Im Zeitalter von Big Data brauchen Unternehmen Experten, die wissen, wie man Daten zum Sprechen bringt. Dies ist die Rolle des Datenanalysten und des Datenwissenschaftlers. Aber obwohl diese beiden Fachleute die Datenanalyse beherrschen, unterscheiden sich ihre Rollen in den Organisationen. Was sind also die Gemeinsamkeiten? Was sind die Unterschiede? Hier erfährst du mehr über das Spiel Data Scientist vs. Data Analyst.
Data Scientist vs. Data Analyst: Wer macht was?
Bevor wir die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen Data Analyst und Data Scientist betrachten, müssen wir zunächst die Rolle jedes Einzelnen verstehen.
Die Rolle des Data Scientist
Der Datenwissenschaftler ist der Experte für Datenwissenschaft. Seine Aufgabe ist es, große Datenmengen zu modellieren, um die Entscheidungsfindung zu erleichtern.
Um diese Aufgabe zu erfüllen, erstellt der Data Scientist Algorithmen, Automatisierungssysteme und Datenframeworks.
Diese Arbeit ermöglicht es ihm dann, aus den Daten vorausschauende Analysen zu erstellen und komplexe Probleme zu lösen. Der Datenwissenschaftler arbeitet auf der Makroebene, um die wichtigsten Fragen der Organisation zu beantworten.
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Die Rolle des Data Analyst
Wie der Name schon sagt, ist der Data Analyst für die Analyse von Daten zuständig. Dazu sammelt er Daten, um Trends zu erkennen und Organisationen bei der Entscheidungsfindung zu helfen.
Um seine Aufgabe zu erfüllen, verwendet der Data Analyst vor allem Statistiken. Diese helfen ihm, spezifische Geschäftsfragen zu beantworten und Probleme zu lösen.
Er muss auch sicherstellen, dass er relevante, zuverlässige und qualitative Datenbanken nutzt, um erfolgreiche Analysen durchzuführen. Die Verarbeitung von Unternehmensdaten ist daher unerlässlich. Der Datenanalyst muss dann die Daten bereinigen.
Das bedeutet, Informationen in das richtige Format zu bringen, unnötige Daten zu entfernen oder fehlende Daten zu finden.
Was sind die Gemeinsamkeiten zwischen Datenwissenschaftlern und Datenanalysten?
Data Scientist und Data Analyst werden oft miteinander verwechselt. Und das aus gutem Grund, denn beide Fachleute bewegen sich in der Big-Data-Umgebung.
Da wir heute im Informationszeitalter leben, sind diese beiden Berufe auf dem Arbeitsmarkt besonders angesagt. Denn es ist die Zugänglichkeit, das Verständnis, die Nutzung und die Visualisierung von Daten, die Organisationen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Sei es durch eine bessere Kundenkenntnis, eine Verbesserung der Lieferkette, ein besseres Kostenmanagement…
Mehr denn je brauchen sie daher Datenexperten; sie brauchen Data Analysts und Data Scientists. Diese übersetzen Tausende von Rohdaten in Werkzeuge zur Unterstützung strategischer Entscheidungen.
Die Fähigkeit, digitale Daten zu nutzen, zeigt sich übrigens auch in ähnlichen Fähigkeiten.
Data Analysts und Data Scientists müssen sich mit Mathematik, Statistik oder Computerwissenschaften auskennen. Beide haben ein Hochschulstudium in einem dieser Bereiche absolviert (mindestens einen Bachelor-Abschluss).
Darüber hinaus müssen sie ein ausgezeichnetes Verständnis für das Geschäft haben, um Entscheidungsträgern relevante Datenanalysen zu liefern. Nicht zu vergessen sind sehr gute Kommunikationsfähigkeiten.
Schließlich müssen Datenanalysten oder Data Scientists auch mit einem multidisziplinären Team zusammenarbeiten, je nach den Zielen des Unternehmens. So können sie mit anderen Experten aus der ISD-Abteilung, aber auch mit Fachleuten aus anderen Bereichen (digitales Marketing, Produkt, Finanzen, …) zusammenarbeiten, um Analysen zu liefern, die so nah wie möglich an den Bedürfnissen der Organisation sind.
Trotz all dieser Ähnlichkeiten handelt es sich bei Data Scientists und Data Analysts um zwei sehr unterschiedliche Berufe.
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Was sind die Unterschiede zwischen Data Scientist und Data Analyst?
Aufgaben des Data Analyst vs. Data Scientists
Obwohl sowohl Data Analysts als auch Data Scientists das Ziel haben, Daten zum Sprechen zu bringen, variieren ihre täglichen Aufgaben.
So konzentrieren sich Data Analysts eher auf die Analyse und die regelmäßige Berichterstattung. Der Data Scientist wiederum wird Vorhersagemodelle definieren, die dann von den Data Analysts verwendet werden.
Um den Unterschied zusammenzufassen: Der Data Analyst leitet Trends aus vorhandenen Daten ab, während der Data Scientist neue Modelle erstellt, um die prädiktive Datenanalyse zu verbessern.
Gut zu wissen: Die Aufgaben dieser Fachleute können sich auch je nach Branche oder Art der Organisation, in der sie tätig sind, erheblich unterscheiden.
