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2. Januar 2024 - 6 minutes

Datenwissenschaft vs. Datenanalyse

Discover the difference between these two related, yet different, fields.

Ironhack - Changing The Future of Tech Education

Data Science & Machine Learning

In einer so schnelllebigen Welt ist es nicht verwunderlich, dass wir manchmal bestimmte Fachbegriffe verwechseln, vor allem wenn sie sich mit so rasender Geschwindigkeit entwickeln und neue wissenschaftliche Gebiete √ľber Nacht entstehen. Das ist der Grund, warum in der Big Data Welt, in der mit enormen und komplizierten Informationsmengen gearbeitet wird, einige Personen immer noch bestimmte Konzepte, Aufgaben und Rollen verwechseln, die in dieser aufkommenden und wachsenden Disziplin vorkommen.

Einer der größten Verwirrungen in diesem Bereich ist der Unterschied zwischen Datenanalyse und Datenwissenschaft, zwei sehr eng verbundene, aber deutlich unterschiedliche Bereiche.

Obwohl beide am Schnittpunkt zwischen Mathematik, Statistik und Entwicklung liegen, haben ihre Dienste deutlich unterschiedliche Tangenten, was bedeutet, dass auch die Profile der in den beiden Bereichen t√§tigen Fachleute sehr unterschiedlich sind. Es ist wichtig, dass jeder, der sich auf Big Data spezialisieren m√∂chte, wei√ü, welche Art von Wissen und F√§higkeiten er sich aneignen muss, wenn er sich entweder f√ľr Datenanalyse oder Datenwissenschaft entscheidet. Wenn du also derzeit bei uns studierst oder dar√ľber nachdenkst am Data Analytics Bootcamp von Ironhack teilzunehmen, solltest du genau aufpassen.

Die Unterschiede zwischen Datenwissenschaft und Datenanalyse

Jahrzehntelang haben Experten versucht, das T√§tigkeitsfeld der einen oder anderen Disziplin einzugrenzen, aber sie waren nicht immer erfolgreich. Seit 1996 jedoch, als der Begriff "Datenwissenschaft" dank eines Artikels von Gregory Piatetsky-Shapiro in Umlauf kam, haben die Definitionen einen langen Weg zur√ľckgelegt, und es scheint, dass wir nun den Umfang beider Bereiche klarstellen k√∂nnen. Nachfolgend findest du ein aktualisiertes Venn-Diagramm, das die verschiedenen Spezialisierungen und ihre jeweiligen Rollen einbezieht.

Datenwissenschaft vs. Datenanalyse

Was ist Datenwissenschaft?

Die Datenwissenschaft wird derzeit als ein Zweig der Big Data betrachtet. Ihr Ziel ist es, Informationen aus der riesigen Datenmenge zu extrahieren und zu interpretieren, die von einer bestimmten Firma gesammelt werden, sei es f√ľr den eigenen Gebrauch oder f√ľr Vorg√§nge, die sie m√∂glicherweise mit Dritten durchf√ľhrt. Um dies zu erreichen, sind Datenwissenschaftler mit dem Entwurf und der Implementierung mathematischer Algorithmen auf der Grundlage von Statistik, maschinellem Lernen und anderen Methoden beauftragt. Dies erm√∂glicht es den Unternehmen, Werkzeuge einzusetzen, mit denen sie je nach Umst√§nden und Zeitplan auf die eine oder andere Weise handeln k√∂nnen. Es geht auch nicht nur darum, aus den gesammelten Daten Informationen zu gewinnen und sie nutzen zu k√∂nnen. Datenwissenschaftler haben auch die Aufgabe sicherzustellen, dass die erkannten Muster korrekt visualisiert werden, so dass sie f√ľr diejenigen, die auf der Grundlage dieser Daten Entscheidungen treffen, klar und verst√§ndlich sind.

Wie sieht es mit der Datenanalyse aus?

Bei der Datenanalyse hingegen handelt es sich in der Regel um eine spezifische und pr√§zisere Anwendung der Datenwissenschaft. Deshalb bestand in Branchen, die die Datenanalyse integriert haben, die Rolle der Analysten darin, nach unbearbeiteten Informationsquellen zu suchen, um Trends und Metriken zu finden, die den Unternehmen helfen genauere Entscheidungen zu treffen und bessere Ergebnisse zu erzielen. In diesem Fall m√ľssen wir aufpassen, dass wir ihre Arbeit nicht mit der von jemandem im Bereich Business Intelligence verwechseln, der mit einer viel kleineren Datenmenge arbeitet, was bedeutet, dass ihre Kapazit√§t sowohl f√ľr die Analyse als auch f√ľr die Vorhersage begrenzter ist.

