Data Analytics vs. Data Science - Was sind die Unterschiede ?

Daten sind das neue Gold, aber nur, wenn man weiß, wie man sie schürft. Doch wer ist der richtige Experte dafür: ein Data Analyst oder ein Data Scientist? Die Begriffe "Data Analyst" und "Data Scientist" werden oft synonym verwendet, was häufig zu Verwirrung führt. Zum Glück haben wir im #temafida Experten aus beiden Bereichen!

Damit Du in Zukunft weißt, wer und was sich hinter den Bezeichnungen versteckt haben wir diesen Beitrag für Dich geschrieben! Wir definieren die Begriffe Data Science und Date Analytics, zeigen die entscheidenden Unterschiede auf und helfen Dir zu entscheiden, welcher Experte aus welcher Disziplin für Deine Herausforderungen der Richtige ist.

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Data Analytics vs. Data Science

Was ist Data Analytics?

Data Analytics konzentriert sich auf die Untersuchung von Datensätzen auf Muster, Korrelationen und Kausalitäten, um Einblicke in vergangene und gegenwärtige Trends zu gewinnen. Die Hauptaufgabe von Data Analysts (dt. Datenanalysten) ist es, Datenanalysen und zu -visualisierungen zu erstellen, das Unternehmen bei operativen Entscheidungen zu unterstützen.

Ein Datenanalyst versucht dafür Fragen wie "Was ist passiert?", "Warum ist es passiert?", oder "Welche Muster zeigen sich?" zu beantworten.

Typische Aufgaben eines Data Analysts

Ein Data Analyst übernimmt vielfältige Aufgaben im Umgang mit Unternehmensdaten. Den Grundstein bildet die Datensammlung und -bereinigung, bei der Rohdaten aus verschiedenen Quellen zusammengeführt und für die weitere Verarbeitung aufbereitet werden. Fehlerhafte oder unvollständige Datensätze werden identifiziert und korrigiert, um die Qualität der Analysen sicherzustellen.

Im nächsten Schritt erstellt der Datenanalyst aussagekräftige Berichte und interaktive Dashboards. Diese dienen als zentrale Informationsquelle für Entscheidungsträger und ermöglichen einen schnellen Überblick über die aktuelle Geschäftslage.

Ein besonderer Fokus liegt auf der kontinuierlichen Analyse von Key Performance Indicators (KPIs). Der Data Analyst überwacht wichtige Kennzahlen wie Umsatzentwicklung, Kundenzufriedenheit oder Prozesseffizienz, identifiziert Trends und Abweichungen und liefert damit wertvolle Einblicke für die strategische Unternehmenssteuerung. Durch diese systematische Datenanalyse trägt er maßgeblich zur datengetriebenen Entscheidungsfindung bei.

Werkzeuge eines Data Analysts

Data Analysts arbeiten mit einem vielseitigen Tool-Set. SQL ermöglicht effiziente Datenbankabfragen, während Excel für schnelle Analysen unverzichtbar bleibt. Google Analytics liefert wichtige Insights zum Nutzerverhalten im digitalen Bereich.

Für die Datenvisualisierung dominieren Tableau, Power BI und Qlik den Markt. Diese Tools verwandeln komplexe Datensätze in verständliche, interaktive Dashboards und Grafiken für alle Stakeholder-Ebenen.

Data Warehouses bilden das Fundament der Dateninfrastruktur. Als zentrale Speichersysteme verarbeiten sie große Datenmengen aus verschiedenen Quellen und ermöglichen schnelle, unternehmensweite Analysen über historische Datenbestände.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das wissenschaftliche Methoden, Prozesse und Algorithmen nutzt, um aus Datensätzen mit Analysemethoden der Statistik Wissen zu erlangen und Vorhersagen zu treffen. Dafür beschäftigt sich der Data Scientist (dt. Datenwissenschaftler) mit wissenschaftlichen Grundlagen der Mustererkennung und Klassifizierung großer Datenmengen.

Ein Data Scientists beantworten Fragen nach "Was wird wahrscheinlich als Nächstes passieren?" oder "Was können wir tun, um ein bestimmtes Ergebnis zu erzielen?".

