Was ist der Unterschied zwischen einem Dateningenieur, einem Datenwissenschaftler und einem Datenanalysten?

Viele Unternehmen und Start-Ups sind heutzutage auf Daten angewiesen. Vor allem diejenigen, die im digitalen oder Online-Bereich tätig sind. Ob es darum geht, das Kundenverhalten und die Käufe auf einer E-Commerce-Website zu verfolgen, die Performance des letzten Jahres mit der des laufenden Jahres zu vergleichen oder die Anzahl der Besuche auf einer Website zu messen - Daten spielen in der heutigen Wirtschaft und bei der täglichen Arbeit vieler Mitarbeiter eine große Rolle. Sie sind ein wichtiges und wertvolles Gut für die Unternehmensplanung und die Weiterentwicklung.

Nie war der Zeitpunkt besser, um eine Karriere im Datensegment zu beginnen, denn die Nachfrage nach Fachleuten wie beispielsweise Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und Dateningenieuren steigt rapide an. Aber was genau ist der Unterschied zwischen diesen 3 Rollen, und braucht man für jede Rolle andere Fähigkeiten?

Die Unterschiede zwischen einem Dateningenieur, einem Datenwissenschaftler und einem Datenanalysten

Häufig werden die Unterschiede zwischen Datenwissenschaft und Datenanalyse verwechselt, und es wird nicht klar, wie sich diese beiden zu Datentechnik verhalten. Es gibt jedoch einige grundlegende Unterschiede zwischen diesen drei Positionen. Ein Datenanalyst muss Daten verarbeiten und interpretieren. Ein Datenwissenschaftler muss in der Lage sein, Tools zur Verarbeitung von Informationen zu erstellen und zu entwickeln. Schauen wir uns jede Rolle ein wenig genauer an. Und ein Dateningenieur muss in der Lage sein, Programme oder Systeme zu entwickeln, die Daten in aussagekräftige Informationen umwandeln, welche dann untersucht werden können. 

Was ist die Aufgabe eines Datenanalysten?

Im Grunde analysiert ein Datenanalyst Daten und schlüsselt sie so auf, dass Unternehmen und Teams sie für ihre Entscheidungen nutzen können. Zu wissen, welche Landing Page einer Website in Bezug auf die Suchmaschinenoptimierung am besten abschneidet, oder zu wissen, wie viele Nutzer eine Webseite unmittelbar nach dem Besuch wieder verlassen, kann bei der Entscheidung über die nächsten Schritte einer Inhaltsstrategie sehr hilfreich sein. Ein Datenanalyst untersucht die Zahlen und stellt sie so dar, dass die Informationen von den Teams genutzt werden können. So können sie die aktuelle Performance nachvollziehen und für die Zukunft planen sowie Wege finden, um Verkäufe oder Website-Besuche zu optimieren oder Trends in Bezug auf verschiedene Nutzergruppen zu erkennen.

Was sind die wichtigsten Fähigkeiten und Aufgaben eines Datenanalysten?

Zu den für diese Rolle erforderlichen Fähigkeiten gehören:

• gute statistische Kenntnisse
• ausgeprägte technische Fähigkeiten
• die Fähigkeit, numerische Informationen zu analysieren und sie in eine Darstellung oder in Informationen umzuwandeln
• Berichterstattung und Datenvisualisierung 

Was die Verantwortungen betrifft, so ist ein Datenanalyst für die Sammlung von Daten und deren Zusammenstellung in einem Bericht verantwortlich. Dies kann auf der Grundlage von Faktoren wie Zeitraum und Aktivität erfolgen. Sie sind auch für die Interpretation dieser Informationen zuständig. Sie können diese dann in logische, aussagekräftige und anwendbare Berichte für ihre Kolleg*innen übersetzen.

Diese Rolle ist ein hervorragender Ausgangspunkt für alle, die sich für eine Karriere im Datenbereich interessieren. Das Sammeln von Erfahrungen in diesem Bereich bietet eine solide Grundlage für jede datenbezogene Laufbahn.

