Unterscheidung der Rollen in der Datenlandschaft
Der Unterschied zwischen einem Data Scientist und einem Data Engineer liegt hauptsächlich in ihren Zuständigkeitsbereichen innerhalb des Datenverarbeitungsprozesses und den spezifischen Technologien, die sie verwenden.
Der Data Analyst nimmt in der Datenlandschaft eine Rolle ein, die sich von denen des Data Scientists und des Data Engineers unterscheidet, obwohl es Überlappungen geben kann.
Rollen im Überblick
flowchart TD
A[Datenquellen] -->|Daten sammeln| B((Data Engineer))
B -->|Aufbereiten & Speichern| C{Datenlager}
C -->|Abfragen| D((Data Analyst))
C -->|Komplexe Abfragen| E((Data Scientist))
D -->|Berichterstattung| F[Geschäftsentscheidungen]
E -->|Modellierung & Vorhersagen| F
B -.->|Infrastruktur bereitstellen| E
B -.->|Infrastruktur bereitstellen| D
class C,D,E datenquelle;
class A,F entscheidungen;
Während also ein Data Analyst sich hauptsächlich auf die Interpretation bestehender Daten und die Erstellung von Berichten konzentriert, entwickelt ein Data Scientist Vorhersagemodelle und nutzt komplexe Algorithmen, um tiefer gehende Einsichten und Prognosen zu erstellen. Der Data Engineer schafft die technische Grundlage für die Speicherung, Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen. Alle drei Rollen spielen eine wichtige Rolle in einem datengetriebenen Unternehmen, haben jedoch unterschiedliche Schwerpunkte und setzen unterschiedliche Fähigkeiten und Werkzeuge ein.
Zielsetzung, Fähigkeiten & Werkzeuge
Data Analyst
Data Analysts konzentrieren sich darauf, Daten zu sammeln, aufzubereiten und zu analysieren, um berichtenswerte Erkenntnisse zu gewinnen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Ihre Arbeit ist oft retrospektiv, d.h., sie schauen auf vergangene Daten, um aktuelle Fragen zu beantworten oder Trends zu identifizieren.
Sie benötigen starke analytische Fähigkeiten, Erfahrung mit statistischen Methoden und die Fähigkeit, Daten visuell darzustellen. Kenntnisse in SQL und Erfahrung mit Analysetools wie Excel, Tableau oder Power BI sind üblich. Programmierkenntnisse können vorteilhaft sein, sind aber oft nicht so vertieft wie bei Data Scientists.
Data Analysts verwenden Datenbankabfragesprachen (hauptsächlich SQL), Tabellenkalkulationssoftware (wie Microsoft Excel), Business-Intelligence- und Datenvisualisierungstools (wie Tableau, Power BI).
Data Engineer
Data Engineers sind primär für das Design, den Aufbau und die Wartung der Infrastruktur verantwortlich, die für die Datenspeicherung, -verarbeitung und -bereitstellung erforderlich ist. Sie ermöglichen es Data Scientists, effizient auf saubere und gut strukturierte Daten zuzugreifen.
Data Engineers benötigen tiefgreifendes Wissen in Bereichen wie Datenbankdesign, ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load), Datenmodellierung und -architektur sowie Kenntnisse in Programmier- und Skriptsprachen (z.B. SQL, Python, Java).
Sie arbeiten mit Datenbankmanagementsystemen (DBMS), Big-Data-Technologien (z.B. Hadoop, Spark), Datenpipeline- und Workflow-Management-Tools (z.B. Apache Airflow) und Cloud-Diensten (z.B. AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure) zur Datenverarbeitung und -speicherung.
Data Scientist
Data Scientists konzentrieren sich auf die Analyse von Daten, um Muster zu erkennen, Einsichten zu gewinnen und Vorhersagemodelle zu erstellen. Ihre Arbeit dient oft der Unterstützung von Entscheidungsprozessen innerhalb einer Organisation.
Sie benötigen eine starke Grundlage in Statistik, Maschinenlernen, Mathematik und Analysemethoden. Programmierkenntnisse, insbesondere in Sprachen wie Python und R, sind ebenfalls wichtig, um Daten zu analysieren und Modelle zu erstellen.
Data Scientists arbeiten häufig mit spezialisierten statistischen Softwarepaketen, Datenanalysebibliotheken (z.B. pandas in Python, ggplot2 in R) und Plattformen für maschinelles Lernen (z.B. TensorFlow, PyTorch).