Data Analytics vs. Data Science

Unternehmen verlassen sich auf Daten, um Entscheidungen zu treffen, Prozesse zu optimieren und zukünftige Trends vorherzusagen. Um Daten effektiv nutzen zu können, ist es jedoch wichtig, die Unterschiede zwischen Data Analytics und Data Science zu verstehen. Obwohl beide Bereiche mit Daten arbeiten, unterscheiden sich ihre Ziele, Methoden und Anwendungen erheblich. Dieser Artikel bietet einen detaillierten Vergleich von Data Analytics und Data Science, um ihre unterschiedlichen Rollen und Funktionen zu verdeutlichen.

Definition von Data Analytics und Data Science

Was ist Data Analytics?

Data Analytics konzentriert sich auf die Untersuchung strukturierter Daten, um Muster, Trends und Erkenntnisse zu finden, die bei der Entscheidungsfindung helfen. Analysten arbeiten mit vorhandenen Daten, um spezifische Geschäftsfragen zu beantworten und die Effizienz zu verbessern. Das Hauptziel ist es, Erkenntnisse zu gewinnen, die operative und strategische Entscheidungen unterstützen.

Zu den gängigen Arten der Data Analytics gehören:

• Descriptive Analytics: Fasst vergangene Daten zusammen, um zu verstehen, was passiert ist.
• Diagnostic Analytics: Analysiert Daten, um herauszufinden, warum etwas passiert ist.
• Predictive Analytics: Nutzt historische Daten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen.
• Prescriptive Analytics: Schlägt Aktionen vor, die auf vorausschauenden Erkenntnissen basieren.

Was ist Data Science?

Data Science ist ein breiteres Feld, das statistische Analysen, maschinelles Lernen und Programmierung kombiniert, um aus strukturierten und unstrukturierten Daten aussagekräftige Informationen zu gewinnen. Dabei werden nicht nur vorhandene Daten analysiert, sondern auch Modelle erstellt, um zukünftige Trends vorherzusagen und die Entscheidungsfindung zu automatisieren.

Zu den wichtigsten Aspekten der Datenwissenschaft gehören:

• Maschinelles Lernen: Algorithmen entwickeln, die Vorhersagen im Laufe der Zeit verbessern.
• Data Engineering: Große Datenmengen für die Analyse vorbereiten und verarbeiten.
• Künstliche Intelligenz (KI): Befähigung von Maschinen, Aufgaben zu erfüllen, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
• Big Data Processing: Die Arbeit mit riesigen Datenmengen, die die traditionellen Verarbeitungsmöglichkeiten übersteigen.

Hauptunterschiede zwischen Data Analytics und Data Science

Umfang und Zielsetzung

• Data Analytics: Analysiert historische Daten, um Erkenntnisse und Empfehlungen zu liefern. Wird vor allem für die Berichterstattung und die Optimierung von Geschäftsprozessen verwendet.
• Data Science: Nutzt Algorithmen und maschinelles Lernen, um Muster zu entdecken, Trends vorherzusagen und automatische Entscheidungssysteme zu entwickeln.

Techniken und Tools

Datenanalyse

• Techniken: Regressionsanalyse, Datenvisualisierung, Hypothesentests.
• Tools: Excel, SQL, Tableau, Power BI, Python (für grundlegende Analysen).

Data Science

• Techniken: Vorhersagemodellierung, Deep Learning, Clustering, neuronale Netze.
• Tools: Python, R, TensorFlow, PyTorch, Hadoop, Apache Spark.

Skillsets

Datenanalysten

• Beherrschung von SQL, Excel und Datenvisualisierungstools.
• Verständnis der grundlegenden statistischen Methoden.
• Fähigkeit, Daten zu interpretieren und verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen.

Data Scientists

• Gute Programmierkenntnisse (Python, R, Scala).
• Kenntnisse über Algorithmen des maschinellen Lernens und KI-Techniken.
• Erfahrung mit Data Engineering, Big Data Processing und fortgeschrittener statistischer Modellierung.

Anwendungen in der Industrie

Sowohl Data Analytics als auch Data Science spielen in vielen Branchen eine wichtige Rolle:

• Healthcare: Data Analytics identifiziert Trends in der Patientenversorgung, während Data Science KI-getriebene Diagnostik und personalisierte Medizin ermöglicht.
• Finance: Datenanalysten verfolgen Markttrends, und Datenwissenschaftler erstellen Vorhersagemodelle zur Betrugserkennung und Risikobewertung.
• Retail: Analysten untersuchen das Kaufverhalten der Kunden, während Data Scientists mit Hilfe von Empfehlungsmaschinen die User Experience verbessern.
• Manufacturing: Data Analytics überwacht die Produktionseffizienz, und Data Science optimiert die Lieferketten und die vorausschauende Wartung.
• Telecommunications: Die Analytik verbessert die Kundenbindung, während die Datenwissenschaft Algorithmen zur Netzoptimierung entwickelt.

Die Wahl zwischen Data Analytics und Data Science

Unternehmen müssen ihre Datenstrategien mit den Geschäftsanforderungen in Einklang bringen:

• Wenn es darum geht, Berichte zu erstellen und den Betrieb zu verbessern, ist Data Analytics die richtige Wahl.
• Wenn das Ziel darin besteht, zukünftige Trends vorherzusagen und die Entscheidungsfindung zu automatisieren, ist Data Science besser geeignet.

Für den Einzelnen hängt die Wahl zwischen diesen Berufen von seinen Stärken und Interessen ab:

• Wer eine Begabung für Business Intelligence, Reporting und Visualisierung hat, sollte Data Analytics in Betracht ziehen.
• Diejenigen, die einen Hintergrund in Programmierung, Statistik und maschinellem Lernen haben, sollten sich für Data Science entscheiden.

FAQs

1. Kann ein Datenanalyst ein „Data Scientist“ werden?

Ja. Viele Datenanalysten steigen in die Datenwissenschaft ein, indem sie Programmieren, Machine Learning und Big Data-Verarbeitungstechniken lernen.

2. Brauchen Datenwissenschaftler/innen immer Machine Learning?

Nicht immer. Einige Data Science-Aufgaben umfassen statistische Analysen, Data Engineering und Visualisierung, ohne dass Machine Learning-Modelle verwendet werden.

3. Welcher Bereich hat eine höhere Nachfrage, Data Analytics oder Data Science?

Beide Bereiche sind sehr gefragt. Data Science-Jobs haben aufgrund ihrer Komplexität oft höhere Gehälter, aber Data Analytics-Jobs gibt es in vielen Branchen.

Conclusion

Data Analytics und Data Science haben unterschiedliche, aber sich ergänzende Funktionen. Data Analytics konzentriert sich darauf, Erkenntnisse aus vergangenen Daten zu gewinnen, um die Entscheidungsfindung zu verbessern, während Data Science Modelle entwickelt, die zukünftige Ergebnisse vorhersagen und Prozesse automatisieren. Das Verständnis dieser Unterschiede hilft Unternehmen und Fachkräften, den richtigen Ansatz für die Arbeit mit Daten zu wählen.