{"id":12390,"date":"2020-01-28T15:54:26","date_gmt":"2020-01-28T15:54:26","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/de\/insights\/4-reasons-why-data-analysts-are-great-business-guides\/"},"modified":"2020-01-29T17:33:39","modified_gmt":"2020-01-29T17:33:39","slug":"4-gruende-warum-datenanalysten-grossartige-berater-fuer-unternehmen-sind","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/4-gruende-warum-datenanalysten-grossartige-berater-fuer-unternehmen-sind\/","title":{"rendered":"4 Gr\u00fcnde, warum Datenanalysten gro\u00dfartige Berater f\u00fcr Unternehmen sind"},"content":{"rendered":"

 <\/p>\n

In den vergangenen Jahren ist die Anzahl der Stellen f\u00fcr Data Scientists (Datenwissenschaftler) deutlich gestiegen. F\u00fcr diesen Beruf gibt es unterschiedliche Definitionen. Dies hat dazu beigetragen, dass sich die Wahrnehmung eines anderen wertvollen und seit langem bestehenden Berufsbildes ver\u00e4ndert hat: die des Data-Analysten. Ich bin seit mehr als zehn Jahren im Bereich Analytics & Data t\u00e4tig. Ich m\u00f6chte kurz die Gr\u00fcnde erkl\u00e4ren, warum die wachsende Popularit\u00e4t von Datenwissenschaftlern die Wahrnehmung von Datenanalysten nicht beeinflussen sollte und wo die Unterschiede liegen.<\/p>\n

Die Zukunft von Analytics und datenwissenschaftlicher Berufsbilder<\/strong><\/h3>\n

Bei Criteo sitze ich im Global Analytics and Data Science Council. Dieses Gremium setzt sich aus F\u00fchrungskr\u00e4ften aus dem Unternehmen zusammen, die die zuk\u00fcnftigen Aufgaben und Berufsbilder in den Bereichen Analytik und Data Science in unserem Unternehmen gestalten wollen. Im Rahmen dieser Initiative haben wir uns mit dem Aufstieg der Berufsbezeichnung \u201eDatenwissenschaftler\u201c befasst. Das schloss auch die Besch\u00e4ftigung mit den vielen Buzzwords ein, die sich um diesen Begriff ranken.<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaushatte ich die Gelegenheit, mich mit Experten anderer Unternehmen auszutauschen \u2013 von disruptiven und innovativen Start-ups bis hin zu reiferen Scale-Ups. Alle Gespr\u00e4che zu diesem Thema haben zu einem Ergebnis gef\u00fchrt: Es ist besorgniserregend, wie der Aufstieg der Datenwissenschaftler die langj\u00e4hrige Bedeutung der Datenanalysten an den Rand gedr\u00e4ngt hat.<\/p>\n

Es f\u00e4llt vielen Menschen immer noch schwer zwischen den Berufsbildern Datenwissenschaftler und Datenanalyst zu unterscheiden. H\u00e4ufig wird der Beruf Datenwissenschaftler als eine verbesserte Version von Datenanalysten gesehen. Zu den bedauernswerteren Konsequenzen dieser Entwicklung geh\u00f6rt, dass Datenanalysten sich zusehends unter Druck sehen, die Stellenbezeichnung \u201eDatenwissenschaftler\u201c anzustreben, als geh\u00f6rten sie sonst zum alten Eisen. Beide Berufe haben deutliche \u00dcberschneidungen in den notwendigen F\u00e4higkeiten und Qualifikationen. Es gibt jedoch auch wesentliche Unterschiede. Beide Funktionen erf\u00fcllen in datengetriebenen Unternehmen wichtige Aufgaben. Dabei gibt es einige wesentliche Dinge zu verstehen.<\/p>\n

Datenanalysten sind nicht einfach nur die Vorg\u00e4nger von Datenwissenschaftlern.<\/strong><\/h3>\n

Betrachtet man die aktuelle Debatte, kann man den Eindruck gewinnen, dass Datenanalysten die Vorfahren der Datenwissenschaftler sind, die im Laufe der nat\u00fcrlichen Evolution zur\u00fcckblieben. Aber das ist die falsche Sichtweise. Und zwar aus den folgenden vier Gr\u00fcnden:<\/p>\n

1. Die Unterscheidung st\u00fctzt sich zu stark auf aktuelle Trends & Buzzwords.<\/strong><\/h3>\n

Nach Big Data kam das Machine Learning. Und jetzt ist KI (K\u00fcnstliche Intelligenz) in aller Munde. Die Vergabe der Berufsbezeichnung \u201eDatenwissenschaftler\u201c hat eine \u00e4hnliche Entwicklung hinter sich.<\/p>\n