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| Kriterium | Data Analyst | Data Scientist |
|---|---|---|
| Hauptaufgaben | Daten analysieren und interpretieren, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen. | Fortgeschrittene Datenanalyse, Modellierung und Entwicklung von Algorithmen zur Lösung komplexer Probleme. |
| Datenbereinigung | Bereinigung und Aufbereitung von Daten für Analysen. | Intensive Datenbereinigung und -vorbereitung für komplexe Modelle und Vorhersagen. |
| Analysemethoden | Verwendung statistischer Methoden und Visualisierungen. | Anwendung von fortgeschrittenen Analysetechniken, maschinellem Lernen und Data Mining. |
| Programmiersprachen | Häufige Nutzung von SQL, Excel, und gelegentlich Python oder R. | Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python, R und/oder anderen Sprachen. |
| Berichterstattung | Erstellung von Berichten und Dashboards zur Präsentation von Ergebnissen. | Erstellung komplexer Berichte und Präsentation von Ergebnissen auf höherem Niveau. |
| Modellentwicklung | Fokus auf einfachen Modellen und Trendanalysen. | Entwicklung komplexer Modelle, maschinelles Lernen und Anwendung von Algorithmus-Design. |
| Geschäftseinfluss | Unterstützt die täglichen operativen Entscheidungen des Unternehmens. | Beeinflusst strategische Entscheidungen und Innovationsprozesse. |
| Branchenfokus | Kann in verschiedenen Branchen arbeiten. | Häufig spezialisiert auf bestimmte Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder Technologie. |
| Ausbildung | Bachelor-Abschluss in Datenwissenschaft, Informatik oder verwandten Bereichen. | Häufig Master- oder Doktortitel in Datenwissenschaft, Statistik oder Informatik. |
| Verantwortlichkeiten | Konzentriert sich auf praxisnahe Analysen und Reports. | Verantwortlich für umfassendere Datenstrategien, Forschung und Entwicklung neuer Modelle. |
Kompetenzen
Da die Aufgaben von Data Analysts und Data Scientists unterschiedlich sind, haben sie auch ihre eigenen Fähigkeiten.
Dies spiegelt sich in den verwendeten IT-Tools wider. Ein Data Analyst verwendet hauptsächlich SQL-Tools, um Abfragen in relationalen Datenbanken durchzuführen. Er wird auch die Programmiersprachen R oder SAS und Visualisierungstools wie Power BI oder Excel verwenden.
Der Data Scientist verwendet eher Python, Java, Machine Learning und künstliche Intelligenz (KI), um Daten zum Sprechen zu bringen, oder Hadoop und Spark, um die Big-Data-Architektur zu entwerfen.
Neben den technischen Fähigkeiten unterscheiden sich Data Scientists und Data Analysts auch durch ihre Soft Skills. Data Scientists müssen noch mehr Geschäftssinn, kritisches Denken und einen Sinn für Innovation zeigen, um Datenmodelle zu entwerfen, die komplexe Probleme lösen können.
Shap ist auch eine der Tools, die ein Data Analyst beherrschen sollte.
Weiterbildung
Da die Datenwissenschaft oft komplexer ist als die Analytik, haben Data Scientists im Allgemeinen ein höheres Bildungsniveau. So haben sie häufiger einen Masterabschluss (94 % von ihnen) in Naturwissenschaften oder Mathematik, während Data Analysts häufiger einen Bachelorabschluss (76 % von ihnen) in Business oder Wissenschaft haben.
In beiden Fällen ist es möglich, eine spezialisierte Ausbildung zu absolvieren, um die Fähigkeiten zu vertiefen.
Karriere
Zu Beginn ihrer Karriere sind Datenanalysten vor allem damit beschäftigt, Berichte und Dashboards zu erstellen. Nach und nach wird ihre Aufgabe immer strategischer.
In Bezug auf ihre Zukunftsperspektiven bewegen sie sich meist in Richtung Managementrollen, wo sie die Aktivitäten anderer Data Analysts steuern müssen. In einigen Fällen können sie auch eine spezielle Ausbildung zum Data Scientist absolvieren.
Gehalt
Es überrascht nicht, dass der Data Scientist im Allgemeinen ein höheres Gehalt hat als der Data Analyst. Das liegt an der höheren Komplexität seines Berufs, aber auch an seinem höheren Bildungsniveau.
So kann ein Data Scientist durchschnittlich um die 100 K pro Jahr verdienen. Während ein Data Analyst eher ein Jahresgehalt von 60 K hat.
Bitte beachte, dass es sich hierbei um amerikanische Gehälter handelt. In Frankreich können diese beiden Fachleute zwischen 35 und 60 K pro Jahr verdienen. Unserer Umfrage zufolge liegt der Grund für den fehlenden Unterschied darin, dass in Europa die Begriffe Data Analyst und Data Scientist noch zu oft verwechselt werden. Das geht so weit, dass französische Datenanalysten in Wirklichkeit die Aufgaben von Datenwissenschaftlern übernehmen.
In allen Fällen hängt das Gehalt vor allem von der Branche, der Erfahrung oder dem Unternehmen ab, in dem sie arbeiten.
