Hallo,

mich würde mal der genaue Unterschied zwischen Data Analyst und Data Scientist interessieren. Ich habe mir schon einige Videos dazu angeschaut, gerade auch auf Englisch gibt es viel Content.

Soviel ist schon mal gesichert:
Data Analyst: Bachelor oder Master, gerne auch Wirtschaftsinformatik oder nerdige BWLer (bzw. BWLer mit Qualifikation in SQL, Data Warehouse, Power BI usw.)

Data Scientist: Master Mathematik, Physik, Informatik oder auch Promotion

Soweit ich es mitbekommen habe, z.B. auch von Joma Tech auf Youtube, arbeiten auch bei FAANG viele Data Analysts.

So, jetzt zu meiner Frage, was grenzt Data Analyst von Data Scientist ab. Mal ein paar typische Beispiele.

In einem Produktionsunternehmen wird ein Data Warehouse aufgebaut (= Data Engineers, SWEs). Darauf aufbauen gibt es PowerBI-Dashboards, welche diverse Auswertungen je Produktgruppe, Zelle, Schicht usw. machen. Es werden einfache Kennzahlen erzeugt und gemonitort (Soll/Ist - eingesetzte Stunde gegen Produktionsmenge gerechnet in Stunden - Effizienz in Prozent). Letzteres ist typisch Data Analyst, richtig? Als Folge werden dann die schlechten Schichten identifiziert bzw. ineffiziente Zellen usw. oder es wird ergründet, warum die Nachtschicht am Dienstag besonders schlecht war. Hier geht es Richtung Controlling. Und als Folge wird dann z.B. die Schichtleitung gewechselt, es wird Defekt xyz behoben usw. - also aus der Analyse sollen sich dann konkrete Abstellmaßnahmen ergeben (Controlling, Produktionsleitung).

Jetzt mein Beispiel für Data Science. Es gibt z.B. ein Versicherungsunternehmen und es ist klar, dass Fahrer unter 25 ein Risiko sind, Landkreis sind gerankt, Autos sind gerankt usw. - eine Data Scientist würde jetzt unter Zuhilfenahme aller nur möglichen Datenpunkte versuchen, das bisherige Versicherungsmodell irgendwie zu verbessern. Am Ende kommt natürlich irgendwas Absurdes heraus (Fahrer mit dem Vornamen Manfred fahren 10% sicherer als die entsprechende Alterskohorte, außer sie haben sich im Monat März ein Auto gekauft - aber vorher natürlich prüfen, dass es nicht der Cabrio-Effekt ist), aber man stelle sich vor, irgendwie kommt etwas heraus. Oder die Data Scientist verarbeiten alle möglichen Datenpunkte der Telematik und schaffen es, die Vorhersage von Unfällen um 3% zu verbessern, sodass der Telematik-Tarif minimal angepasst wird, um maximal 1% um das Risiko besser abzubilden.

Als Data Scientist, so meine Vermutung, ist man wirklich auf BIG BIG Data angwiesen, damit die Erkenntnis einen Impact hat und diese Leute arbeiten wirklich nur bei Unternehmen, wo 1% bei einem Produkt (z.B. Autoversicherung) schon zig Millionen sind.

Ein Unternehmen mit z.B. 1.000 bis 2.000 Mitarbeitern in der Industrie hat kaum einen Bedarf an Data Scienist, aber schon an Data Analysts, oder?

Was sind typische Branchen für echte Data Scientists (also nicht Data Analysts)? Ich würde sagen Banken, Versicherungen und FAANG. Was denkt ihr?

Passen meine Beispiele für Data Analyst und Data Scientist? Und habt ihr weitere typische Beispiele?

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Die ganzen Data Begriffe sind so verwässert, da kann man mMn keine klaren Grenzen ziehen. Hatte mich nach Data Scientist Stellen umgeschaut. Mal war damit Data Engineer gemeint, mal Analyst, hin und wieder auch ein Software Entwickler.

