Es gibt keine allgemein akzeptierte Definition der Rollen innerhalb einer Organisation. In der Praxis stimmen die Berufsbezeichnungen jedoch oft nicht mit den tatsächlichen Aufgaben überein. Über die Aufgaben und Fähigkeiten, die für zahlreiche Berufe in der Wirtschaft erforderlich sind, gehen die Meinungen auseinander, was zu allgemeiner Bestürzung führt. Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst sind zwei bekannte Beispiele, bei denen viele Leute offenbar denken, dass „Datenwissenschaftler“ einfach eine überstrapazierte Bezeichnung für einen Datenanalysten sei. Lesen Sie weiter, um die Unterschiede zwischen einem Datenwissenschaftler, einem Datenanalysten und einem Dateningenieur sowie deren Gehalt zu erfahren. Wir haben außerdem ausführliche Informationen zu den Unterschieden zwischen einem Datenanalysten und einem Business-Analysten hinzugefügt, damit es bei den beiden Berufen nicht zu Verwirrungen kommt. Genießen Sie die Fahrt!
Was macht ein Datenanalyst?
Die Hauptaufgabe eines Datenanalysten besteht darin, Informationen zusammenzustellen, die von der obersten Führungsebene für fundierte Entscheidungen genutzt werden können. Der Schwerpunkt dieses Fachgebiets liegt auf der statistischen Analyse, deren Ziel es ist, Antworten und Lösungen für vielfältige Herausforderungen zu liefern. Ein Datenanalyst fragt relationale Datenbanken mithilfe von Techniken wie der Structured Query Language ab. Ein Datenanalyst kann auch dafür verantwortlich sein, die Daten zu „bereinigen“ oder sie in ein verwendbares Format umzuwandeln, indem er alle redundanten oder ungenauen Informationen entfernt oder festlegt, wie etwaige Lücken im Datensatz zu schließen sind.
Die typische Aufgabe eines Datenanalysten besteht außerdem darin, die Gewinnung, Bereinigung und Analyse von Daten als Teil eines interdisziplinären Teams zu überwachen, dessen Aufgabe es ist, die Ziele der Organisation festzulegen. Der Datenanalyst entwickelt und präsentiert seine Ergebnisse mithilfe von Computersprachen wie R und SAS, Datenvisualisierungstools wie Power BI und Tableau sowie effektiven Kommunikationsfähigkeiten.
Was macht ein Data Scientist?
Das Hauptaugenmerk eines Datenwissenschaftlers liegt in der Regel auf der Entwicklung von Verfahren zur Datenmodellierung. Für die Prognose werden externe, sich entwickelnde Rechenmodelle genutzt. Daher ist es möglich, dass Datenwissenschaftler mehr Zeit für die Entwicklung neuer Instrumente, Automatisierungssysteme und Daten-Frameworks aufwenden.
Im Vergleich zu einem Datenanalysten ist ein Datenwissenschaftler möglicherweise mehr daran interessiert, neuartige Ansätze zur Erfassung der Daten zu entwickeln, die zur Bewältigung schwieriger geschäftlicher Herausforderungen erforderlich sind. Auch betriebswirtschaftliches Gespür und die Fähigkeit zum kritischen Denken sind hilfreich, um aus den Fakten Schlussfolgerungen zu ziehen. Fachkenntnisse in Mathematik und Statistik sind für einen Datenwissenschaftler unerlässlich, aber auch die kreativen Fähigkeiten eines Hackers zur Problemlösung.
Was ist Data Scientist vs. Data Analyst?
Ein Datenanalyst analysiert bereits gesammelte Informationen, während Datenwissenschaftler neue Ansätze für das Sammeln und Studieren von Informationen entwickeln. Wenn Sie sich mit Zahlen, Statistiken und Computern auskennen, könnte dies ein großartiges Arbeitsfeld für Sie sein. Im Folgenden sind die Unterschiede zwischen einem Datenanalysten und einem Datenwissenschaftler aufgeführt:
- Während ein Datenanalyst nicht über Geschäftssinn oder fortgeschrittene Datenvisualisierungsfähigkeiten verfügen muss, muss ein Datenwissenschaftler über beides verfügen, um die Erkenntnisse in eine Geschäftsgeschichte umzusetzen.
