Data Science vs. Data Analytics: Karrieren, Fähigkeiten und Abschlüsse im Vergleich

„Data Science vs. Data Analytics“ ist eine der am häufigsten gestellten Fragen unter Berufstätigen, frischgebackenen Absolventen und Quereinsteigern, die sich für datenorientierte Berufsfelder interessieren.

Der Unterschied ist wichtig: Data Analytics konzentriert sich auf die Interpretation bestehender Daten, um Trends zu erkennen und umsetzbare Erkenntnisse für Unternehmensleiter zu gewinnen, während Data Science Machine Learning, den Modellaufbau und automatisierte Systeme zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse umfasst. Dieser Leitfaden vergleicht Rollen, technische Fähigkeiten, Bildungswege und Optionen für datenorientierte Karrieren in den Bereichen Data Science und Data Analytics, damit Sie entscheiden können, welche Richtung am besten zu Ihren Zielen passt.

Schnellvergleich: Data Science vs. Data Analytics

Beide Disziplinen weisen erhebliche Überschneidungen auf – viele Teams integrieren Data-Science- und Data-Analytics-Pipelines, -Tools und -Talente, um den Nutzen aus ihren Erkenntnissen zu maximieren.

Was ist Data Analytics?

Data Analytics ist der Prozess der Untersuchung vorhandener Daten, um Trends zu erkennen, aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und geschäftliche Entscheidungen zu unterstützen. Data Analysts arbeiten mit strukturierten Daten aus Datenbanken und operativen Systemen. Die Disziplin Data Analytics umfasst vier Arten: deskriptive Analytik (was ist passiert), diagnostische Analytik (warum ist es passiert), prädiktive Analytik (was wird passieren) und präskriptive Analytik (was ist zu tun). Data Analysts nutzen SQL für das Datenbankmanagement, Tabellenkalkulationen für benutzerdefinierte Analysen und Datenvisualisierungstools wie Tableau, um Ergebnisse zu kommunizieren. Ein Data-Analytics-Team, das den Lagerüberbestand durch Datenanalysen um 15 % reduziert, ist ein klassisches Beispiel dafür, wie Data Analytics geschäftlichen Nutzen bringt.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein breit gefächertes Feld, das Data Analytics, Data Engineering und Machine Learning umfasst. Data Science konzentriert sich auf die Erstellung statistischer und prädiktiver Modelle aus großen Datensätzen – einschließlich unstrukturierter Daten wie Texten, Bildern und Sensorströmen –, um zukünftige Trends vorherzusagen und Entscheidungen zu automatisieren. Diese Disziplin nutzt Erkenntnisse aus der Informatik und der statistischen Analyse, um Rohdaten durch einen vollständigen Workflow zu führen: Datenerfassung, Feature Engineering, Modellerstellung, Validierung und Bereitstellung (Deployment). Da unstrukturierte Daten eine erhebliche Vorbereitung erfordern, arbeitet ein Data Engineer in der Regel mit Data Scientists zusammen, um zuverlässige Pipelines zu pflegen. Während sowohl Data Science als auch Data Analytics Wissen aus Daten extrahieren, konzentriert sich Data Science auf zukünftige Ergebnisse, während Data Analytics den Fokus auf historische Daten legt.

Rollen und Verantwortlichkeiten: Data Analysts vs. Data Scientists

Data Analysts verbringen ihren Tag damit, relevante Daten abzufragen, deskriptive Analysen durchzuführen, Power BI- oder Tableau-Dashboards zu erstellen und Teams bei der Interpretation von Daten zu helfen, um Muster aufzudecken. Die Ergebnisse von Datenanalysen – Trendzusammenfassungen, Datenvisualisierungen und strukturierte Empfehlungen – helfen Unternehmensleitern, schnell datengestützte Entscheidungen zu treffen. Typische Berufsbezeichnungen im Bereich Data Analytics sind Analytics Engineer, Reporting Analyst und BI Analyst.

