Einer aktuellen Schätzung zufolge wurden 2021 pro Minute fast 700.000 Megabyte an Daten erzeugt. Dieser unbegreifliche Daten-Tsunami hat zu einer steigenden Nachfrage nach Data Scientists und Datenanalysten geführt, die Informationen untersuchen, verstehen und daraus nützliche Erkenntnisse ableiten können.
Tatsächlich sind diese Rollen so entscheidend geworden, dass Glassdoor sie in die Liste der 50 besten Jobs in Amerika aufgenommen hat – auf Platz 2 beziehungsweise Platz 35.
Für Führungskräfte, die ihre Unternehmen auf den Weg zur datengestützten Organisation bringen, mag es verlockend sein, Abstriche zu machen und sich entweder für einen Data Scientist oder einen Datenanalysten zu entscheiden. In Wirklichkeit sind beide notwendig, um das Daten-Nirwana zu erreichen, denn sie unterscheiden sich stärker, als sie sich ähneln. Sehen wir uns fünf wesentliche Unterschiede zwischen Data Scientists und Datenanalysten an.
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- 1) Datenanalysten vs. Data Scientists: Nutzung von Daten
- 2) Datenanalysten vs. Data Scientists: Nutzung von Tools
- 3) Datenanalysten vs. Data Scientists: Ausbildung und Fähigkeiten
- 4) Datenanalysten vs. Data Scientists: Wem unterstehen sie?
- 5) Datenanalysten vs. Data Scientists: Geschäftlicher Mehrwert
- Datenanalysten vs. Data Scientists: Das große Ganze
1) Datenanalysten vs. Data Scientists: Nutzung von Daten
Data Scientists sind in der Regel die ersten Mitarbeiter, die Datensätze untersuchen, und können als deren Decoder betrachtet werden. Die Datensätze, mit denen sie arbeiten, sind umfangreich und schlecht strukturiert. Daher müssen Data Scientists abstrakte Analyseaufgaben durchführen, etwa die Daten zu durchsuchen, um „Signale“ oder bislang unbekannte Erkenntnisse darin zu finden.
Betrachten Sie Data Scientists als Allrounder, deren Aufgaben von der Aufbereitung und Auswertung von Daten, der Bereinigung und Strukturierung von Daten sowie der Gewinnung geschäftlicher Erkenntnisse über die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen bis hin zur Erstellung von Berichten für das Unternehmen reichen.
Nachdem sie ein besseres Verständnis ihrer Daten gewonnen haben, können sie Erkenntnisse aufbereiten, die von Datenanalysten in konkrete Maßnahmen umgesetzt werden können. Sobald Datenanalysten bekannte Datensätze mit Erkenntnissen erhalten, besteht ihre Aufgabe häufig darin, Trends in den Daten zu erkennen, Berichte und Kennzahlen zu erstellen, die spezifische Geschäftsfragen beantworten, und die Ergebnisse einem nicht technischen Publikum zu vermitteln. Ihre Analysen helfen dabei zu verstehen, wie ein Unternehmen arbeitet und wo Verbesserungsmöglichkeiten bestehen.
Siehe auch: Die besten Tools für Data Mining
2) Datenanalysten vs. Data Scientists: Nutzung von Tools
Data Scientists müssen Daten analysieren, explorative Datenanalysen durchführen und Modelle für maschinelles Lernen entwickeln. Zu ihrem Werkzeugkasten gehören daher Programmiersprachen wie Python, Java und R. Darüber hinaus gibt es Data-Science-Plattformen, die verschiedene Werkzeugsammlungen kombinieren, um die Prozesse der Datenpipeline und des Data Minings zu beschleunigen.
Datenanalysten haben bei der Wahl ihrer Tools etwas mehr Spielraum. Einige erstellen möglicherweise Pivot-Tabellen in Microsoft Excel, während andere mit umfassenderen technischen Kenntnissen SQL-Abfragen gegen Quellsysteme ausführen. Unabhängig von den verwendeten Tools oder Plattformen kommt es darauf an, dass die Datensätze bekannt und vertrauenswürdig sind und zu verwertbaren Geschäftskennzahlen für die C-Suite und die Unternehmensleitung zusammengestellt werden können.
Siehe auch: Was ist Datenvisualisierung?
3) Datenanalysten vs. Data Scientists: Ausbildung und Fähigkeiten
Data Scientists haben typischerweise einen Hintergrund in Mathematik, Programmierung, Ingenieurwesen, Statistik oder Informatik. Da Data Scientists häufig aus der Programmierung kommen, verfügen sie in der Regel über zahlreiche technische Fähigkeiten. All diese Fähigkeiten kommen zum Einsatz, wenn Data Scientists nach Trends und Erkenntnissen suchen, die der Organisation bislang nicht bekannt sind.
Data Scientists verfügen häufiger über einen Hochschulabschluss als Datenanalysten. Der Bildungshintergrund eines Datenanalysten umfasst in der Regel Kenntnisse in quantitativen Fachgebieten wie Informatik, Statistik und Mathematik, aber auch in spezialisierten Geschäftsbereichen.
Siehe auch: Data-Mining-Techniken
4) Datenanalysten vs. Data Scientists: Wem unterstehen sie?
Data Scientists berichten wahrscheinlich an den Chief Data Officer. Da alle Data Scientists einer Organisation als Team agieren, können verschiedene Geschäftsbereiche sie damit beauftragen, hochwertige Datensätze für die jeweiligen Datenanalysten bereitzustellen, die diese auswerten. An einem Tag könnte ein Data Scientist Lieferkettendaten durchsuchen, am nächsten Tag Ertragsinformationen.
Wie oben angedeutet, sind Datenanalysten häufig innerhalb eines Geschäftsbereichs angesiedelt. Es ist nicht ungewöhnlich, dass ein Datenanalyst an den Finanzbereich und ein anderer an den Vertrieb oder das Marketing berichtet – beide konzentrieren sich auf die Kennzahlen und Berichte, die für ihre Geschäftsbereiche am wichtigsten sind. Dieser enge Fokus ermöglicht es Datenanalysten, zu echten Experten in ihrem Geschäftsbereich zu werden.
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5) Datenanalysten vs. Data Scientists: Geschäftlicher Mehrwert
Da diese beiden Rollen unterschiedliche Hintergründe, Fähigkeiten und Ziele erfordern, ist es nur natürlich, dass sie Organisationen auch einen unterschiedlichen Mehrwert bieten.
Für Data Scientists entsteht ihr Mehrwert dadurch, dass sie bislang unentdeckte Chancen in Datensätzen aufspüren. Datenanalysten schaffen Mehrwert für ihre Organisationen, indem sie diese Chancen in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln.
Siehe auch: Trends im Echtzeit-Datenmanagement
Datenanalysten vs. Data Scientists: Das große Ganze
Inzwischen sollte klar sein, dass Data Scientists und Datenanalysten nicht dasselbe sind – und dass Ihre Organisation beide braucht. Nur so holen Sie das Maximum aus Ihren Daten heraus. Wenn Sie nur eine dieser Rollen besetzen, bleibt das Rätsel ungelöst.
Sie brauchen Data Scientists, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, und Datenanalysten, um Führungskräften die nötigen Informationen zur Beantwortung spezifischer Geschäftsfragen zu liefern. Gemeinsam nutzen Datenanalysten und Data Scientists Daten vollständig, um ein umfassendes Bild davon zu gewinnen, was Ihr Unternehmen leisten und werden könnte.
Über den Autor
Rex Ahlstrom, CTO and EVP of Growth & Innovation bei Syniti.