Data Analytics vs Data Science: Unterschiede und Synergien

Kompass und Kristallkugel? In der Welt der Daten sind Data Analytics und Data Science genau das – Werkzeuge, die Unternehmen den Weg weisen oder in die Zukunft blicken lassen. Unternehmen setzen sie ein, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen, fundierte Entscheidungen zu treffen und innovative Lösungen zu entwickeln. Doch worin genau unterscheiden sich Data Analytics und Data Science? Und warum ist es für Betriebe so entscheidend, diese Unterschiede zu kennen?

In diesem Beitrag beleuchten wir die wesentlichen Merkmale von Data Analytics und Data Science und stellen die Aufgabenprofile der Data Analysts und Data Scientists gegenüber. Wir zeigen auf, wie beide Ansätze Unternehmen dabei unterstützen, ihre Ziele zu erreichen und Innovationen voranzutreiben. Zudem gehen wir der zentralen Frage nach: Wie lassen sich diese leistungsstarken Ansätze optimal einsetzen, um Ihr Unternehmen in die Zukunft zu führen?

Was ist Data Analytics?

Data Analytics beschäftigt sich mit der Untersuchung vergangener Daten, um Muster und Erkenntnisse zu gewinnen, die Unternehmen dabei helfen, wichtige operative Entscheidungen zu treffen und Prozesse zu optimieren. Typischerweise werden dabei strukturierte Daten analysiert – also Daten, die in klaren, vordefinierten Formaten wie Tabellen vorliegen.

Es gibt zwei Hauptmethoden der Datenanalyse:

• Deskriptive Analyse: Sie beantwortet Fragen wie „Was ist passiert?“ und „Welche Muster sind in den Daten erkennbar?“. Beispielsweise könnte ein Unternehmen mithilfe von deskriptiver Analyse feststellen, dass der Umsatz im letzten Quartal gesunken ist.
• Diagnostische Analyse: Diese Methode geht einen Schritt weiter und untersucht die Ursachen für bestimmte Muster. Fragen wie „Warum ist dies passiert?“ oder im Falle des Beispiels, „Was hat diesen Umsatzrückgang verursacht?“ werden hier beantwortet.

Das Werkzeugset des modernen Data Analysts: Von Excel bis SQL

Data Analysts arbeiten hauptsächlich mit strukturierten Daten. Diese Daten sind gut organisiert und leicht zugänglich – oft in Datenbanken und Data Warehouses gespeichert. Beispiele hierfür sind Transaktionsdaten, Kundendaten und Verkaufsdaten. Hieraus können Datenanalytiker:innen komplexe Berechnungen für umfassende Analysen erstellen oder mithilfe einer „Was-wäre-wenn-Szenarioplanung“ Modelle erstellen, um intelligente Entscheidungen schneller treffen zu können.

Zur Durchführung ihrer Analysen verwenden Data Analysts verschiedene Tools:

• Excel ist ein weit verbreitetes Werkzeug zur Datenverarbeitung und -visualisierung. Mit seinen umfangreichen Funktionen und der benutzerfreundlichen Oberfläche ermöglicht Excel schnelle Berechnungen, die Erstellung von Pivot-Tabellen und grundlegende Datenvisualisierungen.
• Tableau bietet leistungsstarke Visualisierungsmöglichkeiten, um komplexe Daten auf verständliche Weise darzustellen – und funktioniert dabei ganz einfach per Drag & Drop.
• SQL („Structured Query Language“) ist eine standardisierte Programmiersprache für die Verwaltung und Abfrage relationaler Datenbanken. Mit SQL können Analyst:innen Daten aus Datenbanken abrufen, filtern, sortieren und zusammenführen, um relevante Informationen auszulesen. Klingt komplex? Stellen Sie sich eine Datenbank als eine riesige, gut organisierte Bibliothek vor. SQL ist wie ein intelligenter Bibliothekar, der genau weiß, wo jedes „Buch“ (Datensatz) steht und wie man es findet.