Der Hauptunterschied zwischen der Datenwissenschaft und der Datenanalytik ist also der Big Data Zweig, auf den sich beide Bereiche konzentrieren: W√§hrend sich Ersterer auf dem Weg zur Entdeckung mit weit gesteckten Zielen befindet, konzentriert sich Letzterer mehr auf den Ablauf verschiedener Unternehmen, die L√∂sungen f√ľr bestehende Probleme anwenden und suchen.

W√§hrend also Datenwissenschaftler Meister darin sind, die Zukunft vorherzusagen, indem sie ihre Prognosen auf in den Daten erkannten Mustern aus der Vergangenheit basieren, extrahieren Datenanalysten die relevantesten Informationen aus denselben Datens√§tzen. Man k√∂nnte sagen, dass ersterer Fragen stellt, um herauszufinden, was in den n√§chsten Jahren geschehen wird, w√§hrend letzterer f√ľr die Beantwortung von Fragen zust√§ndig ist, die bereits auf dem Tisch liegen.

 

Welche Anwendungen gibt es in den einzelnen Disziplinen?

Ein wesentlicher Unterschied zwischen den beiden Disziplinen besteht demnach auch darin, wie sie in den verschiedenen Industrien angewendet werden. Tats√§chlich hat die Datenwissenschaft einen enormen Einfluss auf die Suchmaschinen gehabt, die Algorithmen verwenden um Benutzeranfragen besser und in k√ľrzester Zeit zu beantworten. Ebenso haben Datenwissenschaftler einen bedeutenden Einfluss auf die Entwicklung von Empfehlungssystemen gehabt. Was in erster Linie visuelle Inhalte betrifft, wie dies bei Netflix der Fall ist, oder Einkaufsseiten wie Amazon, bieten diese Systeme den Kunden viel genauere Empfehlungen, was die Benutzererfahrung erheblich bereichert.

Netflix Algorithmen f√ľr maschinelles Lernen

Im Falle der Datenanalyse kommen sie h√§ufiger in Bereichen wie dem Gesundheitswesen zum Einsatz, so dass Gesundheitszentren ihre Patienten effizienter betreuen k√∂nnen. Auch in anderen Branchen wie dem Energiemanagement wird diese Disziplin h√§ufig eingesetzt, da sie dank der Datenanalyse optimieren k√∂nnen wo Ressourcen eingesetzt werden und gegebenenfalls sogar bestimmte Leistungen automatisieren k√∂nnen, um unn√∂tige Kosten zu vermeiden. Auch im Gastst√§ttengewerbe sind Analysten sehr gefragt, da sie den Hotels helfen k√∂nnen, die Pr√§ferenzen der Reisenden zu erkennen und Alternativen anzubieten, die ihrem Geschmack und ihren Bed√ľrfnissen am besten entsprechen.


Dashboard Buchungseinblicke nach Land

Wie man sehen kann, gibt es viele Faktoren zu ber√ľcksichtigen, bevor man sich in die Big Data Welt begibt. Datenanalyse und Datenwissenschaft sind sehr eng miteinander verbundene Disziplinen, jedoch nicht ohne Unterschiede, weshalb wir wissen, dass es schwierig sein k√∂nnte, den richtigen Weg zu w√§hlen. Hier ist eine Zusammenfassung der wichtigsten Unterschiede, √ľber die wir in diesem Beitrag gesprochen haben:

Datenwissenschaft

Datenanalyse

  • Erstellung von pr√§diktiven Modellen und Algorithmen

  • Breiteres und vielf√§ltigeres Bet√§tigungsfeld

  • Experte in Statistik und Mathematik

  • Erfahrung mit SQL

  • Kenntnisse in Python, R, SAS und Scala

  • Fortgeschrittene Kenntnisse des maschinellen Lernens

  • Neigt dazu, mit unstrukturierten Daten zu arbeiten

  • Anwendungen in Bereichen wie k√ľnstliche Intelligenz, Gesundheit, Blockchain- oder Website-Suchmaschinen

  • Zieht Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datenquellen

  • Auf den Unternehmenssektor beschr√§nkter T√§tigkeitsbereich

  • Vertraut mit Data Warehouse, ETL-Tools und Business Intelligence

  • Starke Beherrschung von Python und R

  • Experte im Umgang mit Daten

  • Geschickt in der Datenvisualisierung

  • Betriebswirtschaftliche Kenntnisse und Entscheidungsf√§higkeiten

  • Anwendungen in Bereichen wie Einzelhandel, Reisen, Gesundheitswesen oder Marketing

Wenn du dich auf den Datensektor spezialisieren m√∂chtest und noch Fragen hast, z√∂gere nicht, uns bei Ironhack zu kontaktieren und dich √ľber unsere Data Analytics Bootcamps zu erkundigen.

 

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