- Während ein Datenanalyst möglicherweise Daten aus einer einzigen Quelle, beispielsweise einem Customer-Relationship-Management-System, betrachtet, untersucht ein Datenwissenschaftler Daten aus verschiedenen Quellen.
- Während ein Datenanalyst alle Fragen beantwortet, die ihm das Unternehmen stellt, stellt ein Datenwissenschaftler Fragen, die dem Unternehmen tatsächlich helfen.
- Während es für einen Datenanalysten nur manchmal notwendig ist, direkte Erfahrung mit maschinellem Lernen zu haben oder sich mit Statistik auskennt, ist dies die Hauptpflicht eines Datenwissenschaftlers.
- Datenwissenschaftler und -analysten arbeiten effizienter, wenn sie Zugriff auf ein Repository mit vorab gelösten Codebeispielen haben.
- Zu den Aufgaben eines Datenanalysten gehören die häufige Präsentation von Berichten und die Anwendung analytischer Methoden. Ein Datenwissenschaftler konzentriert sich jedoch auf Daten-Frameworks und die Automatisierung von Aufgaben, um komplizierte Herausforderungen zu bewältigen.
Datenanalyst vs. Datenwissenschaftler – Ausbildung
Um als Datenanalyst oder Datenwissenschaftler zu arbeiten, benötigen Sie über die High School hinaus keine formelle Ausbildung. Sie sollten einen Bachelor-Abschluss oder einen höheren Abschluss in einem verwandten Fach haben, beispielsweise Informatik, IT, Elektrotechnik oder Maschinenbau. Der Abschluss eines Studiums in Mathematik, Statistik oder Wirtschaftswissenschaften ist ebenfalls zulässig. Sie müssen die Besonderheiten Ihrer aktuellen Branche oder der Branche kennen, in der Sie sich bewerben. Auch ohne Master-Abschluss gibt es in den Bereichen Datenanalyse vs. Data Science Raum für Weiterentwicklung.
Datenanalyst vs. Datenwissenschaftler – Fähigkeiten
Einige der von einem Datenanalysten und einem Datenwissenschaftler geforderten Fähigkeiten sind ähnlich, aber die beiden Rollen sind dennoch unterschiedlich. Für beide Positionen sind Kenntnisse in elementarer Mathematik, Vertrautheit mit Algorithmen, Kenntnisse in der schriftlichen und mündlichen Kommunikation sowie Kenntnisse im Software-Engineering erforderlich.
SQL und reguläre Ausdrücke sind zwei der Hauptwerkzeuge im Toolkit des Datenanalysten. Analysten können mit ein wenig wissenschaftlicher Neugier aus Daten eine Erzählung erstellen. Ein Datenwissenschaftler geht jedoch über die Fähigkeiten eines Datenanalysten hinaus, da er über fundierte Kenntnisse in Modellierung, Analytik, Mathematik, Statistik und Informatik verfügt. Datenwissenschaftler unterscheiden sich von Datenanalysten durch ihr überlegenes Urteilsvermögen und ihre Fähigkeit zum Geschichtenerzählen, die es ihnen ermöglichen, IT-Führungskräfte und Geschäftsinteressenten davon zu überzeugen, ihre Herangehensweise an ein Problem zu ändern.
Datenanalyst vs. Datenwissenschaftler: Rollen und Verantwortlichkeiten
Die Aufgaben eines Datenanalysten gegenüber einem Datenwissenschaftler können sich je nach Branche, in der sie beschäftigt sind, und ihrem physischen Standort ändern. Die Suche nach der Grundursache eines Problems, beispielsweise eines Umsatzrückgangs, oder die Entwicklung von KPI-Dashboards kann der Tag eines Datenanalysten sein. Datenwissenschaftler hingegen nutzen Big-Data-Frameworks wie Spark und Datenmodellierungsansätze, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.
Wenn Sie wissen möchten, was Sie von einem Unternehmen erwarten können, kann es hilfreich sein, die Stellenbeschreibung zu studieren. In bestimmten Situationen kann es sein, dass Datenanalysten gebeten werden, die Arbeit von Datenwissenschaftlern zu übernehmen, und umgekehrt. Hier sind die Rollen und Verantwortlichkeiten eines Datenanalysten im Vergleich zu einem Datenwissenschaftler.
Rollen und Verantwortlichkeiten von Datenanalysten
- SQL-basierte Datenabfrage.
- Excel-basierte Datenanalyse und Prognosen.
