• Vanessa Stammnitz

Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer – wer macht was?


Was macht eigentlich ein Data Analyst? In den letzten Jahren sind nicht nur neue Berufe entstanden, sondern auch viele Berufsbezeichnungen, die verwirren können. Wir erklären Ihnen den Unterschied zwischen einem Data Analyst, einem Data Scientist und einem Data Engineer und geben Tipps, wie Sie die passende Stelle für sich finden können.


Data was? Viele Begrifflichkeiten um das Thema Analyse


Big Data – definitiv ein Schlagwort, welches Sie im Zusammenhang mit der Digitalisierung sicher schon gehört haben.


Fast jedes Unternehmen trifft Entscheidungen heute auf Grundlage von gesammelten Daten. Dabei steigt der Trend zu mehr Daten weiter an. Konsumunternehmen analysieren das Kaufverhalten, während Fabriken durch fundierte Auswertungen ihre Produktionskosten senken möchten. Mit der richtigen Analyse der gesammelten Daten ist (fast) alles möglich.


Doch um Erkenntnisse aus Big Data ziehen zu können, bedarf es der richtigen Fachleute. Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer – die Begrifflichkeiten sind verwirrend und was unterscheidet die einzelnen Spezialisten?


Das gesamte Berufsfeld um Big Data entwickelt sich rasend schnell. Da ist es nicht untypisch, dass auch neue Berufe und Bezeichnungen entstehen, deren Differenzen nicht auf den ersten Blick ersichtlich sind. Wir erklären Ihnen, welche Aufgaben sich hinter den einzelnen Begriffen verstecken und zeigen, dass eine exakte Unterteilung manchmal nicht möglich ist.


Der Data Analyst – verrückt nach Daten


Als Data Analyst sind Daten genau Ihr Ding. Es gibt kaum etwas Schöneres, als stundenlang das Datenmeer zu durchforsten, Trends zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und damit wichtige Informationen zu erstellen.


Der Arbeitgeber freut sich, denn auf dieser Grundlage können Unternehmensentscheidungen begründet getroffen werden. War eine Investition erfolgreich? Sollte sie wiederholt werden? Welche Kriterien haben sie erfolgreich gemacht und kann man das für andere Investitionen adaptieren? Auf diese Fragen haben Sie als Data Analyst die Antworten parat.


Als Data Analyst sind Ihre Einsatzmöglichkeiten breit gefächert, denn Sie können in fast jeder Branche arbeiten. Ein Data Analyst BI ist zum Beispiel ein Fachmann für Unternehmensprozesse, die in fast jedem Unternehmen dauerhafter Optimierung unterliegen. Ein Risk Analyst arbeitet häufig im Bankensektor oder in Unternehmensberatungen. Ein Weather Analyst hingegen beschäftigt sich ausgiebig mit Wetterdaten. Die Einsatzmöglichkeiten sind enorm.


Doch bevor Sie als Data Analyst durchstarten, brauchen Sie einen Studienabschluss als Grundlage. Die gute Nachricht: Bereits mit einem Bachelorabschluss können Sie ins Berufsleben starten und direkt erste Erfahrungen sammeln.

Herr des Datenchaos: der Data Scientist


Es zählt längst nicht nur, wer die meisten Daten sammelt, sondern wer daraus auch etwas machen kann. Dafür braucht es Fachpersonal mit der richtigen Ausbildung. Als Data Scientist beschäftigen Sie sich vor allem mit der riesigen und oft unstrukturierten Datenmenge, die viele Unternehmen sammeln. Denn im ersten Schritt muss festgestellt werden, welche Daten überhaupt relevant sind.


Dazu gehören Maßnahmen wie Tracking oder Monitoring, um die riesigen Mengen zu sortieren.

Unwichtige Daten werden herausgefiltert und so schaffen Sie eine fundierte Basis für die weitere Bearbeitung.


Der Unterschied zum Data Analyst ist dabei oft nicht groß. Gerade in kleineren Unternehmen fällt Ihnen daher auch diese Aufgabe zu. In großen Unternehmen hingegen arbeiten Sie oft spezifischer und in der Vorstufe zum Data Analyst. Während dieser seine Aufgaben von Abteilungen wie dem Marketing oder dem Vertrieb bekommt, formuliert der Data Scientist die Aufgabenstellung an das Unternehmen, die er auf Grundlage seiner Datenbasis beantworten möchte.


Der Einsatzort ist vielfältig. Sie können unter anderem Fahrpläne für Logistikunternehmen optimieren oder in der Energiebranche arbeiten. Im E-Commerce finden sich Data Scientists aber besonders häufig: Verbesserung der Algorithmen bei Onlineshops, personalisierte Werbung für das Retargeting oder auch Optimierungen von Empfehlungen beim Online-Kauf können Aufgabengebiete darstellen.


Um als Data Scientist zu arbeiten, benötigen Sie ebenfalls ein abgeschlossenes Studium. Da Sie auch erweiterte Kenntnisse in Mathematik, besonders Statistik und Stochastik, brauchen, ist meist ein Masterabschluss notwendig, bevor Sie ins Berufsleben starten können.


