbanken pflegen und die vorhandenen Daten bereinigen.
• Datenanalyse: Sie analysieren Datensätze in Bezug auf Zusammenhänge, Strukturen und Trends und interpretieren die Resultate, um wertvolle Erkenntnisse für das Unternehmen zu erlangen.
• Entscheidungsunterstützung: Auf Basis der gewonnenen Informationen geben Data Analysts wertvolle Impulse zur Entscheidungsfindung für Führungskräfte und Entscheidungsträger.
• Visualisierung und Berichterstattung: Die Erstellung übersichtlicher Datenvisualisierungen und Berichte ermöglicht es Kollegen, die gewonnenen Informationen rasch und unkompliziert zu erfassen.

Gemeinsamkeiten zwischen Data Science und Data Analytics

Überschneidende Fähigkeiten und Werkzeuge

Fachleute aus beiden Bereichen sind auf ein solides Verständnis von Daten und deren Strukturen angewiesen. Um fundierte Entscheidungen auf Basis von Datenbanken treffen zu können und die für ihre Aufgaben relevanten Daten herauszufiltern, benötigen sie Kenntnisse in:

• Statistik
• Programmiersprachen (z. B. Python oder R)
• Datenvisualisierung
• Auswertungstechniken

In beiden Berufsfeldern sind zudem Analyse- und Methodenkompetenz gefordert. Data Scientists und Data Analysts bedienen sich häufig gleicher Tools und Softwarelösungen, um ihre Arbeitsprozesse zu unterstützen. Dazu zählen beispielsweise:

• Excel
• Tableau
• Power BI
• SQL (für Datenbankabfragen)

Ein Großteil der Datenanalysefunktionen, beispielsweise Vorhersagen, basiert auf maschinellen Lernalgorithmen und Modellen, die von Datenwissenschaftlern entwickelt wurden. Daher profitieren auch Data Analysts von grundlegenden Kenntnissen im Bereich des maschinellen Lernens.

Ziele und Herausforderungen in beiden Bereichen

Das gemeinsame Ziel von Data Scientists und Data Analysts besteht darin, wertvolle Informationen aus Daten zu extrahieren und diese für die Entscheidungsfindung innerhalb eines Unternehmens nutzbar zu machen. Dies beinhaltet:

• Identifikation von Trends und Mustern
• Vorhersagen von Ereignissen (z. B. Verkaufszahlen oder Kundenverhalten)
• Optimierung von Prozessen
• Aufdeckung von Zusammenhängen und Abhängigkeiten

Beide Berufsgruppen müssen mit ähnlichen Herausforderungen umgehen, wenn es darum geht, Daten effektiv zu nutzen und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Hierzu zählen unter anderem:

• Sicherstellung der Datenqualität
• Beachtung von Datenschutzrichtlinien
• Arbeit mit großen und komplexen Datensätzen
• Verständliche Aufbereitung und Kommunikation der Ergebnisse

Unterschiede zwischen Data Science und Data Analytics

Data Science umfasst einen breiten Bereich der Datenverarbeitung, der von der Datensammlung über die Modellierung bis hin zur Vorhersage reicht. Hierbei stehen vorausschauende und präskriptive Analysen im Fokus.

Mithilfe der Vorhersageanalyse können Trends, Korrelationen und Kausalitäten in einem oder mehreren Datensätzen identifiziert werden. Die präskriptive Analyse prognostiziert mögliche Ergebnisse und gibt Entscheidungsempfehlungen, wobei häufig maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zum Einsatz kommen.

Im Gegensatz dazu konzentriert sich Data Analytics auf spezifische Datenanalysetechniken, um wertvolle Informationen aus den vorhandenen Daten herauszufiltern. Dabei stehen vor allem deskriptive und diagnostische Analysen im Vordergrund. Die deskriptive Analyse evaluiert Mengen und Qualitäten von Datensätzen, während die diagnostische Analyse dazu beiträgt, die Ursachen für Ereignisse zu ermitteln.

Entscheidungshilfe für deine Karriere

Du stehst vor der Entscheidung, ob du eine Laufbahn in Data Science oder Data Analytics einschlagen solltest? In diesem Kapitel gehen wir auf die entscheidenden Faktoren ein, die bei der Wahl der passenden Disziplin berücksichtigt werden sollten: deinen persönlichen Hintergrund, deine Interessen und die Gehalts- sowie Karriereaussichten beider Bereiche.