- Entwicklung eines Business-Intelligence-Software-Dashboards.
- Es werden Analysen verschiedener Geschmacksrichtungen wie Beschreibung, Diagnose, Vorhersage und Verschreibung durchgeführt.
Rollen und Verantwortlichkeiten von Datenwissenschaftlern
- Die Datenbereinigung kann bis zu 60 % des Aufwands eines Datenwissenschaftlers in Anspruch nehmen.
- Extrahieren von Informationen durch Erstellen von ETL-Pipelines oder Verwenden von APIs.
- Für die Datenbereinigung werden Programmiersprachen (wie Python und R) verwendet.
- Für statistische Analysen werden maschinelle Lernmethoden wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, logistische Regression, kNN, Random Forest und Gradient Boosting verwendet.
- Nutzen Sie Software wie Tensorflow, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und zu trainieren, und verwenden Sie diese Modelle dann, um Routineaufgaben wie das Erstellen von Bibliotheken zu rationalisieren.
- Hadoop, Spark und andere Big-Data-Infrastrukturtools wie Pig und Hive werden entwickelt.
- Jede Position nutzt Datenanalysen, um strategische Entscheidungen zu treffen. SQL, BI-Tools und SAS sind die Hauptbestandteile des Toolkits eines Datenanalysten, während Python, JAVA und maschinelles Lernen die Werkzeuge der Wahl für Datenwissenschaftler sind.
Datenanalyst vs. Datenwissenschaftler – Karrierewachstum
Wenn Sie eine Karriere in der Analytik starten möchten, sollten Sie einen Einstiegsjob als Datenanalyst anstreben. Dadurch erhalten Sie einige Erfahrungen mit der Analyse von Daten aus tatsächlichen Unternehmen. Sie werden Ihr Wissen über Datenbanken, Business-Intelligence-Tools und die Berichterstellung bei der Analyse wichtiger Informationen sinnvoll einsetzen. Ein leitender Datenanalyst oder Datenberater ist jemand, der seine Fähigkeiten verbessert hat, fortgeschrittene Datenanalysemethoden verwendet und Mathematik in seiner Arbeit anwendet.
Gesundheitswesen, E-Commerce, Fertigung, Logistik und viele andere Bereiche sind nur einige der vielen Bereiche, in denen Datenwissenschaftler eingesetzt werden. Datenwissenschaftler sind auf der ganzen Welt sehr gefragt, da Unternehmen Experten suchen, die Daten nutzen können, um strategische Entscheidungen zu treffen und die Unternehmensexpansion voranzutreiben. Es besteht ein Mangel an kompetenten Datenwissenschaftlern und Unternehmen haben Mühe, die daraus resultierende Qualifikationslücke zu schließen. Durch Übung, Ausbildung und Kontakt mit der Unternehmenswelt kann jeder die notwendigen Werkzeuge erlernen, um ein kompetenter Datenwissenschaftler zu werden. Die Möglichkeiten, im Rang aufzusteigen und ein wissenschaftlicher Mitarbeiter zu werden, sind enorm.
3. Gehalt von Datenwissenschaftlern vs. Datenanalysten
Datenanalyst und Datenwissenschaftler sind zwei der bestbezahlten Berufe weltweit. Und das Gehalt von Datenwissenschaftlern vs. Datenanalysten variiert je nach erworbenem Abschluss und Standort.
Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Gehalt eines Datenanalysten in den Vereinigten Staaten bei fast 70,000 US-Dollar pro Jahr. Glassdoor berichtet außerdem, dass ein Datenwissenschaftler in den USA mit einem durchschnittlichen Jahresverdienst von 100,000 US-Dollar rechnen kann.
Data Scientist vs. Data Analyst vs. Data Engineer
Als direkte Folge des kometenhaften Aufstiegs der Datenwirtschaft sind weltweit zahlreiche datenbezogene Berufsfelder und -möglichkeiten entstanden. Laut einer aktuellen Studie werden etwa 28 % aller erwarteten digitalen Arbeitsplätze im Bereich Data Science angesiedelt sein. Aufgrund der steigenden Nachfrage nach dem Verständnis immer größerer Mengen dieser Bereiche. Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst vs. Dateningenieur wird immer lukrativer. Dieselbe Untersuchung unterstreicht jedoch auch den kritischen Mangel an Talenten in diesem Bereich.
