Data Science vs. Data Analytics: Was ist das Richtige für Sie?

Da Daten zu einem immer wichtigeren Bestandteil der Arbeitswelt werden, ist der Bedarf an Fachleuten, die Daten effizient analysieren und interpretieren können, größer denn je. Obwohl sowohl die Data Analytics als auch die Data Science die Arbeit mit Daten beinhalten, unterscheiden sich die Aufgaben und Fähigkeiten in diesen beiden Bereichen erheblich. Um Ihnen dabei zu helfen, herauszufinden, welche Rolle für Sie am besten geeignet ist, werden wir untersuchen, was diese beiden Berufe mit sich bringen, welche Vor- und Nachteile sie haben und welche Karrierewege für jede Branche üblich sind. Lesen Sie weiter, um mehr über Data Analytics und Data Science zu erfahren und herauszufinden, welcher Beruf der richtige für Sie sein könnte!

Was ist Data Science?

Der Begriff Datenwissenschaft („Data Science“) bezieht sich auf den Prozess der Gewinnung aussagekräftiger Erkenntnisse aus Daten. Diese Erkenntnisse können dann genutzt werden, um Geschäftsprobleme zu lösen und strategische Entscheidungen zu treffen. Datenwissenschaftler sind zwar nicht die einzigen Personen, die zur Lösung dieser Probleme beitragen, aber sie spielen eine Schlüsselrolle in diesem Prozess.

Datenwissenschaftler sind in Statistik, Programmierung und Informatik ausgebildet, um große Datensätze zu analysieren und Muster in den Daten zu finden. Sie verwenden eine Vielzahl von Softwaretools, darunter R, Python und Tableau, um Daten zu visualisieren und Analysen zu automatisieren. Als Datenwissenschaftler werden Sie wahrscheinlich die meiste Zeit damit verbringen, auf eine von zwei Arten mit Daten zu arbeiten: Daten bereinigen oder Daten erforschen. Das Bereinigen von Daten steht oft an erster Stelle, da Sie sicherstellen müssen, dass die Daten, die Sie analysieren, genau und brauchbar sind. Die Untersuchung von Daten ist oft eine gemeinschaftliche Aufgabe, bei der Teammitglieder zusammenarbeiten müssen, um große Datensätze sinnvoll zu nutzen.

Was ist Data Analytics?

Datenanalysten hingegen verwenden die Ergebnisse der Datenwissenschaftler und schreiben die Berichte, die wiederum andere Teammitglieder zum Verständnis der Daten verwenden. Sie stellen sicher, dass ihre Berichte klar und prägnant sind, damit die anderen Teammitglieder ihre Schlussfolgerungen leicht verstehen können. Analytiker verwenden eine Vielzahl von Tools insbesondere Visualisierungstools, darunter Excel, Tableau und PowerBI, um Daten zu analysieren und Visualisierungen zu erstellen, die das Verständnis erleichtern. Wenn auch seltener setzen auch sie Programmiersprachen wie Python und SQL ein, um Daten zu bereinigen und zu organisieren.

Der Unterschied zwischen Data Science und Data Analytics

Datenwissenschaftler und Datenanalysten arbeiten in der Regel in derselben Abteilung und übernehmen weitgehend dieselben Aufgaben. Es gibt jedoch bestimmte Nuancen, welche die beiden Profile voneinander unterscheidet. Datenwissenschaftler werden oft vom Forschungs- und Entwicklungsteam eingestellt und konzentrieren sich auf die Entdeckung neuer Fragen und Zusammenhänge, von denen das Unternehmen vielleicht noch nicht wussten, um Innovationen voranzutreiben. Wohingegen Datenanalysten oft vom Marketingteam eingestellt werden, um vorliegende Daten zu bestimmen Ereignissen, Werbekampagnen oder ähnliches auszuwerten. Wie bereits erwähnt haben Datenwissenschaftler Erfahrung mit der Programmierung, während Datenanalysten dies nur selten haben.

Warum Sie bei der Wahl einer Rolle vorsichtig sein sollten

Viele Menschen sind oft unsicher, welchen Weg sie einschlagen sollen, wenn sie in den Bereich der Datenanalyse oder der Datenwissenschaft einsteigen. Obwohl beide Berufe mit der Analyse von Daten zu tun haben, können sie sehr unterschiedlich sein und sind nicht für jeden das Richtige. Bevor Sie sich entscheiden, welche Rolle für Sie am besten geeignet ist, sollten Sie sich mit den Vor- und Nachteilen beider Berufe auseinandersetzen. Datenwissenschaft und Datenanalyse sind beides herausfordernde und aufregende Bereiche, die es Ihnen ermöglichen können, einen echten Einfluss auf die Welt zu nehmen.

Karrieren in Data Analytics

Wenn Sie sich für den Beruf des Datenanalysten (”Data Analyst”) entscheiden, können Sie in einer Vielzahl von Branchen eine Beschäftigung finden. Datenanalysten sind jedoch besonders häufig in der Technologie- und Marketingbranche zu finden. Wenn Sie Datenanalyst werden möchten, benötigen Sie wahrscheinlich zumindest etwas Erfahrung im Umgang mit Daten. Viele Arbeitgeber stellen Datenanalysten auf Einstiegsebene ein, andere wiederum berücksichtigen nur Bewerber, die mindestens ein paar Jahre Erfahrung haben.

Es gibt viele verschiedene Einstiegsjobs für Datenanalysten. Sie können im Marketing, im Finanzwesen oder in der Personalabteilung arbeiten; das Feld ist so breit gefächert, dass Sie in fast jeder Ecke der Wirtschaft eine Stelle finden können. Wenn Sie sich für Marketing interessieren, könnten Sie eine Stelle als Marketinganalytiker finden, wo Sie den Marketingteams helfen, Daten über ihre Zielgruppe und ihre Kampagnen zu sammeln. Oder Sie werden Marketingspezialist und erstellen Berichte und Visualisierungen, die für Marketingteams nützlich sind. Im Finanzwesen könnten Sie Finanzanalyst werden und Daten nutzen, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen. Im Personalwesen könnten Sie als Personalanalytiker Daten über Mitarbeiter analysieren.

Karrieren in Data Science

Datenwissenschaftler („Data Scientists“) werden häufig von Technologieunternehmen eingestellt, und viele arbeiten im Silicon Valley. Darüber hinaus sind viele Datenwissenschaftler selbstständig oder arbeiten als Auftragnehmer für eine Vielzahl von Unternehmen. Datenwissenschaftler spezialisieren sich oft auf ein bestimmtes Gebiet, wie künstliche Intelligenz, Clustering oder Machine Learning. Wenn Sie sich für den Beruf des Datenwissenschaftlers interessieren, benötigen Sie wahrscheinlich einen soliden Hintergrund in Mathematik und Informatik. Es gibt auch einige spezifische Fähigkeiten, die Sie benötigen, wie z. B. Kenntnisse in Python oder R. Ein Datenwissenschaftler für künstliche Intelligenz verwendet beispielsweise Datensätze, um Algorithmen zu trainieren und KI zu entwickeln, die strategische Geschäftsentscheidungen treffen kann.

Sollten Sie an den aufgezeigten Karrierepfaden Interesse haben, kontaktieren Sie uns oder schauen Sie hier vorbei und informieren Sie sich über unser Coaching Angebot im Bereich Daten.