Der Übersetzer: die Arbeit als Data Engineer


Ein Data Engineer arbeitet in der Regel noch eine Stufe vor dem Data Scientist. Die gesammelten Daten eines Unternehmens werden in verschiedenen Formaten, Datenbanken oder Textdateien gespeichert. Um sie richtig verstehen zu können, müssen Sie sogenannte Daten-Pipelines bauen, die die unterschiedlichen Formate übersetzen und vereinheitlichen.


Ohne Sie als Data Engineer haben Scientists und Analysten nichts zu tun. Sowohl unstrukturierte als auch strukturierte Daten sind Ihr Werkzeug und Sie kennen die verschiedenen Ansätze einer Datenarchitektur und -anwendung. Dabei sind Sie oft auch als IT-Administrator tätig und nicht besonders nah am Kerngeschäft des Unternehmens. Das ist auch der grundlegende Unterschied zu einem Data Analysten.


Auch als Data Engineer können Sie überall dort arbeiten, wo große Datenmengen gesammelt und ausgewertet werden. Dazu zählen Produktionsunternehmen genauso wie Online-Händler und andere digitale Unternehmen.


Viele Data Engineers haben ein klassisches Studium der Wirtschaftsinformatik abgeschlossen. Jedoch ist es auch möglich, mit einer guten IT-Ausbildung und einiger Berufserfahrung eine gute Stelle zu finden.



Reicht der Data Analyst nicht aus?


Alle drei genannten Berufe können sich in ihren Aufgaben überschneiden. Große Unternehmen setzen auf fundierte Datenanalyse und haben zusätzlich die finanziellen Ressourcen, um ihre Teams entsprechend aufzubauen. Fakt ist: Sind alle drei Positionen im Unternehmen besetzt, dann können aus Big Data wertvolle Entscheidungen getroffen werden.


Mittelständische Unternehmen hingegen müssen ihre Stellen dem Budget anpassen. Da kommt es nicht selten vor, dass es nur einen Data Analyst gibt.


Ob Sie sich für einen Großkonzern oder den Familienbetrieb als Arbeitgeber entscheiden, liegt zum großen Teil an Ihren Vorlieben, denn beide Optionen bieten Vor- und Nachteile.


In einem großen Unternehmen ist nicht nur Ihr Aufgabenfeld spezifischer und Sie können sich in der Regel ausschließlich mit Aufgaben beschäftigen, die Ihnen liegen. Sie haben auch bessere Möglichkeiten auf Weiterbildung, internationale Projekte oder profitieren von sozialen Benefits wie Sportangeboten nach Feierabend.


In einem kleineren Unternehmen herrscht dagegen eine familiäre Atmosphäre. Sie kennen nicht nur Ihre direkten Kollegen, sondern auch den Chef persönlich. Da Ihre Aufgabengebiete oft breiter gefächert sind, erweitern Sie anhaltend Ihre Kenntnisse – learning by doing! Dadurch werden Sie mit der Zeit ein echter Allrounder.


Es ist nicht immer einfach zu entscheiden, welche Stelle wirklich zu Ihnen passt. Wir haben schon einige Kandidaten und Unternehmen zusammengebracht, die vielleicht von allein nicht zueinander gefunden hätten.


Doch längst lassen sich nicht nur Unternehmen bei der Personalsuche unterstützen. Auch als Bewerber können Sie von einer Personalberatung profitieren. Denn wir nehmen uns Zeit, Sie kennenzulernen und mehr zu erfahren, als in Ihrem Lebenslauf steht. Besonders wichtig ist es uns, auf Ihre konkreten Wünsche einzugehen, die Sie an einen potenziellen neuen Arbeitgeber haben – und das ist weitaus mehr als nur das Gehalt.


In unserem Blogbeitrag SAP Personalberatung: Wie Traumjob und Wunschkandidat zusammenfinden erklären wir ausführlich, warum Sie als Arbeitnehmer mit einer Personalberatung zusammenarbeiten sollten. Das trifft natürlich auch auf alle anderen Branchen zu.


Oft können die Begrifflichkeiten in neuen Berufsfeldern verwirrend sein und nicht immer kann man die tatsächlichen Aufgaben richtig trennen. Gerade in kleineren Unternehmen überschneiden sich die Tätigkeiten. Daher raten wir Ihnen: Egal ob Data Analyst oder einer der beiden anderen Berufe, lesen Sie sich interessante Stellenbeschreibungen immer genau durch und lassen Sie sich durch Berufsbezeichnungen nicht entmutigen.


Data Analyst, Data Scientist oder Data Engineer – als was sind Sie zurzeit tätig?

Wir freuen uns auf Ihre Antwort in den Kommentaren.


P.S.: Aus Gründen der Lesbarkeit verwende ich nur die männliche Form der Berufsbezeichnungen. Ich unterstütze sehr gern alle Bewerber jeglichen Geschlechts bei der Jobsuche! #weareallhuman