Was ist der Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist?

Was bedeutet "Data Analyst?"

Der Begriff "Data Analyst" setzt sich aus zwei Worten zusammen: "Data" und "Analyst". "Data" bezeichnet dabei alle Arten von Rohdaten, die gesammelt und verarbeitet werden, um Wissen zu generieren. Ein "Analyst" ist jemand, der Informationen untersucht und sie in kleinere, verständlichere Teile zerlegt, um Muster, Zusammenhänge oder wertvolle Erkenntnisse zu entdecken.
In Kombination beschreibt der Begriff "Data Analyst" also jemanden, der Daten aufnimmt, untersucht und analysiert, um daraus wichtige Informationen zu extrahieren. Dabei geht es vor allem darum, bestehende Daten zu verstehen und zu interpretieren.

Was bedeutet "Data Scientist"?

Der Begriff "Data Scientist" setzt sich aus den Worten "Data" und "Scientist" zusammen. Während "Data" für Rohdaten steht, die gesammelt und verarbeitet werden, beschreibt "Scientist" jemanden, der wissenschaftlich arbeitet und durch systematische Methoden neues Wissen erschließt.
Ein "Data Scientist" ist daher eine Person, die Daten nicht nur analysiert, sondern auch durch den Einsatz moderner Technologien und Algorithmen tiefergehende Erkenntnisse gewinnt.

Was macht ein Data Analyst?

Ein Data Analyst beschäftigt sich mit einer Vielzahl von Aufgaben, die darauf abzielen, aus Rohdaten wertvolle Informationen zu extrahieren. Zu den wesentlichen Tätigkeiten gehören:

• Daten sammeln: Der Data Analyst ist dafür verantwortlich, relevante Daten aus unterschiedlichen Quellen zu sammeln, sei es aus internen Systemen, Datenbanken oder externen Quellen.
• Daten bereinigen und vorbereiten: Oft müssen die gesammelten Daten zunächst gereinigt werden, da sie unvollständig oder fehlerhaft sein können. Dies beinhaltet das Entfernen von Duplikaten und das Korrigieren von Fehlern.
• Daten analysieren: Mithilfe statistischer Methoden und Analysetools untersucht der Data Analyst Daten, um Muster, Trends und Zusammenhänge zu erkennen. Diese Analysen helfen dabei, die zugrunde liegenden Probleme zu identifizieren und mögliche Lösungen zu entwickeln.
• Ergebnisse visualisieren: Der Data Analyst erstellt oft Berichte und Dashboards, um die gewonnenen Erkenntnisse verständlich und anschaulich zu präsentieren. Dies kann beispielsweise durch Grafiken, Diagramme und Tabellen erfolgen.
• Entscheidungsprozesse unterstützen: Durch die Bereitstellung von datengestützten Erkenntnissen hilft der Data Analyst Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, die die Geschäftsstrategie nachhaltig verbessern.
• Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen: Der Data Analyst arbeitet häufig mit verschiedenen Teams, wie Marketing oder Vertrieb zusammen, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten zur Verfügung stehen und korrekt interpretiert werden.

Ein Data Analyst ist somit eine zentrale Figur in der Datenverarbeitung und hilft dabei, aus der Vielzahl an Informationen wertvolle Insights zu gewinnen, die das Unternehmen voranbringen.

Was macht ein Data Scientist?

Ein Data Scientist geht weit über die Aufgaben eines Data Analysts hinaus und beschäftigt sich mit der Entwicklung und Anwendung fortgeschrittener Technologien, um komplexe Probleme zu lösen und zukünftige Trends vorherzusagen. Zu seinen zentralen Aufgaben gehören:

• Daten sammeln und aufbereiten: Wie ein Data Analyst sammelt auch der Data Scientist Daten aus unterschiedlichsten Quellen. Dabei geht es jedoch oft um große, unstrukturierte Datensätze, die aufbereitet und in ein nutzbares Format gebracht werden müssen.
• Datenanalyse und Modellierung: Der Data Scientist nutzt fortschrittliche mathematische Modelle, maschinelles Lernen und Algorithmen, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Dabei geht es nicht nur um die Analyse vorhandener Daten, sondern auch um die Entwicklung von Modellen, die Vorhersagen oder Klassifikationen ermöglichen.
• Entwicklung von Vorhersagemodellen: Ein wichtiger Aspekt der Arbeit eines Data Scientists ist die Erstellung von Modellen, die zukünftige Entwicklungen vorhersagen können. Dies kann zum Beispiel für die Kundenabwanderung, Markttrends oder sogar das Verhalten von Maschinen in der Produktion erfolgen.
• Arbeiten mit Big Data und komplexen Technologien: Data Scientists arbeiten häufig mit sogenannten Big Data-Tools und -Technologien, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und zu analysieren.
• Ergebnisse interpretieren und kommunizieren: Die gewonnenen Erkenntnisse müssen nicht nur präzise berechnet, sondern auch verständlich und zugänglich aufbereitet werden. Data Scientists erstellen Reports und Präsentationen, die ihre Modelle und deren Ergebnisse klar kommunizieren.
• Optimierung und Modell-Deployment: Nachdem ein Modell entwickelt wurde, muss es oft getestet, optimiert und in Produktionssysteme integriert werden. Der Data Scientist stellt sicher, dass das Modell auch in realen Anwendungsfällen funktioniert.
• Zusammenarbeit mit verschiedenen Fachabteilungen: Data Scientists arbeiten eng mit Entwicklern und Fachabteilungen wie Marketing oder Produktmanagement zusammen, um sicherzustellen, dass ihre Modelle den Bedürfnissen des Unternehmens entsprechen und in die Gesamtstrategie integriert werden.

