Die Welt der Daten hat sich in den letzten Jahren rasant entwickelt und ist zu einem wesentlichen Bestandteil moderner Unternehmen geworden. Drei der prominentesten Disziplinen in diesem Bereich sind Data Science, Data Analytics und Data Engineering. Obwohl diese Bereiche oft miteinander verwechselt oder als Synonyme betrachtet werden, unterscheiden sie sich in ihren Aufgaben, Methoden und Zielen erheblich. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Gemeinsamkeiten und Unterschiede dieser drei Disziplinen und wie sie zusammenarbeiten, um wertvolle Einblicke aus Daten zu gewinnen.
Gemeinsamkeiten der Disziplinen
Bevor wir uns den Unterschieden widmen, ist es wichtig zu verstehen, was Data Science, Data Analytics und Data Engineering gemeinsam haben:
- Arbeit mit Daten: Alle drei Disziplinen drehen sich offensichtlich um Daten. Ob es um die Sammlung, Verarbeitung, Analyse oder Interpretation geht – Daten stehen jeweils immer im Mittelpunkt.
- Technische Fähigkeiten: Experten in diesen Bereichen benötigen fundierte technische und mathematisch-statistische Fähigkeiten, einschließlich Programmierung (z. B. Python, R, SQL), Kenntnisse in Datenbanken und Erfahrung mit verschiedenen Tools und Plattformen. Diese Anforderungen können sich je nach Aufgabenbereich durchaus stark unterscheiden, sind zu einem gewissen Grad aber nahezu immer involviert.
- Zielorientierung: Alle drei Bereiche arbeiten letztlich darauf hin, aus den vorhandenen Daten wertvolle Informationen zu extrahieren, die für die Forschung genutzt werden, das Geschäftswachstum unterstützen, Entscheidungen optimieren oder Innovationen vorantreiben.
- Zusammenarbeit: Oft arbeiten Data Engineers, Data Analysts und Data Scientists zusammen, um komplexe Projekte zu realisieren, wobei jeder seine spezifischen Fähigkeiten einbringt.
Unterschiede
Während es also Überschneidungen gibt, sind die Aufgaben und Schwerpunkte der drei Disziplinen unterschiedlich:
Data Science
Data Science ist vermutlich die umfassendste der drei Disziplinen und umfasst sowohl Data Engineering als auch Data Analytics, geht aber sogar darüber hinaus. Data Scientists verwenden fortschrittliche statistische Methoden, maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Vorhersagemodelle zu erstellen und tiefere Einblicke zu gewinnen.
- Hauptaufgabe: Entwicklung von Modellen und Algorithmen zur Vorhersage zukünftiger Trends oder zur Automatisierung von Prozessen.
- Übliche Werkzeuge: Python, R, TensorFlow, Scikit-learn.
Data Analytics
Data Analytics ist der am meisten anwendungsorientierte Bereich. Hier liegt der Fokus auf der Analyse historischer Daten, um Muster zu erkennen, Berichte zu erstellen und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
- Hauptaufgabe: Analyse und Interpretation von Daten, um handlungsrelevante Erkenntnisse zu liefern (beispielsweise um Geschäftsstrategien daraufhin anzupassen).
- Übliche Werkzeuge: Excel, Tableau, Power BI, SQL, Python.
Data Engineering
Data Engineering ist die technische Grundlage für Data Science und Data Analytics. Data Engineers sind dafür verantwortlich, die Infrastruktur und die Pipelines zu schaffen, die es ermöglichen, Daten zu sammeln, zu speichern und zu verarbeiten.
- Hauptaufgabe: Aufbau und Wartung von Dateninfrastrukturen, einschließlich Datenbanken und Datenpipelines.
- Übliche Werkzeuge: SQL, Hadoop, Apache Spark, AWS, Azure, Kafka.
Zusammenarbeit und Synergien
In der Praxis sind Data Science, Data Analytics und Data Engineering eng miteinander verknüpft. Data Engineers legen die Grundlage, indem sie sicherstellen, dass die Daten korrekt und effizient gespeichert und zugänglich sind. Data Analysts greifen auf diese Daten zu, um Berichte zu erstellen und Muster zu erkennen. Data Scientists nutzen diese Berichte und die Infrastruktur, um Modelle zu entwickeln und tiefergehende Analysen durchzuführen.
Ein erfolgreiches datengetriebenes Unternehmen benötigt daher alle drei Disziplinen. Data Engineers schaffen die Voraussetzungen, Data Analysts sorgen für die unmittelbare Nutzung dieser Daten, und Data Scientists treiben Innovationen durch fortschrittliche Analysen voran. Natürlich gibt es diese Bereiche nicht nur in der privaten Wirtschaft, auch Daten-getriebene wissenschaftliche Forschung umfasst und nutzt diese Teilbereiche immer stärker.
Exkurs: Wandel im Data-Bereich durch Large Language Models
Der rasante Fortschritt in der Entwicklung moderner Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT hat den Data-Bereich tiefgreifend verändert und stellt traditionelle Rollen und Arbeitsweisen infrage. Diese Modelle automatisieren Aufgaben, die einst von Data Analysts und Data Scientists manuell durchgeführt wurden, wie die Analyse von Textdaten (oftmals „Natural Language Processing“), die Erstellung von Berichten und sogar die Entwicklung von Vorhersagemodellen. Dies führt zu einer gesteigerten Effizienz, aber auch zu Bedenken hinsichtlich der Jobunsicherheit. Viele Fachkräfte fragen sich, ob ihre Rollen in einer von Automatisierung geprägten Zukunft noch relevant sein werden.
Während LLMs tatsächlich einige repetitive Aufgaben übernehmen können, eröffnet ihre Einführung gleichzeitig neue Möglichkeiten und erfordert eine Anpassung der vorhandenen Fähigkeiten. Der Fokus verschiebt sich weg von der Durchführung routinemäßiger Analysen hin zu Aufgaben, die kreatives Denken, komplexe Problemlösungen und tiefes Fachwissen erfordern – Bereiche, in denen menschliche Expertise weiterhin unersetzlich ist. Data Professionals, die sich auf diese Veränderungen einstellen und ihre Fähigkeiten in Richtung der Nutzung und Optimierung von LLMs erweitern, werden in einer zunehmend automatisierten Welt weiterhin gefragt sein. Gleichzeitig könnte der Data-Bereich durch die Einführung dieser Technologien neue Rollen und Spezialisierungen schaffen, die bisher nicht existierten, wie etwa die Überwachung und Feinabstimmung von KI-Modellen oder die Integration von LLMs in bestehende Dateninfrastrukturen.
Pascal gründete gemeinsam mit Jan im Herbst 2020 ViOffice. Dabei kümmert er sich vor allem um das Marketing, die Finanzen und Sales. Nach seinen Abschlüssen in der Politikwissenschaft, der Volkswirtschaftslehre und der angewandten Statistik ist er weiterhin in der wissenschaftlichen Forschung tätig. Mit ViOffice möchte er für alle den Zugang zu sicherer Software aus Europa ermöglichen und insbesondere gemeinnützige Vereine bei der Digitalisierung unterstützen.