Wenn Du an einer Karriere im Bereich Big Data und Datenverarbeitung interessiert bist, führt kein Weg an ihnen vorbei: den heißbegehrten Jobrollen von Data Analyst und Data Scientist.
Obwohl der Hype um Datenexperten unbestreitbar groß ist und nicht abreißt, ist trotzdem nicht jedem klar, worin der Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist besteht. Beide arbeiten mit Daten, aber nicht ganz auf dieselbe Art und Weise.
In dieser Artikelreihe „Data Scientist vs. Data Analyst“ betrachten wir beide Berufsbilder im Vergleich und klären, ob Du besser als Data Analyst oder Data Scientist geeignet bist. Wir werfen mit Dir zusammen einen Blick auf die Unterschiede und Gemeinsamkeiten, Karrierewege, Aufgaben, essentielle Fähigkeiten und das Gehalt als Data Analyst und Data Scientist.
*Disclaimer* Wenn wir in diesem Artikel von Data Analysts und Data Scientists sprechen, dann sind diese Jobbezeichnungen als genderneutral zu verstehen und beziehen sich auf Männer, Frauen sowie genderneutrale Personen.
Darum sind Data Analysts und Data Scientists so beliebt
Data Scientists und Data Analysts sind zwei der aktuell gefragtesten und bestbezahlten Berufe. Der Future of Jobs Report des Weltwirtschaftsforums von 2020 führt beide Berufe sogar an der Spitze der am stärksten nachgefragten Berufe in allen Branchen an, direkt gefolgt von KI-, Machine-Learning- und Big-Data-Spezialisten sowie Software Developern.
Im selben Bericht wurde außerdem festgestellt, dass sich insbesondere Arbeitssuchende und Quereinsteigende zunehmend durch Online-Weiterbildungen für den Job als Data Scientist und Data Analyst qualifizieren. Genau deshalb lohnt es sich, Dich ganz genau damit zu beschäftigen, welcher Job wirklich zu Dir, Deinen Stärken und Karrierezielen passt.
Warum lohnt es sich Data Analyst oder Data Scientist zu werden? Einige Vorteile haben Data Analyst und Data Scientist gemeinsam. Werfen wir einen genaueren Blick, worauf Du Dich in Deinem Job als Data Analyst oder Data Scientist freuen kannst:
In beiden Berufen kannst Du ohne Probleme sowohl im Büro als auch im Homeoffice arbeiten, alles was Du brauchst ist ein Laptop und eine Internetverbindung.
Sowohl als Data Analyst als auch als Data Scientist kannst Du aus einer großen Auswahl an Jobangeboten wählen und sowohl in einer Festanstellung arbeiten als auch selbstständig als Freelancer Aufträge in nahezu jeder Branche annehmen. Stepstone listet aktuell 10.000 freie Stellen als Data Analyst und 1.000 freie Stellen als Data Scientist. [Stand 20.04.2022]
Da beide Jobs so universelle Fähigkeiten mit sich bringen, sind sie ebenfalls eine großartige Ergänzung und ein Karriere-Booster für die meisten Jobs. Selbst wenn Du nicht als Data Analyst oder Data Scientist arbeiten möchtest, kannst Du dieses seltene Wissen und Deine wertvollen Skills nutzen, um Deine Karriere voranzubringen. In fast allen Fachrichtungen und –Abteilungen werden grundlegende bis fortgeschrittene Datenkompetenzen benötigt, egal ob im Marketing, HR oder Finance. Die Anforderungen des Arbeitsmarktes verschieben sich laufend in Richtung datengetriebenes Arbeiten. Aus diesem Grund lohnt sich eine Weiterbildung in jedem Fall.
Durch die steigende Nachfrage an Data Analysts und Data Scientists, kannst Du ein überdurchschnittlich hohes Gehalt erwarten. Darauf gehen wir später genauer ein. Außerdem hast Du eine hohe Jobsicherheit mit einem sehr zukunftsträchtigen, spannenden Beruf, der gute Aufstiegschancen bietet, in allen Branchen nachgefragt wird und krisensicher ist.