Data Scientists entwerfen Experimente, entwickeln Algorithmen, wenden Machine-Learning-Techniken an und erstellen prädiktive Modelle, die komplexe Probleme in großem Maßstab lösen. Ihre Ergebnisse – bereitgestellte Churn-Modelle, Empfehlungs-Engines und Nachfrageprognosen – automatisieren Entscheidungen direkt. Typische Titel sind Applied Scientist, ML Engineer oder Research Scientist. Beide Disziplinen erfordern ausgeprägte technische Fähigkeiten, wobei Data Scientists eine größere technische Tiefe und Modellierungsexpertise benötigen.

Kernkompetenzen im Bereich Data Science

Fundierte Data-Science-Kenntnisse erstrecken sich über mehrere technische Bereiche. Python ist die primäre Programmiersprache für die Datenmanipulation und das Modelltraining. Machine Learning – von überwachtem Lernen (supervised learning) bis hin zu Deep Learning – ist für die Erstellung prädiktiver Modelle unerlässlich. Die statistische Analyse, die statistische Modelle und Inferenz umfasst, ist ebenso wichtig. Grundlagen des Software-Engineerings ermöglichen es Data Scientists, Code gemeinsam mit einem Data Engineer in die Produktion zu überführen. Programmiersprachen wie R und Scala runden zusammen mit Big-Data-Technologien das Profil ab. Die Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten, kombiniert mit Data Mining und Machine-Learning-Algorithmen, zeichnet starke Data-Science-Fähigkeiten aus.

Kernkompetenzen im Bereich Data Analytics

Data Analysts benötigen solide Programmierkenntnisse, die durch Kommunikationsstärke und Data Storytelling ergänzt werden. SQL-Kenntnisse sind das Fundament des Datenbankmanagements und fast aller Data-Analytics-Workflows. Die Datenvisualisierung – also die Übersetzung komplexer Datensätze in Diagramme und Berichte mithilfe von Power BI, Tableau oder ähnlichen Tools – ist unerlässlich. Der sichere Umgang mit Tabellenkalkulationen und Business-Intelligence-Tools unterstützt Ad-hoc-Datenanalysen. Einfache statistische Analysen helfen Data Analysts, Ergebnisse durch Hypothesentests zu validieren und Datenpunkte selbstbewusst zu präsentieren. Geschäftssinn – die Fähigkeit, Data-Analytics-Fragen auf geschäftliche Entscheidungen auszurichten – unterscheidet gute Data Analysts von herausragenden, die aus jedem Datensatz, mit dem sie arbeiten, wertvolles Wissen ziehen.

Tools, Pipelines und die Bereitstellung umsetzbarer Erkenntnisse

Beide Disziplinen nutzen unterschiedliche Tools für verschiedene Aufgaben. Analytics-Workflows basieren auf SQL, Power BI, Tableau und Excel. Data-Science-Workflows nutzen Programmiersprachen wie Python und R, MLflow für das Experiment-Tracking und Apache Spark für große Datensätze. Eine typische Analytics-Pipeline verläuft von der Datenaufnahme (Ingestion) über die SQL-Transformation bis hin zu einem Power BI-Dashboard. Eine Data-Science-Pipeline geht noch weiter: Ingestion → Preprocessing → Training → Validierung → API-Deployment. Um einen der beiden Workflows in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln, muss jeder Datenpunkt mit einem messbaren Geschäftsergebnis verknüpft werden.

Analytics und Data Science: Wie Teams zusammenarbeiten

Die Bereiche Data Analytics und Data Science überschneiden sich an mehreren Schnittstellen. Data Analysts definieren das geschäftliche Problem und legen Ausgangsmetriken fest. Data Scientists erstellen dann prädiktive Modelle auf Basis der bereinigten, gut strukturierten Daten, die von den Analytics-Teams bereits validiert wurden. In kleineren Unternehmen kann ein einzelner Analyst mit fortgeschrittenen Kenntnissen und Erfahrung im Bereich Datenmodellierung beide Funktionen abdecken. Größere Teams profitieren von dokumentierten Übergabeprotokollen, sodass jede Gruppe iterieren kann, ohne nachgelagerte Prozesse zu beeinträchtigen.