Ein Data Scientist ist somit eine Schlüsselressource, um tiefere Einblicke in Daten zu gewinnen und komplexe, datengestützte Lösungen zu entwickeln, die das Unternehmen für die Zukunft wappnen.

Die Unterschiede

Obwohl Data Scientists und Data Analysts beide mit Daten arbeiten, gibt es wesentliche Unterschiede in ihren Aufgaben, Fähigkeiten und den Technologien, die sie verwenden.

1. Fokus der Arbeit

• Data Analyst: Der Data Analyst konzentriert sich auf die Analyse und Auswertung von bestehenden, oft strukturierten Daten. Ziel ist es, Muster und Trends zu identifizieren, um Entscheidungsträger mit konkreten Informationen zu unterstützen.
• Data Scientist: Der Data Scientist geht einen Schritt weiter und entwickelt komplexe Modelle, die Vorhersagen treffen oder neue Erkenntnisse aus großen, oft unstrukturierten Datenmengen gewinnen können. Sie nutzen fortschrittliche Algorithmen und maschinelles Lernen, um tiefere Einblicke zu generieren.

2. Komplexität der Aufgaben

• Data Analyst: Data Analysts arbeiten überwiegend mit traditionellen statistischen Methoden und Tools, um Daten zu analysieren und zu visualisieren. Sie beantworten spezifische Geschäftsfragen durch die Auswertung bestehender Daten.
• Data Scientist: Data Scientists hingegen arbeiten mit komplexeren Algorithmen und Technologien, wie maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz oder Big Data, um Muster zu finden und Prognosen zu erstellen. Sie entwickeln dabei auch eigene Modelle und Systeme.

3. Verwendete Technologien

• Data Analyst: Data Analysts verwenden meist Tools wie Excel, SQL, Tableau oder Power BI, um Daten zu analysieren und zu visualisieren. Ihre Arbeit erfordert in der Regel also keine tiefgehenden Programmierkenntnisse.
• Data Scientist: Data Scientists arbeiten meist mit Programmiersprachen wie Python, R und speziellen Frameworks für maschinelles Lernen (z.B. TensorFlow, PyTorch). Sie benötigen fundierte Kenntnisse in der Programmierung, um Modelle zu erstellen und anzuwenden.

4. Datenquellen

• Data Analyst: Data Analysts arbeiten in der Regel mit gut strukturierten und bereits aufbereiteten Daten. Diese Daten kommen oft aus internen Systemen wie Datenbanken oder CRM-Systemen.
• Data Scientist: Data Scientists hingegen arbeiten häufig mit unstrukturierten Daten (z. B. Text, Bilder oder Videos) und nutzen fortgeschrittene Technologien, um diese Daten zu verarbeiten und zu analysieren.

5. Ausbildung und Fähigkeiten:

• Data Analyst: Data Analysts benötigen solide Kenntnisse in Statistik und Datenvisualisierung, aber ihre Ausbildung ist oft weniger technikintensiv als die eines Data Scientists. Sie verfügen häufig über einen Hintergrund in Wirtschaft, Mathematik oder Informatik.
• Data Scientist: Data Scientists haben in der Regel eine tiefere Ausbildung in Informatik, Mathematik und Statistik und müssen fortgeschrittene Kenntnisse in maschinellem Lernen und Programmierung mitbringen.

Fazit: Zusammengefasst lässt sich sagen, dass der Data Analyst vor allem auf die Auswertung und Visualisierung von Daten spezialisiert ist, während der Data Scientist mit komplexeren Modellen und fortschrittlicheren Technologien arbeitet, um tiefere, zukunftsorientierte Einblicke zu gewinnen. Beide Rollen sind entscheidend für die datengetriebenen Entscheidungen eines Unternehmens, jedoch mit unterschiedlichen Schwerpunkten und Ansätzen.

Das passt besser zu dir

Die Wahl zwischen einer Karriere als Data Analyst oder Data Scientist hängt stark von deinen Interessen, Fähigkeiten und langfristigen Zielen ab. Beide Berufe bieten spannende Herausforderungen, doch sie erfordern unterschiedliche Schwerpunkte und Herangehensweisen an Daten.
Wenn du gerne mit strukturierten Daten arbeitest und ein starkes Interesse an der Visualisierung von Informationen hast, könnte der Beruf des Data Analysts besser zu dir passen. Du bist jemand, der es liebt, Muster und Trends in Daten zu entdecken, um konkrete und handlungsorientierte Erkenntnisse zu liefern. Deine Stärke liegt vielleicht darin, präzise und verständlich zu kommunizieren, was du aus den Daten herausgefunden hast. In diesem Fall wirst du wahrscheinlich Freude daran haben, mit Tools wie Excel oder Tableau zu arbeiten, um datengestützte Entscheidungen zu unterstützen.
Wenn du hingegen ein tiefes Interesse an fortschrittlichen Technologien, maschinellem Lernen und Programmierung hast, könnte die Rolle des Data Scientists besser zu dir passen. Hier würdest du komplexe Modelle entwickeln und mit unstrukturierten Daten arbeiten, um innovative Lösungen und Vorhersagen zu ermöglichen. Wenn du es liebst, in der Tiefe zu forschen und zu experimentieren, um neue Erkenntnisse zu gewinnen, könnte dieser Beruf der richtige für dich sein. Deine Fähigkeiten in Programmiersprachen wie Python und R sowie dein Interesse an Algorithmen und Statistik sind hier von großem Vorteil.
Letztlich hängt es von deinen persönlichen Interessen und Zielen ab, welche dieser beiden Rollen besser zu dir passt. Beide Berufe bieten exzellente Karriereaussichten und die Möglichkeit, einen bedeutenden Beitrag zu datengetriebenen Entscheidungsprozessen zu leisten.