Datenwissenschaft vs. Datenanalytik: die Unterschiede verstehen

Was ist Datenwissenschaft?

Data Science ist eine Fachrichtung, die sich mit großen Datenmengen aus diversen Quellen beschäftigt. Es handelt sich um einen der am schnellsten wachsenden Sektoren, da die Menge der Datenquellen in den letzten Jahren massiv zugenommen hat.

Data-Science-Lösungen beinhalten eine Vielzahl von Tools, die relevante Informationen extrahieren und versteckte Muster finden, die bei Geschäftsentscheidungen und strategischer Planung verwendet werden können. Um die relevanten Daten zu erhalten, müssen Datenwissenschaftler in der Lage sein, Statistiken, künstliche Intelligenz, Mathematik, maschinelles Lernen, erweiterte Analytik sowie Programmierung zu integrieren.

Skills und Tools

Charakteristisch für Datenwissenschaftler ist ihre Fähigkeit, Fragen zu stellen, um Wege zum Unbekannten zu finden. Sie sind auch für die Entwicklung statistischer Modelle und die Ausarbeitung von Algorithmen zuständig, sodass statistisches und mathematisches Wissen für sie unabdingbar ist. Außerdem müssen sie über ausgeprägte technische Kompetenzen verfügen, darunter:

• Datenanalyse;
• Lager/Datenabfrage;
• Maschinelles Lernen;
• Objektorientierte Programmierung;
• Java und Python für die Datenwissenschaft;
• Datenverarbeitung;
• Software-Entwicklung;
• Statistik;
• Datenvisualisierung;

Sie müssen auch eine Vielzahl von Tools beherrschen, darunter:

• Tableau;
• PySpark;
• Hadoop;
• SAS;
• BigML;
• Apache Spark;
• MATLAB.

All diese Kompetenzen und Tools sind erforderlich, um Modellierungsprozesse zu entwerfen, sowie Vorhersagemodelle und Algorithmen zu erstellen. Diese werden anschließend angewandt, um komplexe Probleme zu lösen und die Datenwissenschaft in der Geschäftswelt zu nutzen.

Aufgaben

Im Allgemeinen arbeiten Datenwissenschaftler eng mit den Unternehmen ihrer Kunden zusammen, um deren wichtigste Zielvorgaben vollständig zu verstehen und zu ermitteln, wie Big Data zur Produktivitätssteigerung herangezogen werden kann. Sie entwickeln Vorhersagemodelle, Algorithmen und entwerfen Datenmodellierungsprozesse zur Extraktion. Außerdem analysieren sie die für das Projekt erforderlichen Daten. Obwohl jedes Projekt anders ist, verläuft der Prozess der Datenerfassung und Analyse in der Regel nach dem folgenden Schema:

1. Stellen relevanter Fragen, um den Prozess der Informationsbeschaffung einzuleiten;
2. Sammeln von Daten;
3. Bereinigung und Verarbeitung der Daten;
4. Integrieren und Speichern von Daten;
5. Untersuchung von Ausgangsdaten und Analyse von Forschungsdaten;
6. Auswahl von einem oder mehrerer potenzieller Algorithmen und Modelle;
7. Anwendung von Techniken, die für Data Science entwickelt wurden;
8. Messen und Verbessern der Ergebnisse;
9. Präsentation und Berichterstattung des Endergebnisses an die Beteiligten;
10. Vornahme von Anpassungen aufgrund von Feedback.

Sobald dieser Schritt abgeschlossen wurde, können die gleichen Schritte wiederholt werden, um ein neues System für ein anderes Projekt zu entwickeln.

Was ist Datenanalyse?

Angesichts der immensen Menge an Informationen, die Unternehmen und soziale Medien generieren, wie z. B. kundenbezogene Daten oder Protokolldateien, möchten sie die gesammelten Informationen zu ihrem Vorteil nutzen. An dieser Stelle kommt die Datenanalyse zum Einsatz.

Die Datenanalyse wertet riesige Datensätze aus, um ungesehene Muster, Korrelationen und Trends zu entdecken und ein besseres Verständnis für intelligente Geschäftsentscheidungen, besseres Marketing und eine insgesamt höhere Effizienz zu erlangen. Aus diesem Grund ist Data Analytics Consulting bei Unternehmen, die Datenanalysen zur Steigerung der Unternehmensleistung nutzen wollen, sehr beliebt.