Data Analytics: Effizienz steigern und Geschäftsprozesse optimieren

Das Hauptziel von Data Analytics besteht darin, Unternehmen bei operativen Entscheidungen zu unterstützen und ihre Prozesse zu verbessern. Durch die Analyse vergangener Daten können Muster und Trends identifiziert werden, die zur Steigerung der Effizienz und zur Erreichung der Geschäftsziele beitragen. Data Analytics ermöglicht es, Beziehungen zwischen verschiedenen Metriken herzustellen und tiefere Einblicke zu gewinnen.

Ein praktisches Beispiel ist ein Einzelhandelsunternehmen, das seine Verkaufszahlen analysiert, um die Effektivität einer Marketingkampagne zu bewerten. Durch die Identifizierung von Verkaufs- und Kundentrends kann das Unternehmen die Performance seiner Kampagnen optimieren und datengestützte Entscheidungen treffen. Solche Analysen helfen dabei nicht nur, die Gründe für Umsatzrückgänge zu erkennen, sondern auch, das Kundenerlebnis zu verbessern und erfolgreiche Strategien auf andere Standorte zu übertragen. Letztlich führt dies zu messbaren Verbesserungen in der Unternehmensleistung.

Synergie von Wissen und Ethik in der Datenanalyse
Data Analytics kombiniert verschiedene Disziplinen – von Statistik über Betriebswirtschaft bis IT. Diese Vielfalt macht das Feld umso spannender. Gleichzeitig rücken ethische Fragen in den Vordergrund: Datenschutz und faire Nutzung von Informationen sind entscheidend. Die Herausforderung hierbei? Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Analysen verantwortungsbewusst und gesetzeskonform sind.

Was ist Data Science?

Data Science geht weit über die Analyse vergangener Daten hinaus. Es ist das Handwerk, mit dem Unternehmen innovative Lösungen entwickeln und zukünftige Chancen identifizieren können. Data Scientists nutzen statistische Modelle, maschinelles Lernen und Deep Learning, um aus großen, oft unstrukturierten Datenmengen – wie Texten, Bildern oder Videos – wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Hier die wichtigsten Methoden:

• Predictive Analytics: Ermöglicht Vorhersagen über zukünftige Ereignisse auf Basis vorhandener Datenmuster.
• Machine Learning: Maschinen lernen eigenständig aus Daten und verbessern ihre Prognosen im Laufe der Zeit, ohne explizit programmiert zu werden.
• Deep Learning: Ein Teilbereich des Machine Learnings, bei dem neuronale Netze genutzt werden, um komplexe Muster in großen Datensätzen zu erkennen – ähnlich wie das menschliche Gehirn.

Zu den wichtigsten Tools, gehören die Programmiersprachen und Frameworks wie Python, R und TensorFlow. Python und R bieten zahlreiche Bibliotheken für statistische Analysen und Machine Learning, während TensorFlow speziell für Deep-Learning-Anwendungen entwickelt wurde.

Was ist Machine Learning?
Machine Learning ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen und Aufgaben selbstständig zu erledigen, ohne dass sie dafür speziell programmiert werden müssen. Die Algorithmen erkennen Muster und Zusammenhänge in großen Datenmengen und werden mit der Zeit immer besser, je mehr Informationen sie verarbeiten. Diese Fähigkeit macht Machine Learning sehr nützlich: Es kann in großen Datenmengen Zusammenhänge finden, Vorhersagen treffen und Aufgaben automatisch erledigen – und das oft schneller und genauer als Menschen.

Von unstrukturierten Daten zur Innovation: Wie Data Science die Zukunft gestaltet

Ein wesentlicher Unterschied zu Data Analytics ist, dass Data Scientists häufig mit unstrukturierten Daten arbeiten, die nicht in klassischen Datenbanken oder Tabellen organisiert sind. Hierzu zählen Texte, Bilder, Videos oder auch Social-Media-Daten, die spezielle Analysemethoden erfordern .

Bei letzteren teilen beispielsweise Millionen von Menschen täglich ihre Gedanken, Vorlieben und Meinungen auf Plattformen wie X, Instagram oder Facebook. Data Scientists nutzen hier Social-Media-Analysen, um Trends zu identifizieren oder das Kundenverhalten zu verstehen. Mit der Analyse von Hashtags, Likes oder Interaktionen lässt sich herausfinden, welche Produkte, Dienstleistungen oder Themen im Trend liegen – und vor allem in den kommenden Monaten in der Zielgruppe beliebt werden könnten.