Persönlicher Hintergrund und Interessen abwägen

Um die richtige Entscheidung zu treffen, ist es wichtig, deine persönlichen Fähigkeiten, Interessen und bisherigen Erfahrungen genau zu prüfen. Hier sind einige Überlegungen:

• Falls du dich für die Entwicklung von Modellen und Algorithmen interessierst, tief in Daten eintauchen möchtest und präzise Vorhersagen treffen willst, könnte der Beruf des Data Scientists genau das Richtige für dich sein.
• Solltest du jedoch eher ein Faible für das Verstehen von Daten haben, das Anfertigen von Berichten bevorzugen und konkretes Wissen ableiten wollen, um Geschäftsprozesse zu optimieren, dann könnte der Weg des Data Analysts besser zu dir passen.
• Möglicherweise verfügst du bereits über Erfahrungen in einem der beiden Bereiche: Data Scientists haben häufig einen Background in Informatik, Mathematik oder Physik, während Data Analysts oft aus betriebswirtschaftlichen oder statistischen Disziplinen stammen.
• Auch die Branche und das Unternehmen, in denen du arbeiten möchtest, spielen eine bedeutende Rolle: Beide Disziplinen finden Einsatz in vielen Bereichen, wobei Data Science eher in Forschungs- und Entwicklungsabteilungen angesiedelt ist, während Data Analytics stärker auf den operativen Aspekt von Unternehmen ausgerichtet ist.

Gehalts- und Karriereaussichten in Data Science und Data Analytics

Bei der Wahl einer Disziplin sind Gehalts- und Karriereaussichten entscheidende Faktoren. Hier ein Überblick über das, was dich erwarten könnte:

• In der Regel verdienen Data Scientists mehr als Data Analysts, da sie tiefere Fachkenntnisse und Fähigkeiten in der Modellierung und Algorithmenentwicklung besitzen.
• Auch wenn Data Analysts im Vergleich zu Data Scientists weniger verdienen mögen, sind sie dennoch sehr gefragt und bieten gute Gehaltsaussichten sowie Entwicklungsmöglichkeiten.
• Die Karrierewege in beiden Disziplinen sind vielseitig – mit zunehmender Erfahrung kannst du dich von Junior-Positionen bis hin zu leitenden Rollen, etwa Head of Analytics oder Chief Data Scientist, hocharbeiten. Darüber hinaus bieten beide Bereiche Möglichkeiten zur Spezialisierung in Tools oder Branchen, um deine Karriere weiter voranzutreiben.

Abschließend sei gesagt, dass die Entscheidung zwischen Data Science und Data Analytics sehr individuell ist und auf deinen persönlichen Fähigkeiten, Interessen und langfristigen Karrierezielen basieren sollte. Beachte sowohl den Gehaltsaspekt als auch die verschiedenen Möglichkeiten, die dir unterschiedliche Branchen und Unternehmen bieten können, um so die für dich optimale Disziplin herauszufinden.

FAQ

Im Folgenden ist eine Auflistung von häufigen Fragen und den dazu gehörigen Antworten zu finden.

Wie unterscheidet sich die Datenverarbeitung in Data Science und Data Analytics?

Datenverarbeitung in Data Science nutzt komplexe Algorithmen, um Vorhersagen und Muster zu erkennen. Data Analytics hingegen fokussiert sich auf das Analysieren vergangener Daten und das Aufzeigen von Trends. Nutze beide Methoden, um gezielt Geschäftsentscheidungen zu verbessern.

Welche Branchen setzen verstärkt auf Data Science gegenüber Data Analytics?

Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Telekommunikation und E-Commerce setzen verstärkt auf Data Science. Sie nutzen komplexe Algorithmen, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und bessere Entscheidungen zu treffen.

Ist es möglich, als Data Analyst zum Data Scientist aufzusteigen?

Ja, als Data Analyst kannst du zum Data Scientist aufsteigen. Befasse dich mit Machine Learning, verbessere deine Programmierfähigkeiten und vertiefe deine Statistikkenntnisse. Verbinde Theorie und Praxis, um den Übergang erfolgreich zu meistern.

Sind Programmierkenntnisse in Data Science wichtiger als in Data Analytics?

Programmierkenntnisse sind in Data Science wichtiger als in Data Analytics. In Data Science entwickelst und optimierst du Algorithmen für komplexe Analysen und Vorhersagemodelle, während Data Analytics weniger Programmierarbeit erfordert. Python, R und SQL sind typische Sprachen, die in beiden Bereichen eingesetzt werden.

Thomas Sesli

Thomas Sesli ist Teil des acquisa-Teams. Seine umfassende Erfahrung aus vier Jahrzehnten in verschiedenen Management-Positionen und sein einschlägiges Fachwissen in den Bereichen Unternehmensberatung und Firmenkundenbetreuung lässt Thomas in unsere Artikel aus dem Themenbereich Business einfließen.