Skills und Tools

Für Datenanalytiker ist es auch wichtig, einen mathematischen oder statistischen Hintergrund zu haben und die notwendigen Werkzeuge zu erlernen, um Entscheidungen anhand von Zahlen zu treffen. Denn sie müssen Datenbanken und Datensysteme entwerfen und sie mithilfe von statistischen Verfahren pflegen. Zu den wichtigsten Fähigkeiten von Datenanalytikern gehören:

• Data Mining und Modellierung;
• SQL;
• Datenanalytik und Visualisierung;
• Statistische Analyse;
• Modell des maschinellen Lernens;
• Datenbankmanagement und Datenbankberichte;
• Vorhersagende Analytik;
• Computerprogrammierung.

Zu den erforderlichen Werkzeugen gehören:

• Python;
• R;
• Tableau;
• Apache Spark;
• QlikView;
• SAS;
• Power BI.

Alle diese Elemente sind für das Sammeln, Organisieren und Analysieren von Daten von entscheidender Bedeutung.

Aufgaben

Der Alltag eines Datenanalytikers kann variieren, je nachdem, welche Ziele mit den Datenanalyseprojekten verfolgt werden und inwieweit das entsprechende Unternehmen datengesteuerte Technologien und Verfahren eingeführt hat. Zu den Aufgaben eines Datenanalysten gehören jedoch in der Regel die folgenden:

• Auswertung von Daten aus Primär- und Sekundärquellen;
• Konzeption und Pflege von Datenbanken und Datensystemen;
• Nutzung verschiedener Datenträger zur Interpretation von Datensätzen;
• Zusammenarbeit mit einem Datenanalyseingenieur, einem Programmierer und einem Organisationsleiter, um Richtlinien und Systemänderungen zu entwickeln;
• Berichterstellung von Ergebnissen.

Des Weiteren sollten Datenanalytiker die Grundlagen der angewandten Statistik verstehen und wissen, wie Datenbanken funktionieren.

Unterschiede zwischen Datenwissenschaft und Datenanalyse

Der grundlegende Aspekt, der die beiden Bereiche voneinander unterscheidet, ist der Teil von Big Data. Obwohl sowohl Datenanalyse als auch Datenwissenschaft mit Daten arbeiten und oft für ein und dasselbe gehalten werden, handelt es sich um zwei unterschiedliche Fachgebiete.

Die Datenwissenschaft konzentriert sich auf die Entwicklung neuer Verfahren zur Modellierung von Daten. Ihre Arbeit basiert hauptsächlich auf der Verwendung von Prototypen, Vorhersagemodellen, Algorithmen und kundenspezifischen Analysen.

Im Gegensatz dazu befasst sich die Datenanalytik eher mit der Erforschung großer Datenmengen, um Trends zu erkennen, Diagramme zu erstellen und Unternehmen bei strategischen und effizienten Entscheidungsprozessen zu beraten.

Datenanalytiker vs. Datenwissenschaftler: Gegenüberstellung der Kompetenzen

Der Unterschied zwischen einem Datenanalytiker und einem Datenwissenschaftler ergibt sich aus dem Grad ihrer Kompetenz bei der Nutzung von Big Data. Ein Analyst verwendet beschreibende Testmethoden, um faktische Daten zu melden und vorausschauende Auswertungen zu erstellen. Ein Wissenschaftler hingegen muss sich mit dem gesamten Analyseprozess auskennen und mit Daten einen Mehrwert für Unternehmen schaffen.

Um die Unterschiede zwischen den Fähigkeiten von Datenanalysten und Datenwissenschaftlern besser zu verstehen, sehen wir uns die folgende Vergleichstabelle an:

Die Zukunft der Datenwissenschaft und Datenanalyse

Was verspricht die Zukunft für Big Tech? Wie werden sich die Technologien in den kommenden Jahren wandeln und wie werden sich diese Veränderungen auf die Art und Weise auswirken, wie Unternehmen und Menschen mit ihren Daten umgehen?

Die Zukunft in diesen Sektoren ist vielversprechend und wird einige der bestbezahlten Arbeitsplätze hervorbringen. Das Potenzial ist immens, sei es durch die verstärkte Nutzung großer Datennetze oder durch das Aufblühen von Technologien für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Wir werden abwarten müssen, wie sich diese Bereiche entwickeln und Unternehmen helfen.

Fazit

Im Laufe der Zeit entdecken immer mehr Unternehmen die Notwendigkeit, die von ihnen produzierten Daten zu verwalten, was zu einer enormen Nachfrage nach Dienstleistungen und Lösungen im Bereich Datenwissenschaft und Datenanalytik führt. Und diese wachsende Nachfrage wird auch in einigen Jahrzehnten noch weiter in die Höhe schnellen und den Weg für neue und innovative Datenanalyseunternehmen und Spezialisten ebnen.