Ist halt ein recht neues Feld und jeder nennt es anders. Die Bioinformatik könnte man auch als Bio Data Science bezeichnen z.B.
Würde Data Science nicht von der anzahl an Datenpunkten ausmachen. Ich würde es wie folgt abgrenzen: Data Scientist nutzt Machine Learning Methoden, ein Data Analyst eher explorative Datenanalyse und ggf klassische Statistik.

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Bei uns werden "Data Scientisten" gesucht, vom Profil und der Tätigkeit sind das aber reine Software Entwickler.

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Hi,

gute Frage! Die tatsächliche Verwendung der Begriffe ist wie schon gesagt wurde so inkonsistent, dass man in jedem Einzelfall genau auf die Aufgaben der Rolle schauen muss. Es gibt zwar unterschiedliche Differenzierungsmöglichkeiten (siehe Deine Youtube Videos), aber in der Praxis benennen Unternehmen ja Rollen auch aus anderen Motiven (z.B. um die Attraktivität zu erhöhen).

Grundsätzlich deutet der Begriff Engineer auf Software und Data Engineering Komponenten hin, während z.B. Business Analysts (zum Teil!) auch quantitative BWLer sind, die (zum Teil!) auch ohne eigenes Programmieren mit Tools arbeiten.
Bei "Data Scientist" schwingt i.d.R. zumindest das Beherrschen von Programmiersprachen mit, aber manchmal nimmt man dann doch nur den attraktiven Begriff zur Personalgewinnung, um Analysten, Engineers oder andere zu rekrutieren.
Der Bereich Data Engineering (Kernkomponente von Firmen wie Palantir) wächst seit Jahren, daher ist da schon ein Anstieg an Bekanntheitsgrad zu erwarten, und der Beruf des Data Scientists differenziert sich zunehmend aus. Daher werden die Rollenbezeichnung in Zukunft vermutlich auch diverser und präziser. Hoffe ich konnte etwas helfen!

Der interessanteste Artikel aus der letzten Zeit dazu ist m.M.:
https://towardsdatascience.com/why-you-should-consider-being-a-data-engineer-instead-of-a-data-scientist-2cf4e19dc019

LG, Johanna

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Da hat jedes Unternehmen andere Definitionen. Ich arbeite als Software Entwickler, was bin ich nun? Software Entwickler? Software Developer? Software Engineer? Programmierer? Development Consultant? So genau kann man das nie abgrenzen, weil einfach jeder was leicht anderes unter den Begriffen versteht.

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Jedes Unternehmen interpretiert dieses Begriffe anders. Bei Facebook gibts zum Beispiel auch noch Decision Scientists. Teilweise haben die Jobs auch eine Überlappung mit Programmieren und Statistikern.

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Was eigentlich gemeint ist, hast du schon ganz gut umschrieben. Aber ja in der Realität halten sich da nicht alle dran und Data Scientist ist ein ziemlicher WischiWaschi Titel. Die Unternehmensgröße hat aber nicht wirklich einen Einfluss darauf, was man braucht. Das hängt eigentlich an dem Grad der Digitalisierung und eben am Tätigkeitsfeld. Daten braucht man schon, müssen jetzt aber nicht zwangsläufig Big Data sein, um als Data Scientist damit zu arbeiten.

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Die Begriffe sind in Stellenangeboten und auf LinkedIn quasi nichtssagend. Könnte jeweils alles sein.

Data Engineer ist mehr oder minder gut abgegrenzt.

Das eigentliche Berufsbild des Data Scientists ist R&D lastig. Sind also Unternehmensforscher die zb Modelle entwickeln. Dementsprechend gibt es wenige wirkliche Data Scientists - braucht halt nicht jedes Unternehmen. Meistens promovierte Leute oder aktuell auch noch welche mit viel Erfahrung. Haben Publikationen in den Bereich. Sowas halt.

Data Analyst sind halt dann Leute die im Job diese Methoden und Programme anwenden. Dieser Begriff wird irgendwann verschwinden. Dann isses normal. Gibt ja auch keine Excel Spezialisten mehr.

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