Typische Aufgaben eines Data Scientists

Ein Data Scientist übernimmt eine Vielzahl an Aufgaben, die alle darauf abzielen, Wissen aus Daten zu gewinnen und dieses für praktische Anwendungen nutzbar zu machen. Ein zentraler Schritt ist die Entwicklung von Hypothesen und die Durchführung von Experimenten, um fundierte Fragestellungen datenbasiert zu überprüfen. Mit statistischen Methoden wie Regressionsanalysen oder Klassifizierungsverfahren lassen sich daraufhin Prognosen treffen.

Darüber hinaus ist es Ziel der Data Science Vorhersagemodelle mittels Machine Learning Algorithmen zu entwickeln, um komplexe Muster zu erkennen, Prognosen abzugeben oder ganze Prozesse automatisiert ablaufen zu lassen. Ein typisches Beispiel ist die Segmentierung und Klassifizierung, etwa zur Identifikation unterschiedlicher Kundengruppen.

Da Daten selten schön und handlich aufbereitet daherkommen, gehört auch die Verarbeitung großer, unstrukturierter Datenmengen (Big Data) zum Alltag. Gerade darin liegt die Kunst des Berufs: aus Datenchaos brauchbare Erkenntnisse zu gewinnen – sozusagen der digitale Goldrausch, bei dem statt Schaufeln eben Algorithmen eingesetzt werden.

Werkzeuge eines Data Scientists

Data Scientists arbeiten mit anspruchsvollen Tools für komplexe Datenanalysen und Modellentwicklung. Python hat sich als führende Programmiersprache etabliert, unterstützt durch leistungsstarke Bibliotheken wie Pandas für Datenmanipulation, NumPy für numerische Berechnungen und Scikit-learn für Machine Learning. R bleibt besonders in der statistischen Analyse und Forschung eine wichtige Alternative.

Für Deep Learning und neuronale Netze greifen Data Scientists auf spezialisierte Machine-Learning-Frameworks zurück. TensorFlow und PyTorch dominieren diesen Bereich und ermöglichen die Entwicklung komplexer KI-Modelle, von Computer Vision bis Natural Language Processing.

Bei der Verarbeitung massiver Mengen an Daten kommen Big Data Technologien zum Einsatz. Apache Spark ermöglicht verteilte Datenverarbeitung in Echtzeit, während Hadoop als Framework für die Speicherung und Verarbeitung von Petabyte-großen Datensätzen dient. Diese Tools sind unverzichtbar, wenn traditionelle Datenbanksysteme an ihre Grenzen stoßen.

Data Analysts und Data Scientists im Direktvergleich

Data Analytics und Data Science sind zwei eng miteinander verknüpfte Disziplinen, die sich mit der Analyse und Verarbeitung von Daten beschäftigen. Wo sich Datenanalysten auf die Analyse vergangener Daten zur Unterstützung operativer Unternehmensentscheidungen konzentrieren, entwickeln Data Scientists Prognosen und Ansätze für zukünftige Herausforderungen:

• Data Analytics fokussiert sich auf die statistische Analyse existierender Datensätze, um Muster und Erkenntnisse zu gewinnen.

• Data Science nutzt statistische Modelle, Machine Learning und Deep Learning, um aus großen, oft unstrukturierten Mengen an Daten Erkenntnisse zu gewinnen.

Beide Berufsgruppen sind dabei im Unternehmen essenziell für datengetriebene Strategien. Data Engineers spielen eine wichtige Rolle bei der Schaffung von Infrastruktur und Datenpipelines für Data Analytics und Data Science. Beide Bereiche erfordern Fachkompetenzen in Datenverarbeitung, Analyse und Interpretation.

Im Folgenden findest Du die Unterschiede "Data Analyst vs Data Scientist" im Überblick:

Ein Data Analyst und ein Data Scientist unterscheiden sich vor allem in ihrem Fokus, ihrem Zeithorizont und den eingesetzten Methoden. Während der Data Analyst sich hauptsächlich mit dem Verstehen der Vergangenheit und der Gegenwart befasst, liegt der Schwerpunkt des Data Scientists auf der Vorhersage der Zukunft. Entsprechend unterscheiden sich auch die Fragestellungen: Der Data Analyst geht der Frage nach „Was ist passiert und warum?“, wohingegen der Data Scientist sich mit „Was wird passieren und was sollen wir tun?“ auseinandersetzt.