Die richtige Wahl: Data Analytics oder Data Science

Stellen Sie sich zentrale Fragen zu den Unterschieden, um herauszufinden, welcher Weg zu Ihrem Profil passt. Möchten Sie Daten analysieren, um Trends in historischen Daten zu erkennen, oder Systeme entwickeln, die zukünftige Trends vorhersagen? Können Sie sich vorstellen, über ein bis zwei Jahre hinweg tiefgehende Programmierkenntnisse aufzubauen? Präsentieren Sie Ihre Ergebnisse lieber der Unternehmensleitung oder erstellen Sie lieber Modelle, die Entscheidungen automatisieren? Data Science ist ideal für alle, die sich für komplexe mathematische Modelle und Anwendungen der künstlichen Intelligenz interessieren. Wer Data Analytics nutzen möchte, um die Strategie direkt mitzugestalten, findet hier kurzfristig den besseren Einstieg. Bauen Sie in jedem Fall ein Portfolio auf: Data Analysts sollten ein Analytics-Dashboard auf Basis eines öffentlichen Datensatzes erstellen; angehende Data Scientists sollten ein prädiktives Modell in Python trainieren und evaluieren.

Fallstudien und Branchenanwendungen

Einzelhandel: Eine europäische Supermarktkette nutzte deskriptive Analysen und Datenvisualisierungs-Dashboards, um Trends im Kaufverhalten zu erkennen und Lagerüberbestände zu reduzieren. Als das Team die Nachfrage auf Produktebene prognostizieren musste, erstellten Data Scientists feingranulare prädiktive Prognosemodelle mit Python und Apache Spark und wendeten diese Techniken auf Tausende von SKU-Standort-Kombinationen an. Beide Ansätze lieferten in verschiedenen Phasen desselben Lieferkettenproblems wertvolle Erkenntnisse.

Gesundheitswesen: Klinische Forschungsteams nutzen NLP-Pipelines und Machine-Learning-Modelle auf unstrukturierten klinischen Notizen, um Patientenkohorten für die Rekrutierung von Studienteilnehmern aufzubauen. Data Analysts interpretieren dann die Daten aus den resultierenden strukturierten Tabellen, um den Erfolg der Rekrutierung zu messen. Die Kombination aus prädiktiver Analytik und Data Mining veranschaulicht, warum beide Bereiche im Gesundheitswesen unverzichtbar sind.

Marketing: Teams nutzen Business-Intelligence-Tools und Plattformen für Augmented Analytics, um die Kampagnen-Attribution zu messen. Data Scientists erweitern die Analytics-Arbeit durch Propensity-Modelle (Neigungsmodelle), die mittels Machine Learning trainiert wurden, um die Kunden mit der höchsten Konversionswahrscheinlichkeit zu ermitteln. So können Teams ihre Ausgaben noch vor dem Start von Kampagnen optimieren.

Häufig gestellte Fragen

Was sind die 3 wichtigsten Fähigkeiten für einen Data Analyst?

SQL-Kenntnisse, Datenvisualisierung (Tableau oder Power BI) und ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten sind die drei am häufigsten geforderten Data-Analytics-Kompetenzen in Stellenausschreibungen. Starke analytische Fähigkeiten und Geschäftssinn runden das Profil ab.

Scheitern 87 % aller Data-Science-Projekte?

Diese häufig zitierte Zahl hängt davon ab, wie Scheitern definiert wird. Die meisten Data-Science- und Datenanalyse-Projekte, die scheitern, tun dies aufgrund unklarer Geschäftsanforderungen, Problemen mit der Datenqualität oder Modellen, die nie bereitgestellt werden – nicht wegen inhärenter Einschränkungen der Methodik.

(Dieser Blogbeitrag wurde mit KI-gestützten Tools übersetzt.) Originalbeitrag