Während Data Analytics primär auf die Optimierung operativer Prozesse abzielt, liegt der Fokus von Data Science auf Innovation. Data Science hilft Unternehmen, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln und langfristige strategische Entscheidungen zu treffen, die das Potenzial haben, ganze Branchen zu transformieren.

Data Scientist gesucht
Übrigens: Der Fachkräftemangel im Bereich Data Science verschärft sich aktuell immer weiter. Laut einer Bitkom-Studie von 2022 sehen 96% der deutschen Unternehmen die Gewinnung von Data-Spezialist:innen als schwierig an. 38% empfinden es als sehr schwer und 58% als eher schwer. Der Beruf des Data Scientists verspricht daher enorme Zukunftschancen, da die Nachfrage deutlich höher ist als das Angebot auf dem Arbeitsmarkt.

Data Analyst vs Data Scientist: Jobrollen im Vergleich

Der Unterschied zwischen Data Analysts und Data Scientists liegt nicht nur in den angewandten Methoden, sondern auch in ihren Rollen, Verantwortlichkeiten und dem Mehrwert, den sie dem Unternehmen bringen. Während sich Data Analysts auf die Untersuchung von Daten aus der Vergangenheit fokussieren, widmen sich Data Scientists der Zukunft, indem sie Vorhersagen treffen und innovative Ansätze entwickeln.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten

• Data Analyst: Data Analysts konzentrieren sich darauf, bestehende Daten zu analysieren und zu interpretieren. Sie erstellen Berichte, identifizieren Trends und liefern konkrete Empfehlungen für aktuelle Unternehmensentscheidungen. Ihre Hauptaufgabe ist es, die „Was“ und „Warum“-Fragen zu beantworten.
• Data Scientist: Data Scientists sind verantwortlich für die Entwicklung von Modellen, die Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen ermöglichen. Sie entwerfen Machine-Learning-Algorithmen und arbeiten oft eng mit Produktentwicklungsteams zusammen, um datenbasierte Innovationen zu fördern. Ihr Fokus liegt auf den „Was-wäre-wenn“-Fragen.

Fähigkeiten und Qualifikationen

• Data Analyst: Starke analytische Fähigkeiten, ausgezeichnete Kenntnisse in der Statistik und Erfahrung mit Datenvisualisierungstools. Gute Kenntnisse in SQL und Excel sind unerlässlich, sowie die Fähigkeit, Geschäftsprobleme in datenbasierte Lösungen umzusetzen.
• Data Scientist: Neben den analytischen Fähigkeiten benötigt ein Data Scientist auch Programmierkenntnisse (Python, R) und ein tiefes Verständnis von Machine Learning. Zudem sind Fähigkeiten in der Arbeit mit großen, oft unstrukturierten Datensätzen erforderlich. Kenntnisse in Mathematik und fortgeschrittener Statistik sind ebenfalls von großer Bedeutung.

Methoden und Techniken

• Data Analyst: Deskriptive und diagnostische Analysen sind die wichtigsten Methoden. Dazu gehört die Identifikation von Mustern, Trends und Korrelationen in vorhandenen Daten.
• Data Scientist: Predictive Analytics, Machine Learning und Deep Learning sind zentrale Techniken, mit denen Datenmodelle entwickelt werden, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen oder Prozesse zu automatisieren.

Tools und Technologien

• Data Analyst: Tools wie Excel, SQL und Tableau sind häufige Begleiter im Arbeitsalltag. Diese Werkzeuge helfen, Datenbanken zu verwalten, Berichte zu erstellen und Visualisierungen zu generieren.
• Data Scientist: Python, R, TensorFlow, Hadoop und Spark sind Standardwerkzeuge, um komplexe Analysen und Machine Learning-Modelle durchzuführen und Big Data zu verarbeiten.