Auch beim Zeithorizont zeigt sich diese Differenz: Data Analysts arbeiten rückblickend und gegenwartsbezogen, während Data Scientists vorausschauend agieren. Methodisch stützt sich der Data Analyst überwiegend auf deskriptive Statistik, Datenvisualisierung und Reporting. Der Data Scientist hingegen nutzt komplexere Verfahren wie induktive Statistik, Machine Learning, statistische Modellierung und Algorithmen.

Die verwendeten Datenquellen variieren ebenfalls. Data Analysts arbeiten vor allem mit strukturierten Daten wie Zahlen, Namen oder Datumsangaben. Data Scientists beziehen zusätzlich unstrukturierte Daten wie Texte oder Bilder in ihre Analysen ein. Entsprechend unterscheiden sich auch die Ergebnisse: Während Data Analysts Berichte, Dashboards und Einblicke liefern, entwickeln Data Scientists Vorhersagemodelle, Algorithmen und Prototypen.

Praktische Anwendungsfälle: Wann müssen Data Engineers ran?

Data Analytics und Data Science können in fast jedem Bereich eines Unternehmens eingesetzt werden, um Prozesse effizienter zu gestalten, Kosten zu senken oder um mithilfe smarter Insights und Prognosen fundiertere Entscheidungen zu treffen.

Wir haben für Dich einige praktische Beispiele zusammengetragen:

Für Kunden & Produkt

• Churn Prediction (Kundenabwanderung prognostizieren): Das Kundenverhalten (z.B. sinkende Nutzungsfrequenz, weniger Käufe, Art der Support-Anfragen) wird analysiert, um vorherzusagen, welche davon ein hohes Risiko haben, zu das Produkt nicht weiter zu nutzen. So können proaktiv Rabatte, spezielle Services oder neue Angebotepräsentiert werden, um gegensteuern.

• Sentiment-Analyse von Kundenfeedback: Durch Text Mining kann analysiert werden, ob Kunden positiv, neutral oder negativ über eine Marke sprechen. So ist schnell klar, ob etwa eine neue Kampagne gefeiert oder eher kritisch gesehen wird.

• Personalisierte Produktempfehlungen (Recommendation Engines): Auf Basis des bisherigen Kauf- und Surfverhaltens eines Kunden werden ihm automatisch Produkte oder Inhalte vorgeschlagen, die ihn mit hoher Wahrscheinlichkeit interessieren. Das steigert den Umsatz pro Kunde (Cross- & Up-Selling).

• Analyse der Produktnutzung (Feature Adoption): Gerade bei Software oder Apps ist es entscheidend zu wissen, welche Funktionen die Nutzer am häufigsten (oder gar nicht) verwenden. Durch die Analyse von Nutzungsdaten kann identifiziert werden, wo die Stärken und Schwächen des Produkts liegen und wo es sich lohnt, weiterzuentwickeln.

• Customer Lifetime Value (CLV): Auf Basis des bisherigen Kaufverhaltens wird geschätzt, welchen Gesamtumsatz ein Kunde voraussichtlich in seinem „Lebenszyklus“ bringt. Das hilft beim gezielten Einsatz von Marketingbudgets.

Für Betrieb & Prozesse

• Forecasting von Nachfrage und Umsatz: Data Scientists modeln die wahrscheinliche Nachfrage nach bestimmten Produkten in Abhängigkeit von Saison, Wetter, Trends oder sogar Sportereignissen. Perfekt, um Lagerbestände oder Personalplanung zu steuern.

• Predictive Maintenance (Vorausschauende Wartung): In der Industrie werden Sensordaten von Maschinen (z.B. Temperatur, Vibration) analysiert, um vorherzusagen, wann ein Bauteil wahrscheinlich ausfallen wird. Statt auf einen teuren Ausfall zu warten, kann die Wartung genau dann durchgeführt werden, wenn sie nötig ist. Das spart Kosten und verhindert Produktionsstillstände.

