veröffentlicht am 13.09.2023 überprüft/ aktualisiert am 17.02.2024
In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt sind verschiedene „Mitarbeiter-Rollen“ oder „Aufgaben-Rollen“ unerlässlich, um Firmendaten zu verwalten, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen, die das Unternehmen voranbringen.
In diesem Beitrag beschreiben wir diese fünf dieser Rollen um das einzelne Aufgabengebiet besser abschätzen zu können.
Die Schatzjäger:innen mit klarer Spezialisierung, ohne die eine professionelle Datenanalyse nicht möglich wäre!
Business Analysts sind die Schnittstelle zwischen den technischen Datenexperten und den Geschäftsanwendern. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, Geschäftsprozesse zu verstehen, Anforderungen zu sammeln und diese in technische Spezifikationen zu übersetzen.
Sie analysieren Geschäftsdaten, identifizieren Trends und liefern Berichte, die das Management bei Entscheidungen unterstützen.
Data Analysts sind für die Datenbereinigung, -exploration und -visualisierung verantwortlich. Sie extrahieren Erkenntnisse aus vorhandenen Daten, erstellen Dashboards und Berichte, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
Sie verwenden statistische Methoden, um Muster zu erkennen und Trends vorherzusagen.
Data Scientists sind Experten für maschinelles Lernen und statistische Modelle. Sie entwickeln Algorithmen, um komplexe Probleme zu lösen, und verwenden Techniken wie künstliche Intelligenz, um Vorhersagen zu treffen. Data Scientists arbeiten eng mit Data Analysts zusammen, um Modelle zu trainieren und zu validieren.
Data Engineers sind für die Dateninfrastruktur verantwortlich. Sie entwerfen, entwickeln und warten Datenpipelines, um sicherzustellen, dass Daten effizient gespeichert, verarbeitet und abgerufen werden können.
Data Engineers arbeiten mit Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark und NoSQL-Datenbanken.
Database Administrators verwalten Datenbanken. Sie sind für die Sicherheit, Integrität und Leistung von Datenbanken verantwortlich. DBAs erstellen Tabellen, Indizes, Sicherungskopien und optimieren Abfragen, um die Datenbankleistung zu verbessern.
Gerade bei kleineren und mittelgroßen Unternehmen finden sich diese Rollen als Teilaufgabe beziehungsweise in Kombination wieder.
Data Analysts und Business Analysts spielen beide eine wichtige Rolle bei datengesteuerten Entscheidungsprozessen in Unternehmen. Betrachten wir die Unterschiede zwischen diesen beiden Rollen genauer:
Verantwortlichkeiten: BAs konzentrieren sich darauf, Geschäftsprobleme zu identifizieren und zu lösen. Sie arbeiten eng mit Stakeholdern zusammen, um Geschäftsanforderungen zu verstehen und Lösungen zu empfehlen.
Fähigkeiten: Starke Kommunikationsfähigkeiten sind für BAs unerlässlich, da sie als Vermittler zwischen Geschäftsanforderungen und technischen Lösungen agieren. Sie entwickeln Strategien und überbrücken Lücken, um sicherzustellen, dass Technologie und Geschäftsziele übereinstimmen.
Zusammenarbeit: BAs arbeiten eng mit Geschäftsanwendern, Managern und IT-Teams zusammen.
Verantwortlichkeiten: DAs arbeiten direkt mit Daten und analysieren sie, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie durchforsten große Datensätze, um Trends und Muster zu erkennen. DAs erstellen Dashboards und Berichte, um Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
Fähigkeiten: Technische Fähigkeiten sind für DAs wichtig, da sie Daten sammeln, verarbeiten und statistische Analysen durchführen. Sie verwenden Werkzeuge wie SQL, Python oder R, um Daten zu manipulieren und zu analysieren.
Zusammenarbeit: DAs arbeiten oft mit anderen Teams wie Data Scientists, Data Engineers und IT-Experten zusammen.
Insgesamt sind sowohl Data Analysts als auch Business Analysts hochbegehrte Rollen, die in der Regel gut vergütet werden. Während DAs sich auf die Daten selbst konzentrieren, sind BAs stärker in der Erfüllung von Geschäftsanforderungen und der Empfehlung von Lösungen involviert.
Die 2 Datenrollen, an die sich unsere Power BI Kurse hauptsächlich richten, sind der Data Analyst und der Business Analyst , da sie in ihren Tätigkeiten die größte Überschneidung aufweisen.
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