Data Scientist vs Data Analyst

Inhaltsverzeichnis:

Unternehmen erzeugen und verarbeiten täglich wachsende Datenmengen, entsprechend gefragt sind Fachleute für Big Data und Data Science. Data Scientists und Data Analysts arbeiten in ähnlichen Feldern, setzen aber unterschiedliche Schwerpunkte und brauchen unterschiedliche Kompetenzen.

Beide Berufe haben täglich mit großen Datenmengen zu tun. Wer sich zwischen den beiden Berufsbildern entscheiden oder die passende Expertise für das eigene Unternehmen finden will, sollte die Unterschiede kennen.

Der Vergleich: Aufgaben und Werkzeuge

Der wichtigste Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist liegt in den Aufgaben und den verwendeten Werkzeugen. Beide Rollen setzen andere Schwerpunkte, und das wirkt sich darauf aus, wie Daten ausgewertet werden und welche betrieblichen Entscheidungen darauf aufbauen.

Data Analysten werten Daten vor allem aus, um Korrelationen und Trends zu erkennen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Dafür nutzen sie Abfragesprachen wie SQL, mit denen sie gezielt Informationen aus Datenbanken ziehen. Außerdem decken sie Probleme in der Datenqualität auf und entwickeln neue Kennzahlen für die Geschäftsleitung.

Aufgabengebiete	Data Analyst (Datenanalyst)	Data Scientist (Datenwissenschaftler)
Primäre Tätigkeiten	SQL-Abfragen, Datenvisualisierung, Berichterstattung, Identifikation von Trends	Entwicklung neuer Produkte/Dienstleistungen, Datenmanagement, Experimente, Modellierung
Werkzeuge	Excel, Tableau, Power BI, SQL, Google Analytics	Python, R, Hadoop, Spark, Machine-Learning-Algorithmen
Analyseschwerpunkt	Konzentration auf vergangenheits- und gegenwartsbezogene Daten	Zukunftsorientierte Prognosen und Optimierung von Geschäftsprozessen

Data Scientists entwickeln dagegen häufig neue Methoden der Datenverarbeitung. Sie führen anspruchsvollere Analysen durch, bereinigen und strukturieren Daten für die Analyse und entwerfen fortgeschrittene Machine-Learning-Modelle. Oft identifizieren sie selbstständig Fragestellungen, die für die strategische Weiterentwicklung des Unternehmens wichtig sind, und bearbeiten sie.

Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen zur Datenauswertung
Einsatz fortgeschrittener Analyseverfahren wie Clusteranalyse und neuronaler Netze
Kreative Problemlösungen für datengetriebene Geschäftsmodelle

Entwicklung neuer Lösungen und Dienstleistungen auf Basis von Datenanalysen
Erkennen von Mustern und Korrelationen in umfangreichen Datensätzen
Vermittlung komplexer Datenzusammenhänge an Nicht-Experten

Aufgaben, Werkzeuge und Schwerpunkt bestimmen also die Rollen und Verantwortlichkeiten und damit auch, wie Data Analysten und Data Scientists zur Wertschöpfung eines Unternehmens beitragen.

Data Scientist vs Data Analyst: Gehalt und Karriereperspektiven

Gehalt und Karriereaussichten im Data Science Bereich — Illustration: mit KI erstellt

Unterschiede zeigen sich auch bei Gehalt und Karriereperspektiven. Wichtige Faktoren sind Berufserfahrung, Branche und Ausbildungsniveau.

Durchschnittliches Gehalt und Gehaltsfaktoren

Bei der Berufswahl ist das Gehalt für viele ein wichtiger Faktor. Genannt werden für Data Analysts in den USA durchschnittlich 60.000 US-Dollar im Jahr, in Frankreich zwischen 37.000 und 65.000 Euro. Für Data Scientists liegen die Angaben in den USA bei über 100.000 US-Dollar und in Deutschland bei 42.000 bis 57.000 Euro, mit Berufserfahrung bei 60.000 bis 80.000 Euro. Solche Werte sind grobe Orientierungswerte: Sie schwanken je nach Region, Branche, Unternehmen und Erfahrung deutlich.

Die Gehaltsunterschiede zwischen den USA und Deutschland hängen auch damit zusammen, dass die Jobbezeichnungen in beiden Ländern unterschiedlich verwendet werden. Dass Data Scientists oft mehr verdienen, liegt an den breiteren Karriereperspektiven und der größeren Verantwortung dieser Position.

Karrierewege und Weiterbildungsmöglichkeiten

In Data Science und Datenanalyse führen verschiedene Bildungswege. Angehende Data Analysts können sich über spezialisierte Online-Kurse weiterbilden, die auch Absolventen betriebswirtschaftlicher oder naturwissenschaftlicher Studiengänge offenstehen. Für die Arbeit als Data Scientist wird dagegen meist eine wissenschaftliche Vorbildung erwartet, etwa ein Bachelorabschluss in Mathematik oder Statistik.

Die Sorbonne Universität ist ein Beispiel für Hochschulen, die Zertifikate im Bereich Data Science vergeben und damit den beruflichen Aufstieg unterstützen können.

Branchenübergreifende Nachfrage und Jobaussichten

Ob Finanzwesen, Gesundheitswesen oder Marketing: Datenexperten werden in vielen Branchen gesucht. Das World Economic Forum zählt Data Analysts und Data Scientists zu den Berufen mit Zukunft, und auch auf Jobportalen wie Stepstone finden sich zahlreiche Stellenangebote. Datenkompetenz ist damit in fast allen Sektoren gefragt.

Fazit

Data Analysts konzentrieren sich auf die Auswertung vorhandener Daten und berichten darüber. Data Scientists entwickeln zusätzlich Modelle und neue Methoden und arbeiten stärker forschungsorientiert. Beide arbeiten mit Daten, ihre Aufgaben und Verantwortlichkeiten liegen aber weit auseinander und erfordern unterschiedliche Kompetenzen.

In der Praxis ergänzen sich die beiden Berufe. Data Analysts verwandeln komplexe Datenmengen in nachvollziehbare Berichte, auf deren Basis Unternehmen entscheiden können. Data Scientists bringen mit ihrem Wissen über maschinelles Lernen und komplexe Analysemethoden neue Geschäftsmodelle und technische Entwicklungen voran.

Beide Rollen bieten Raum für Weiterbildung und berufliche Entwicklung. Welche besser passt, hängt vor allem davon ab, ob Sie lieber bestehende Daten auswerten und kommunizieren oder selbst Modelle und Methoden entwickeln möchten.