Mehrwert fürs Unternehmen

• Data Analyst: Der Mehrwert, den ein Data Analyst bietet, liegt in der Optimierung der gegenwärtigen Geschäftsprozesse. Durch die Analyse der Vergangenheit können Trends erkannt und effizientere Lösungen implementiert werden.
• Data Scientist: Data Scientists schaffen langfristigen Mehrwert durch Innovation. Sie ermöglichen es Unternehmen, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, strategische Entscheidungen zu treffen und datengetriebene Innovationen voranzutreiben.

Die Wahl zwischen Data Analytics und Data Science: Welcher Weg ist der richtige für Ihr Unternehmen?

Jedes Unternehmen steht vor der Frage, welche Datenstrategie am besten zu seinen Zielen passt: Data Analytics oder Data Science? Beide Disziplinen bieten wertvolle Ansätze, aber der Fokus und die Ergebnisse unterscheiden sich. Die Wahl zwischen Data Analytics und Data Science hängt stark von den spezifischen Bedürfnissen und der strategischen Ausrichtung Ihres Unternehmens ab.

Wann sollten Sie auf Data Analytics setzen?

Data Analytics ist die richtige Wahl, wenn Ihr Unternehmen nach unmittelbaren Lösungen für operative Herausforderungen sucht. Durch die Analyse vergangener Daten können Sie schnell Muster erkennen, Fehlerquellen identifizieren und fundierte Entscheidungen treffen, um die Effizienz zu steigern. Unternehmen in stark regulierten oder traditionelleren Branchen, wie z. B. dem Einzelhandel oder dem Finanzwesen, profitieren oft von Data Analytics, da bestehende Prozesse optimiert werden.

Typische Fragestellungen sind:

• Wie lief unsere letzte Marketingkampagne?
• Was hat den Umsatzrückgang in diesem Quartal verursacht?
• Welche Trends können wir in unserem Kundenverhalten erkennen?

Data Analysts unterstützen Sie bei der Verbesserung des laufenden Geschäftsbetriebs, indem sie Ihnen helfen, aus der Vergangenheit zu lernen und operative Entscheidungen zu treffen.

Wann ist Data Science die bessere Wahl?

Data Science bietet sich an, wenn Ihr Unternehmen nach einem langfristigen Wettbewerbsvorteil sucht. Es geht weniger darum, was in der Vergangenheit passiert ist, sondern darum, neue Geschäftsmodelle zu entwickeln, Prognosen zu erstellen und innovative Ansätze zu erarbeiten. Wenn Ihr Unternehmen sich in einem dynamischen Marktumfeld bewegt, in dem schnelle technologische Veränderungen und Innovationen den Ton angeben – wie z. B. im Tech-Sektor, Gesundheitswesen oder in der E-Commerce-Branche –, kann Data Science von großem Vorteil sein.

Typische Fragestellungen sind:

• Welche zukünftigen Markttrends lassen sich vorhersagen und wie können wir darauf reagieren?
• Auf welche Weise lassen sich datengetriebene Innovationen entwickeln und umsetzen?
• Wie können wir Machine Learning einsetzen, um unsere Produkte zu verbessern oder zu automatisieren?

Mit Data Science setzen Sie auf eine langfristige, strategische Perspektive, die es Ihnen ermöglicht, die Zukunft aktiv mitzugestalten und neue Geschäftschancen zu erschließen.

Kombination beider Ansätze: Synergien nutzen

In vielen Fällen ist es sinnvoll, Data Analytics und Data Science miteinander zu kombinieren. Data Analytics liefert wichtige Einblicke in den aktuellen Betrieb und hilft dabei, Prozesse zu optimieren. Data Science hingegen ebnet den Weg für zukünftige Innovationen, indem es neue Geschäftsmodelle und Strategien entwickelt. Diese Synergie kann Unternehmen einen klaren Wettbewerbsvorteil verschaffen.

Ein gutes Beispiel hierfür ist Netflix. Der Streaminganbieter nutzt Data Analytics, um vergangene Nutzerdaten zu analysieren. Hier wird untersucht, welche Serien und Filme von welchem Publikum und zu welcher Zeit angeschaut werden. Diese Daten helfen Netflix dabei, personalisierte Empfehlungen für seine Nutzer:innen zu erstellen.  Dadurch bleiben sie länger auf der Plattform und die Kundenbindung wird gestärkt. Und wer kennts nicht: Die abendliche Auswahl von Serie oder Film fällt immer schwerer – da die Auswahl immer passend abgestimmt ist.