Viele Unternehmen versuchen, sich diese Modeerscheinung zunutze zu machen und brillante Analysten zu gewinnen, indem sie ihnen Jobs mit der vielleicht etwas vollmundigen Bezeichnung \u201eDatenwissenschaftler\u201c anbieten. Eine solche Darstellung entspricht zwar nicht unbedingt der Wahrheit, sieht jedoch \u00e4u\u00dferst sexy aus. Ein kurzer Blick auf die Stellenb\u00f6rse von LinkedIn zeigt beispielsweise dreimal mehr offene Stellen f\u00fcr Datenwissenschaftler als f\u00fcr Datenanalysten.<\/p>\n

2. Data Analytics wurde ungerechtfertigt abgewertet.<\/strong><\/h3>\n

Zwar ben\u00f6tigen Datenanalysten und Datenwissenschaftler zum Teil die gleichen F\u00e4higkeiten und Qualifikationen, doch der Unterschied zeigt sich in ihren beruflichen Aufgabenfeldern. Von ihnen wird nicht erwartet, dass sie dieselben F\u00e4higkeiten anwenden und entwickeln.<\/p>\n

Datenanalysten konzentrieren sich auf gesch\u00e4ftsnahe, umsetzbare Erkenntnisse. Sie sind n\u00e4her an den Entscheidungstr\u00e4gern der Wirtschaft und arbeiten unter strengen Zeitvorgaben. Ihre Aufgabe ist es, strategische Gesch\u00e4ftsentscheidungen unter den gleichen Bedingungen zu treffen, mit denen die F\u00fchrungskr\u00e4fte konfrontiert sind: k\u00fcrzere Themenlebenszyklen, ein stark wettbewerbsorientiertes Umfeld, Kundengespr\u00e4che, Umsatzdruck und vieles mehr.<\/p>\n

Das bedeutet nicht, dass sie nicht in der Lage sind, l\u00e4ngerfristige Themen voranzutreiben, aber das ist einfach nicht der Aspekt, unter dem sie den gr\u00f6\u00dften Mehrwert schaffen.<\/p>\n

3. Datenanalysten kennen das Branchen-\u00d6kosystem, die Produkte und die Marktzahlen.<\/strong><\/h3>\n

Es ist sogar so, dass Erfahrungen als Datenanalyst eine gute Grundlage bilden, wenn ihr von einer Karriere in der Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung tr\u00e4umt. Es kommt nicht nur darauf an, was ihr k\u00f6nnt oder nicht k\u00f6nnt. Es geht auch darum, welche Auswirkungen eure Arbeit auf das Gesch\u00e4ft haben soll.<\/p>\n

Datenanalysten sind in einer besseren Position, um mit ihren Ansprechpartnern in den unterschiedlichen Teams zu kommunizieren und die Ergebnisse f\u00fcr diese aufzuschl\u00fcsseln. Es f\u00e4llt ihnen leicht, Vokabular und Inhalte auf ihr Publikum anzupassen.<\/p>\n

4. Viele F\u00fchrungskr\u00e4fte sehen Datenanalysten als Berater f\u00fcr das Gesch\u00e4ft.<\/strong><\/h3>\n

In der Tat f\u00fchre ich seit Jahren den Bereich, den man in vielen anderen Unternehmen als Daten-Analytics oder Datenwissenschaft bezeichnen w\u00fcrde. Ich wei\u00df aus erster Hand, dass Datenwissenschaftler einen enormen Mehrwert bringen, wenn ihre Skills richtig eingesetzt werden: zum Beispiel bei tiefergehenden Analysen oder bei der Entwicklung prognostischer Werkzeuge.<\/p>\n

Wenn es jedoch um Verst\u00e4ndnis und Einfluss im Bereich der Gesch\u00e4ftsstrategie geht, k\u00f6nnen sie Datenanalysten nicht ersetzen. Ich kann mit Sicherheit sagen, dass F\u00fchrungskr\u00e4fte in Unternehmen zunehmend gerne mit Datenanalysten zusammenarbeiten. Sie sehen diese als wichtige Berater f\u00fcr ihr Gesch\u00e4ft.<\/p>\n

Beide spielen ihre St\u00e4rken am besten aus, wenn sie sich gemeinsam entwickeln.<\/strong><\/h3>\n

Der Aufstieg der Berufsbezeichnung Datenwissenschaftler hat mir dabei geholfen, die Rolle und den Wert von Datenanalysten (insbesondere im Vergleich mit Datenwissenschaftlern) besser zu verstehen. Und ich nutze diese Gelegenheit, um die Wichtigkeit noch einmal zu betonen und die Vorteile dieses Berufsbildes darzustellen. Lang lebe der Datenanalyst!<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

  In den vergangenen Jahren ist die Anzahl der Stellen f\u00fcr Data Scientists (Datenwissenschaftler) deutlich gestiegen. F\u00fcr diesen Beruf gibt es unterschiedliche Definitionen. Dies hat dazu beigetragen, dass sich die Wahrnehmung eines anderen wertvollen und seit langem bestehenden Berufsbildes ver\u00e4ndert hat: die des Data-Analysten. 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