Data Analyst oder Data Scientist werden ohne Studium? Ja, das ist möglich. Eine Weiterbildung reicht für Deine Zusatzqualifikation heutzutage völlig aus. Du kannst den Job als Data Analyst und Data Scientist sogar online lernen, hierfür bieten sich mehrere Möglichkeiten an, auf die wir ebenfalls weiter unten eingehen.
Wenn sich diese Vorteile beider Datenberufe für Dich motivierend anhören, werfen wir am besten direkt einen Blick auf die Aufgaben als Data Scientist und Data Analyst.
Welche Aufgaben haben ein Data Analyst und Data Scientist?
Vergleicht man den Beruf von Maler:innen mit dem von Bäcker:innen, lassen sich sehr klare Trennlinien ziehen. Aber im Vergleich Data Scientist vs. Data Analyst, bewegen wir uns eher in einem Spektrum.
Dass sich beide Berufe nicht so leicht voneinander abgrenzen lassen, liegt zum einen daran, dass sie noch vergleichsweise jung sind und auch Unternehmen diese Trennlinie in ihren Stellenangeboten nicht immer klar ziehen, weil ihnen die inhaltliche Abgrenzung schwerfällt.
Dass Data Analyst und Data Scientist Gemeinsamkeiten in ihren Aufgaben und Fähigkeiten aufweisen können, bedeutet keinesfalls, dass sie austauschbar oder synonym sind. Es ist tatsächlich vielmehr so, dass sich beide Berufe ergänzen, wenn sie auf dasselbe Projektziel hinarbeiten. Schauen wir uns die Aufgabengebiete deshalb einmal genauer an.
Das Aufgabengebiet von Data Analysts
Die Aufgaben von Data Analysts sind grundsätzlich beratungsorientiert. In ihrem Arbeitsalltag sind Data Analyst:innen damit betraut, Daten aus SQL-Datenbanken oder sogar Excel-Tabellen zu verarbeiten und sie auf Muster zu untersuchen. Diese Muster sollen der Geschäftsführung oder Fachabteilungen aufschlussreiche Einblicke ermöglichen, um so informierte Schlussfolgerungen anzustellen und verbesserte, erfolgversprechende Geschäftsentscheidungen treffen zu können.
Dazu analysiert ein Data Analyst vergangene Geschäftsereignisse, wie Verkäufe, Registrierungen im Online-Shop oder sogar medizinische Diagnosen oder Naturereignisse. Außerdem muss ein Data Analyst saubere A/B-Tests durchführen können, bei denen zwei Faktoren gegeneinander getestet werden, um Tendenzen festzustellen. Mit den gesammelten Ergebnissen können Data Analysts dann Geschäftsführer:innen, oder Produktentwickler:innen beraten und aufzeigen, welche Option mit höherer Wahrscheinlichkeit das erhoffte Ergebnis bringt.
Warum brauchen Unternehmen Data Analysts? Nicht jede Person, die wichtige Entscheidungen im Unternehmen trifft, besitzt die nötigen Fähigkeiten, um Geschäftsdaten auszuwerten. Hier wäre die Gefahr zu groß, dass sich Entscheider:innen nur auf ihr Bauchgefühl verlassen und so das Ergebnis dem Zufall überlassen. Sie sind deshalb unbedingt auf das Können und die Beratung von Data Analysts angewiesen.
Auch wenn wir später noch auf die Fähigkeiten eingehen, die Data Analysts für ihren Job brauchen, wird hier bereits klar, dass sie in ihrer beratenden Aufgabe besonders gute kommunikative Fähigkeiten besitzen müssen.
Nicht nur können die wenigsten Entscheider:innen Daten selbst auswerten, die meisten können die Auswertung ohne genaue Erklärung verstehen und nach ihnen handeln. Hier kommen wieder Data Analysts ins Spiel. Es ist ihre zentrale Aufgabe Daten zu visualisieren, in einen geschäftlichen oder sogar branchenspezifischen Kontext zu setzen und dies gesammelt und verständlich zu präsentieren.