Doch Netflix geht noch einen Schritt weiter: Mit Hilfe von Data Science und Machine Learning analysiert das Unternehmen riesige Datenmengen, um Trends vorherzusagen. Das Ziel ist es, herauszufinden, welche Genres und Themen in der Zukunft populär werden könnten. Ob Action oder Großstadtromanze: Netflix nutzt diese Erkenntnisse, um gezielt neue Filme und Serien zu produzieren, die den Geschmack der Zuschauer:innen treffen.

Fazit – Der richtige Weg für Ihr Unternehmen

Ob Data Analytics oder Data Science – der richtige Weg hängt von den Zielen Ihres Unternehmens ab. Wenn Sie kurzfristig Ihre Prozesse optimieren wollen, ist Data Analytics das passende Werkzeug. Möchten Sie jedoch strategisch in die Zukunft investieren und datengetriebene Innovationen schaffen, dann ist Data Science die bessere Wahl.

Egal, welche Variante Sie wählen, es ist entscheidend, dass Ihr Unternehmen die richtigen Fachkräfte mit den entsprechenden Fähigkeiten an Bord hat. Mit den richtigen Tools, Methoden und Kompetenzen können Sie den vollen Mehrwert aus Ihren Daten schöpfen.

Wenn Sie noch unsicher sind, welche Strategie am besten zu Ihrem Unternehmen passt, oder sich weiterbilden möchten, bieten Weiterbildungsanbieter wie die Haufe Akademie gezielte Kurse und Programme zu Data Analytics und Data Science an. Diese helfen Ihnen, die nötigen Fähigkeiten zu erwerben, um datengetriebene Entscheidungen zu treffen und Ihr Unternehmen zukunftssicher zu machen. 

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen Data Analytics und Data Science?

Data Analytics konzentriert sich auf die Analyse vergangener Daten, um Muster zu erkennen und operative Entscheidungen zu unterstützen. Es beantwortet Fragen wie „Was ist passiert?“ und „Warum ist es passiert?“. Data Science hingegen geht weiter und nutzt fortgeschrittene Techniken wie Machine Learning und Predictive Analytics, um Vorhersagen über zukünftige Entwicklungen zu treffen und Innovationen zu fördern. Es beantwortet Fragen wie „Was wird passieren?“ und „Wie können wir es beeinflussen?“.

Welche Arten von Daten analysieren Data Analysts vs. Data Scientists?

Data Analysts arbeiten hauptsächlich mit strukturierten Daten, die in Datenbanken und Tabellen organisiert sind, wie z.B. Verkaufszahlen oder Kundendaten.

Data Scientists analysieren sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten. Zu den unstrukturierten Daten gehören Texte, Bilder, Videos oder Social-Media-Daten, die komplexere Analysemethoden erfordern.

Welche beruflichen Perspektiven bieten die Rollen Data Analyst und Data Scientist?

Data Analysts können in Bereichen wie Marketing, Finanzwesen, Logistik oder Unternehmensführung tätig sein. Ihre Fähigkeiten sind in vielen Branchen gefragt, insbesondere wenn es um die Optimierung von Geschäftsprozessen geht.

Data Scientists haben vielfältige Karrieremöglichkeiten, vor allem in innovativen und technologiegetriebenen Branchen wie der Automobilindustrie oder der IT. Sie arbeiten oft an Projekten, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz einbeziehen und zur strategischen Ausrichtung des Unternehmens beitragen.

Wie ergänzen sich Data Analytics und Data Science in einem Unternehmen?

Data Analytics und Data Science können synergetisch wirken. Data Analytics bietet schnelle Einblicke und hilft, kurzfristige Geschäftsentscheidungen zu treffen. Data Scientists hingegen entwickeln langfristige Modelle, die Innovationen vorantreiben und neue Geschäftsmodelle ermöglichen. Unternehmen, die beide Ansätze kombinieren, nutzen Daten sowohl zur Prozessoptimierung als auch zur strategischen Zukunftsplanung.

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