• Optimierung der Lagerhaltung und Lieferkette: Die Nachfrage nach bestimmten Produkten in verschiedenen Regionen kann mit Datenanalyse und Data Science vorausgesagt werden (Demand Forecasting). So können Lagerbestände optimiert werden, um Lieferengpässe zu vermeiden und gleichzeitig die Kosten für überschüssige Ware zu senken.

• Qualitätssicherung in der Produktion: Mit Bilderkennung über Computer Vision können Defekte in Bauteilen automatisiert erkannt und so teure Fehler vermieden werden.

Für Preisgestaltung & Finanzen

• Dynamische Preisgestaltung (Dynamic Pricing): Fluggesellschaften, Hotels oder Mitfahrdienste passen ihre Preise dynamisch an die aktuelle Nachfrage, die Konkurrenzpreise, die Tageszeit und andere Faktoren an. Ziel ist die Maximierung des Umsatzes durch flexible Preissetzung.

• Kreditrisikobewertung (Credit Scoring): Anhand von hunderten Datenpunkten eines Antragstellers (Einkommen, bisherige Kredithistorie, Wohnort etc.) kann die Wahrscheinlichkeit eines Kreditausfalls berechnet werden. Dies hilft Banken, fundierte Entscheidungen über die Kreditvergabe zu treffen.

• Betrugserkennung (Fraud Detection): Banken, Versicherungen und E-Commerce-Unternehmen analysieren Transaktionsdaten in Echtzeit. Algorithmen erkennen Muster, die auf Betrug hindeuten (z.B. ungewöhnlicher Kaufort, untypische Kaufsumme), und können verdächtige Transaktionen automatisch blockieren.

Haben Berufe im Bereich Data Analytics und Data Science eine Zukunft?

Die Bedeutung von Data Analysts und Data Scientists wird weiter zunehmen, da Unternehmen immer mehr auf datengetriebene Entscheidungen setzen. Dabei werden die Anforderungen an Daten-Experten weiter steigen, da Unternehmen immer mehr auf komplexe Datenanalysen setzen.

Data Analysts und Data Scientists stehen jedoch in Anbetracht aktueller technologischer Entwicklungen vor einem Wendepunkt. Generative KI demokratisiert den Zugang zu Datenanalysen und macht komplexe Auswertungen für mehr Menschen zugänglich. Gleichzeitig verschmelzen die Grenzen zwischen beiden Disziplinen zunehmend.

Die Automatisierung von Standardanalysen und Modellentwicklung beschleunigt Arbeitsprozesse drastisch. Dadurch können sich Fachkräfte auf höherwertige Aufgaben konzentrieren: das Verstehen komplexer Zusammenhänge, die Entwicklung von Lösungsansätzen und die Übersetzung technischer Erkenntnisse in Geschäftswert.

Neue Herausforderungen entstehen durch die wachsende Menge und Komplexität der Daten. Real-time Analytics, Edge Computing und die Integration unstrukturierter Daten werden zum Standard. Gleichzeitig rücken Themen wie Datenschutz, algorithmische Fairness und nachvollziehbare KI-Entscheidungen in den Fokus.

Die Zukunft gehört Datenexperten, die technische Kompetenz mit Geschäftsverständnis und ethischem Bewusstsein verbinden. Sie werden zu unverzichtbaren Navigatoren in einer zunehmend datengetriebenen Welt.

Fazit: Data Engineers sind keine Konkurrenten

Data Analytics erklärt, was war, während Data Science vorhersagt, was sein könnte. Beide Disziplinen sind entscheidend für ein zukunftsorientiertes, datengetriebenes Unternehmen. Data Analytics identifiziert oft die Probleme, für die Data Science dann prädiktive Lösungen entwickelt. Die Auswahl einer der beiden Disziplinen hängt nicht davon ab, was "besser" ist, sondern davon, welche Fragen Du aktuell für Dein Unternehmen beantworten musst.