Der fehlende Konsens über die spezifischen Fähigkeiten, die für jede Position benötigt werden, ist ein wesentlicher Grund für die Talentlücke in der Branche. Unternehmen versuchen heute nicht mehr, Positionen mit „Alleskönnern“ zu besetzen, sondern mit Spezialisten in bestimmten Fachgebieten. Wenn Sie nicht als Generalist in eine Schublade gesteckt werden möchten, ist es wichtig, die Unterschiede zwischen den drei primären Datenpositionen (Data Scientist vs. Data Analyst vs. Data Engineer) zu kennen. Auch wird oft fälschlicherweise angenommen, dass die oben genannten Funktionen gleichwertig seien.
Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst vs. Dateningenieur – Stellenbeschreibungen und organisatorische Rollen
Um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, verwendet ein Datenwissenschaftler ausgefeilte Datenanalysemethoden wie Clustering, neuronale Netze, Entscheidungsbäume usw. Sie sollten ein Spezialist für maschinelles Lernen, Statistik und Datenverarbeitung sein und in dieser Position der Teamleiter sein. Nachdem Sie Inputs von Datenanalysten und Dateningenieuren erhalten haben, sind Sie für die Erstellung umsetzbarer Geschäftserkenntnisse verantwortlich. Sie müssen sich sowohl mit Datenanalyse als auch mit Datentechnik auskennen. Ein Datenwissenschaftler benötigt jedoch umfassendere und tiefergehende Fähigkeiten.
Ein Datenanalyst ist ein junges Mitglied eines Teams, das Datenanalysen durchführt. Um in dieser Position erfolgreich zu sein, müssen Sie ein Zahlentalent sein, da Sie dafür verantwortlich sind, diese an den Rest des Unternehmens weiterzugeben. Darüber hinaus sollten Sie mit einer Reihe von Themen wie den Prinzipien der Datenverarbeitung, Berichterstellung und Modellierung sowie mit gängigen Programmiersprachen wie Python und Tools wie Excel vertraut sein. Mit der Zeit und Übung können Sie vom Datenanalysten zum Dateningenieur und schließlich zum Datenwissenschaftler aufsteigen.
Sowohl Datenanalysten als auch Datenwissenschaftler eines Unternehmens können von den Diensten eines Dateningenieurs profitieren. Zu Ihrem Job als Dateningenieur gehört das Abgleichen und Bereinigen von Informationen zur Verwendung in Analysen oder im Betrieb. Für diese Position ist eine Person mit umfassendem Hintergrundwissen im Aufbau, der Entwicklung und der Wartung von Datenarchitekturen erforderlich. Die Arbeit mit Big Data, die Erstellung von Berichten und deren Weitergabe an Datenwissenschaftler gehören zu den üblichen Aufgaben dieser Position.
Datenwissenschaftler vs. Datenanalyst vs. Dateningenieur – Die Fähigkeiten
Datenwissenschaftler müssen beispielsweise mehrere Programmiersprachen (Java, Python, SQL, R, SAS usw.) fließend beherrschen, da das Codieren für ihre Arbeit von grundlegender Bedeutung ist. Kenntnisse über Big-Data-Frameworks wie Hadoop, Spark und Pig sind ebenfalls erforderlich. Wenn Sie die Grundlagen verwandter Technologien wie Deep Learning und maschinelles Lernen kennen, können Sie in Ihrer Position vorankommen.
Was Sie über die Funktion des Datenanalysten wissen müssen, ist, dass sie weniger technisch ist. Dies ist eine Einstiegsposition, die Vertrautheit mit Software wie SAS Miner, Excel, SPSS und SSAS erfordert. Es wäre von Vorteil, auch nur über grundlegende Kenntnisse in Python, SQL, R, SAS und JavaScript zu verfügen.
Während Dateningenieure zahlreiche Programmiersprachen beherrschen müssen, darunter Java, SQL, SAS, Python und andere. Hadoop, MapReduce, Pig, Hive, Apache Spark, NoSQL und Data Streaming sind nur einige der Frameworks, mit denen Sie vertraut sein sollten.
Datenanalyst vs. Business-Analyst
Ein Datenanalyst hat im Vergleich zu einem Geschäftsanalysten einen gemeinsamen Fokus auf Fakten und Zahlen. Was sie damit machen, macht den Unterschied. Analysten in diesem Bereich verlassen sich in hohem Maße auf Daten, um fundierte geschäftliche Urteile zu fällen. Ihr oberstes Ziel ist die Analyse von Daten.