Dabei ist es wichtig, dass Data Analysts nichts verfälschen oder nur berichten, was Entscheider:innen gerne hören wollen. Sie sind wie Detektiv:innen oder Investigativreporter:innen, die ihre unverfälschten Erkenntnisse zur Verfügung stellen und dafür Sorge tragen, dass sie jede:r verstehen kann.
Das macht Quereinsteiger:innen besonders wertvoll, wenn sie im selben Unternehmen oder derselben Branche bereits in anderen Berufen gearbeitet und ein umfangreiches Branchen- oder Prozesswissen gesammelt haben. Es ist für Data Analysts außerdem überaus hilfreich, gut vernetzt zu sein, da sie häufig eng mit Fachabteilungen zusammenarbeiten müssen, um Informationen zu sammeln oder Erkenntnisse zu vermitteln. Wer versteht, wie eine Abteilung arbeitet und welche Prozesse und Informationen für sie wichtig sind, macht sich als Data Analyst schnell unverzichtbar.
Das Aufgabengebiet von Data Scientists
Während Data Analysts oft klare Arbeitsaufträge haben, stellen sich Data Scientists dem großen Potenzial des Unbekannten. Von Data Scientists wird deshalb ein tieferes und zugleich breiteres Fachwissen und Können erwartet als von Data Analysts. Für seine Spezialisierung wird er deshalb auch deutlich besser bezahlt. Auf das Gehalt gehen wir nachfolgend genauer ein.
Im Vergleich zu den beratenden Data Analysts verstehen sich Data Scientists eher als Forscher- und Entwickler:innen. Nicht jede:r Data Scientist hat dieselben Aufgaben, sondern kann mittels Algorithmen Datenabfragen modellieren, Prozesse automatisieren, eine künstliche Intelligenz mit Machine Learning trainieren und so neue Geschäftsmöglichkeiten für das Unternehmen entwickeln.
Anders als Data Analysts nutzen sie in der Regel ihre fortgeschrittenen Programmierfähigkeiten, um beispielsweise Data Pipelines zu erstellen, mit denen Daten automatisch von einer Quelle zu einer anderen übertragen werden. Ihre Fähigkeiten ermöglichen ihnen also hochentwickelte Technologien wie künstliche Intelligenz zu nutzen, um noch genauere Vorhersagen zu treffen oder mithilfe von maschinellem Lernen smarte Produkte zu entwickeln.
Data Scientists vereinen mehrere Disziplinen: Mathematik und Statistik, Informatik, Kommunikation und Branchenwissen. In der Datenbranche gilt, Data Scientitst müssen Statistik besser beherrschen können als Softwareingenieur:innen und besser programmieren können als Statistiker:innen.
Aus diesem Grund ist es für Data Scientists deutlich von Vorteil aus der Forschung, bzw. einem quantitativen oder MINT-Berufsfeld (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaft, Technik) zu kommen und Vorerfahrung mitzubringen.
Data Analyst vs. Data Scientist – Teil 2
In Teil 2 der Artikelreihe „Data Scientist vs. Data Analyst“ erfährst Du mehr über das durchschnittliche Jahresgehalt für Data Analysts und Data Scientists, Karrierestufen, Voraussetzungen für die beiden Jobs, benötigte Fähigkeiten und wie Du den Jobeinstieg meisterst. Hier geht’s zu Teil 2 der Reihe.
Quellen
World Economic Forum (2020): The Future of Jobs Report 2022 [05.04.2022]
Stack Exchange (2021): Data science without knowledge of a specific topic, is it worth pursuing as a career? [07.04.2022]
Glassdoor (2022): Gehalt für Data Analyst, München, Deutschland [01.04.2022]
Glassdoor (2022): Gehalt für Data Scientist, München, Deutschland [01.04.2022]
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