Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts, Data Scientists – im ersten Moment hören sich die Berufsbezeichnungen unserer Data Spezialisten irgendwie alle ähnlich an. Kennst du denn die Unterschiede?
Wenn du dich fragst, wie ein Data Team grundsätzlich aufgebaut ist und wer dort welche Verantwortungen trägt, dann ist dieser Blogbeitrag genau das Richtige für dich!
Die Data Rollen
Unser Motto bei COCUS ist „Start small, think big, move fast!“. Starten wir also auch hier mal klein und erklären dir die einzelnen Berufsbezeichnungen im Data-Bereich:
- Data Engineer
Ein Data Engineer macht die Daten deines Unternehmens zugänglich und verfügbar. Er entwickelt dabei die grundlegende Infrastruktur in deinem Unternehmen, z. B. die Datenpipelines, die Verarbeitungsprozesse und, falls kein Cloud-Engineer Teil des Teams ist, das Cloudsystem. Dabei kommen unter anderem Tools wie Python und AWS zum Einsatz. Meistens sind die freigelegten Daten dann aber noch in einem chaotischen und ungeordneten Zustand.
- Analytics Engineer
Ein Analytics Engineer arrangiert die zu verarbeiteten Daten so, dass die Daten leicht analysiert, visualisiert und weiterverwendet werden können. Neben dem Optimieren ist er verantwortlich für die Wartung, also das Überwachen der Leistung der analytischen Systeme. Dementsprechend behebt er Probleme, fügt neue Funktionen hinzu und stellt dabei sicher, dass die Systeme immer verfügbar und skalierbar sind. Er ist die zentrale Schnittstelle zwischen dem Data Engineer und dem Data Analyst bzw. Data Scientisten.
- Data Analyst
Ein Data Analyst hat nämlich die Aufgabe, große Mengen an Daten zu sammeln, zu untersuchen und zu interpretieren. Dafür werden Tools wie SQL und Tableau eingesetzt. Mehr dazu
Er bereitet die Daten in businessrelevante Informationen auf, die deinem Unternehmen wichtige Erkenntnisse liefern oder dir zur Problembehebung dienen können.
Er bereitet die Daten in businessrelevante Informationen auf, die deinem Unternehmen wichtige Erkenntnisse liefern oder dir zur Problembehebung dienen können.
- Data Scientist
Der Verantwortungsbereich des Data Scientists grenzt sich zu guter Letzt darin ab, dass fortgeschrittene statistische Methoden und Machine Learning sein Täglichbrot sind. Damit kann er dann Prognosen ableiten und deinem Unternehmen oder deiner Abteilung daten-basierte Entscheidungsgrundlagen liefern. Besonders spannend und oft diskutiertes Thema ist predictive Maintenance.
Natürlich sind die Verantwortungsbereiche der Data Spezialisten aber durch Unterschiede wie die Größe deines Unternehmens, die Branche und die Art der Daten, die gesammelt und analysiert werden, auch fließend.
Wie ein Data Team funktioniert
Als nächstes wollen wir Groß denken! Wie sieht also die Zusammenarbeit der Data Spezialisten genau aus? Dazu haben wir ein anschauliches Beispiel für dich:
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Du kannst dir bestimmt schon vorstellen, dass neben der step-by-step Arbeit aus unserem Tassenbeispiel auch viele Interaktionen zwischen den Data Spezialisten und den Stakeholdern deines Unternehmens stattfinden. Die Data Spezialisten arbeiten z. B. mit deinem IT-Team zusammen, um die Analysesysteme ordnungsgemäß in die übrige technologische Infrastruktur deines Unternehmens zu integrieren.
Außerdem ist die Zusammenarbeit mit den Produkt-, Marketing-, F&E- und ähnlichen Teams deines Unternehmens sehr wichtig, um die Datenanforderungen zu verstehen und entsprechende Wege für daten-basierte Geschäftsentscheidungen zu schaffen. Bei COCUS arbeiten wir mit agilen Methoden, um deine Erwartungen regelmäßig abzufangen und in unseren Entwicklungsprozess einzubinden. Mehr dazu