Was ist die Aufgabe eines Dateningenieurs?

Ein Dateningenieur entwickelt und pflegt die Datenarchitektur. Sie sind Spezialisten für die Aufbereitung großer Datensätze, damit sie von Analysten genutzt werden können. Wo ein Analytiker Informationen interpretieren muss, muss ein Ingenieur Programme erstellen, die Daten in einem sinnvollen Layout generieren können.

Welche Fähigkeiten sind für diese Rolle erforderlich?

Die Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten ist eine Schlüsselkomponente für jemanden in dieser Funktion. Daher sind SQL-Kenntnisse eine wichtige Voraussetzung. Aufgaben wie Datendeduplizierung, Datenmanagement und Datenbereinigung sind ebenfalls wichtig für einen Dateningenieur. Wer in dieser Funktion arbeitet, braucht gute Programmierkenntnisse und Wissen über Algorithmen. Der Aufbau einer API oder die Entwicklung einer Cloud-Infrastruktur können beispielsweise zu den Aufgaben gehören. Da es sich um eine sehr technische Funktion handelt, sind auch gute Kenntnisse der Entwicklungs- und Testverfahren erforderlich.

Ein Dateningenieur ist für die Entwicklung und Pflege von Datenpipelines zuständig. In der Regel müssen sie Prozesse für die Datenmodellierung und -generierung entwickeln. Dies erfordert kreatives Denken und ausgeprägte Fähigkeiten zur Problemlösung. Die Umsetzung von Standardpraktiken im Datenmanagement auf die Bedürfnisse des Unternehmens ist ebenfalls eine wichtige Aufgabe.

Was ist die Aufgabe eines Datenwissenschaftlers?

Diese Person führt fortgeschrittene statistische Analysen durch und untersucht große Datensätze. Sie benötigen fundierte Kenntnisse über Machine learning und Datenaufbereitung.

Was sind die typischen Aufgaben einer Person in dieser Position?

Ein Datenwissenschaftler ist für Aufgaben wie die Datenumwandlung und -bereinigung zuständig. Sie arbeiten daran, verschiedene Muster in Daten zu erkennen und zu kategorisieren sowie Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln, um genauer und effizienter zu werden. Sie müssen die Bedürfnisse des Unternehmens oder des Teams, mit dem sie zusammenarbeiten, verstehen, um große Datensätze nach Bedarf umzuwandeln und aufzubereiten.

Was sind die wichtigsten Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers?

Zu den wichtigsten Fähigkeiten eines Datenwissenschaftlers gehören solide mathematische Kenntnisse und detaillierte Kenntnisse von R, SAS und Python. Sie müssen auch Algorithmen des maschinellen Lernens studieren und verstehen und mit Big-Data-Tools vertraut sein. Eine der wichtigsten Fähigkeiten für diese Rolle ist ein tiefgreifendes Verständnis dafür, wie APIs entwickelt werden und wie sie funktionieren. Technische Fähigkeiten wie Datenoptimierung und Data Mining sind für diese Rolle wichtig. Soft Skills wie Entscheidungsfindung und kreatives Denken sind ebenfalls von großem Vorteil.

Fortbildung und Schulung im Datenbereich

Eine der besten Möglichkeiten, eine Karriere im Datenbereich zu beginnen oder bereits vorhandene analytische Kenntnisse zu vertiefen, ist die Teilnahme an einem Data Analytics Bootcamp. Dabei handelt es sich um einen Intensivkurs, in dem du Kenntnisse in Bereichen wie Python, SQL, Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung erwirbst. Das Bootcamp behandelt auch Tools wie Tableau. Dies sind wichtige Themen für alle, die sich für eine Karriere in der Datenanalyse interessieren. Insgesamt ist die Analytik eine hervorragende Branche, in der man eine Karriere aufbauen kann. Die Nachfrage nach Fachkräften ist groß, und es ist ein lukrativer, spannender Arbeitsbereich.