Beide Positionen erfordern eine Leidenschaft für Daten, eine analytische Denkweise, die Fähigkeit, Probleme methodisch zu durchdenken und einen Fokus auf das Gesamtbild. Allerdings ist es ebenso wichtig, die Unterschiede zwischen diesen beiden Berufen zu kennen, wenn Sie versuchen, eine Wahl zwischen ihnen zu treffen. Im Folgenden sind die Unterschiede zwischen einem Datenanalysten und einem Geschäftsanalysten aufgeführt:
- Geschäftsanalysten nutzen Daten, um Probleme und Antworten zu finden, gehen dabei jedoch nicht auf die technischen Details der Daten ein. Sie interessieren sich für die geschäftlichen Auswirkungen von Daten und arbeiten auf konzeptioneller Ebene, entwickeln Strategien und engagieren sich mit Stakeholdern. Aber Datenanalysten verbringen einen Großteil ihrer Zeit damit, das Gegenteil zu tun: Daten von vielen verschiedenen Orten zu sammeln, sie zu verarbeiten und zu bereinigen und dann verschiedene Analysetools zu verwenden, um Schlussfolgerungen zu ziehen.
- Fachkenntnisse in einem bestimmten Bereich oder einer bestimmten Branche, beispielsweise E-Commerce, Fertigung oder Gesundheitswesen, sind eine häufige Anforderung an Geschäftsanalysten. Obwohl sie weniger auf die technischen Aspekte der Forschung angewiesen sind als Datenanalysten, benötigen Menschen in diesem Beruf dennoch solide Kenntnisse in gängigen Programmiersprachen, Datenbanken und statistischen Analysetools.
- Eine fundierte betriebswirtschaftliche Ausbildung ist für Wirtschaftsanalysten von unschätzbarem Wert. Viele Wirtschaftsanalysten verfügen über eine vorherige Ausbildung oder Erfahrung in Management, Handel, Informationstechnologie, Informatik oder einer eng verwandten Disziplin. Datenanalysten hingegen müssen mit anspruchsvollen Statistiken, Algorithmen und Datenbanken vertraut sein und profitieren daher von einem mathematischen oder IT-Hintergrund.
Was ist der bessere Datenanalyst vs. Datenwissenschaftler?
Wenn Sie in den Analytics-Bereich einsteigen möchten, ist die Stelle als Datenanalyst ein guter Ausgangspunkt. Wenn Sie anspruchsvolle Modelle für maschinelles Lernen erstellen und Deep-Learning-Ansätze anwenden möchten, um die menschliche Arbeit zu vereinfachen, sollten Sie sich für eine Karriere als Datenwissenschaftler entscheiden.
Ist es einfacher, einen Job als Datenanalyst statt als Datenwissenschaftler zu bekommen?
Trotz gewisser Gemeinsamkeiten in Bezug auf Tools und Aufgaben gibt es in der Datenwissenschaft einen erheblichen Unterschied zwischen den beiden Berufsgruppen. Beide Positionen sind äußerst wünschenswert, aber Datenwissenschaftler verdienen auf Anhieb mehr Geld.
Benötigt der Datenanalyst eine Codierung?
Für Positionen in der Datenanalyse sind normalerweise keine Programmierkenntnisse erforderlich, bei einigen von ihnen ist dies jedoch Teil ihrer täglichen Arbeit.
Kann ein Datenanalyst ein Datenwissenschaftler werden?
Ja, eine Person, die als Datenanalyst gearbeitet hat, kann in die Rolle eines Datenwissenschaftlers aufsteigen, indem sie das Programmieren lernt, ihre mathematischen und analytischen Fähigkeiten verbessert und sich mit Algorithmen für maschinelles Lernen vertraut macht.
Abschließende Überlegungen
Kenntnisse in den Bereichen Analytik, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind in der Belegschaft sehr gefragt. Sowohl Datenwissenschaftler als auch Datenanalysten sind sehr gefragt und verdienen aufgrund der wachsenden Bedeutung von Daten in Unternehmen, Volkswirtschaften und anderen Sektoren der Welt überdurchschnittlich. Sie können sich für das entscheiden, für das Sie eine Leidenschaft haben.
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Bibliographie
