Datenwissenschaft vs. Datenanalyse

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 über 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 tätigen Fachleute sehr unterschiedlich sind. Es ist wichtig, dass jeder, der sich auf Big Data spezialisieren möchte, weiß, welche Art von Wissen und Fähigkeiten er sich aneignen muss, wenn er sich entweder für Datenanalyse oder Datenwissenschaft entscheidet. Wenn du also derzeit bei uns studierst oder darüber nachdenkst am Data Analytics Bootcamp von Ironhack teilzunehmen, solltest du genau aufpassen.

Die Unterschiede zwischen Datenwissenschaft und Datenanalyse

Jahrzehntelang haben Experten versucht, das Tätigkeitsfeld 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 zurückgelegt, und es scheint, dass wir nun den Umfang beider Bereiche klarstellen können. 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 für den eigenen Gebrauch oder für Vorgänge, die sie möglicherweise mit Dritten durchführt. 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 ermöglicht es den Unternehmen, Werkzeuge einzusetzen, mit denen sie je nach Umständen und Zeitplan auf die eine oder andere Weise handeln können. Es geht auch nicht nur darum, aus den gesammelten Daten Informationen zu gewinnen und sie nutzen zu können. Datenwissenschaftler haben auch die Aufgabe sicherzustellen, dass die erkannten Muster korrekt visualisiert werden, so dass sie für diejenigen, die auf der Grundlage dieser Daten Entscheidungen treffen, klar und verständlich sind.

Wie sieht es mit der Datenanalyse aus?

Bei der Datenanalyse hingegen handelt es sich in der Regel um eine spezifische und präzisere 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 müssen 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 Kapazität sowohl für die Analyse als auch für die Vorhersage begrenzter ist.

Der Hauptunterschied zwischen der Datenwissenschaft und der Datenanalytik ist also der Big Data Zweig, auf den sich beide Bereiche konzentrieren: Während sich Ersterer auf dem Weg zur Entdeckung mit weit gesteckten Zielen befindet, konzentriert sich Letzterer mehr auf den Ablauf verschiedener Unternehmen, die Lösungen für bestehende Probleme anwenden und suchen.

Während 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 Datensätzen. Man könnte sagen, dass ersterer Fragen stellt, um herauszufinden, was in den nächsten Jahren geschehen wird, während letzterer für die Beantwortung von Fragen zuständig 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. Tatsächlich hat die Datenwissenschaft einen enormen Einfluss auf die Suchmaschinen gehabt, die Algorithmen verwenden um Benutzeranfragen besser und in kürzester 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 für maschinelles Lernen

Im Falle der Datenanalyse kommen sie häufiger in Bereichen wie dem Gesundheitswesen zum Einsatz, so dass Gesundheitszentren ihre Patienten effizienter betreuen können. Auch in anderen Branchen wie dem Energiemanagement wird diese Disziplin häufig eingesetzt, da sie dank der Datenanalyse optimieren können wo Ressourcen eingesetzt werden und gegebenenfalls sogar bestimmte Leistungen automatisieren können, um unnötige Kosten zu vermeiden. Auch im Gaststättengewerbe sind Analysten sehr gefragt, da sie den Hotels helfen können, die Präferenzen der Reisenden zu erkennen und Alternativen anzubieten, die ihrem Geschmack und ihren Bedürfnissen am besten entsprechen.


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Wie man sehen kann, gibt es viele Faktoren zu berücksichtigen, 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 könnte, den richtigen Weg zu wählen. Hier ist eine Zusammenfassung der wichtigsten Unterschiede, über die wir in diesem Beitrag gesprochen haben:

Datenwissenschaft

Datenanalyse

  • Erstellung von prädiktiven Modellen und Algorithmen

  • Zieht Schlussfolgerungen aus verschiedenen Datenquellen

  • Breiteres und vielfältigeres Betätigungsfeld
  •  Auf den Unternehmenssektor beschränkter Tätigkeitsbereich
  • Experte in Statistik und Mathematik
  • Vertraut mit Data Warehouse, ETL-Tools und Business Intelligence
  • Erfahrung mit SQL

  • Starke Beherrschung von Python und R
  • Kenntnisse in Python, R, SAS und Scala
  • Experte im Umgang mit Daten
  • Fortgeschrittene Kenntnisse des maschinellen Lernens
  • Geschickt in der Datenvisualisierung

  • Neigt dazu, mit unstrukturierten Daten zu arbeiten
  • Betriebswirtschaftliche Kenntnisse und Entscheidungsfähigkeiten
  • Anwendungen in Bereichen wie künstliche Intelligenz, Gesundheit, Blockchain- oder Website-Suchmaschinen

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

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