In der heutigen datengetriebenen Geschäftswelt ist die Entscheidung, wen man einstellt – einen Dateningenieur oder einen Datenwissenschaftler –zunehmend entscheidend geworden. Aufgrund der globalen digitalen Transformation und des KI-Megatrends priorisieren immer mehr Unternehmen Daten. Tatsächlich berichtet die diesjährige AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey, dass „Investitionen in Daten und KI für 91 % der Unternehmen oberste Priorität haben“ und dass der „Halo-Effekt“ von KI auf Daten 94 % der Befragten dazu veranlasst hat, sich noch stärker auf Daten zu konzentrieren.
Die Fokussierung auf Daten hat ein komplexes Entscheidungsumfeld für Führungskräfte geschaffen, insbesondere beim Aufbau ihrer Datenteams. Obwohl sowohl Data Engineers als auch Data Scientists mit Daten arbeiten, stehen ihre Rollen in einer symbiotischen Beziehung zueinander und unterscheiden sich in ihren täglichen Aufgaben. In diesem Artikel beleuchten wir die wichtigsten Unterschiede zwischen diesen beiden wichtigen Datenexperten und ihre unterschiedlichen Aufgaben im Datenökosystem eines Unternehmens. Abschließend untersuchen wir wichtige Geschäftsszenarien, die die strategische Entscheidung zwischen der Einstellung eines Data Engineers und eines Data Scientists beeinflussen.
Dateningenieur vs. Datenwissenschaftler: Die heutigen Datenrollen verstehen
„Unternehmen erschließen endlich ihre unstrukturierten Daten“, heißt es im Data Trends Report von Snowflake. Diese Daten bergen enormes Geschäftspotenzial, das entdeckt und genutzt werden kann, um Betriebsabläufe zu verbessern, potenzielle datenbezogene Risiken zu eliminieren und Innovationen voranzutreiben.
Die schiere Menge und Komplexität moderner Datenoperationen erfordert ein klares Verständnis dafür, wie Data Engineers und Data Scientists zum Unternehmenserfolg beitragen. Obwohl diese Rollen auf den ersten Blick ähnlich klingen, erfüllen sie im Datenökosystem unterschiedliche, aber sich ergänzende Aufgaben. Ohne zu wissen, was Data Engineers von Data Scientists unterscheidet, begehen viele Unternehmen den kostspieligen Fehler, einen Data Scientist einzustellen, obwohl sie eigentlich zuerst einen Data Engineer benötigen – oder umgekehrt.
Ohne die richtige Dateninfrastruktur und die von Dateningenieuren bereitgestellten Pipelines wird selbst der erfahrenste Datenwissenschaftler Schwierigkeiten haben, Mehrwert zu liefern. Umgekehrt bedeutet eine robuste Dateninfrastruktur ohne die analytische Expertise eines Datenwissenschaftlers, dass wertvolle Erkenntnisse verloren gehen, die das Unternehmenswachstum vorantreiben könnten.
Echte Business Intelligence entsteht durch eine solide Datenbasis. Viele Unternehmen behaupten zwar, datengesteuert zu arbeiten, doch die Qualität Ihrer Entscheidungen hängt von der Qualität Ihrer Dateninfrastruktur ab. Als Führungskraft investieren Sie in die ordnungsgemäße Datenerfassung und -verwaltung. Sie sammeln nicht nur Informationen, sondern legen auch den Grundstein für strategische Vorteile und nachhaltiges Wachstum.
Lassen Sie uns die Fachgebiete und Verantwortlichkeiten jedes dieser Datenexperten genauer untersuchen:
Hauptaufgaben des Dateningenieurs
Dateningenieure sind die Architekten der Dateninfrastruktur und verantwortlich für den Aufbau und die Pflege der Grundlage für eine effektive Datenanalyse. Sie spielen eine entscheidende Rolle bei der Datenaufbereitung und gewährleisten die Datenqualität durch umfassende Bereinigungsprozesse, die Probleme wie fehlende Werte, Datenbeschädigungen und inkonsistente Datenformatierungen beheben.
Ein wesentlicher Teil dieser Vorbereitung erfolgt während der ETL-Pipeline (Extrahieren, Transformieren, Laden), in der die Daten verschiedenen Transformations- und Optimierungsverfahren unterzogen werden. Nach der Verarbeitung werden die verfeinerten Daten in Cloud-basierte Data Warehouses übertragen, wo sie durch die Integration zusätzlicher Datensätze angereichert und so ihr analytischer Wert gesteigert werden können. Die Erstellung und Ausführung von ETL-Prozessen ist ein Beispiel für technisches Fachwissen. Sehen wir uns jedoch an, was sonst noch in den Verantwortungsbereich eines Dateningenieurs fällt:
Infrastrukturentwicklung
Dateningenieure entwerfen und implementieren skalierbare Datenpipelines, erstellen robuste Datenspeicherlösungen und gewährleisten gleichzeitig die Zuverlässigkeit und Leistung des Systems. Sie sind außerdem für die Entwicklung von Datenintegrationsframeworks verantwortlich.
Technische Verantwortlichkeiten
Zu den Hauptaufgaben gehören der Aufbau von ETL-Prozessen und die Implementierung von Datensicherheitsprotokollen. Ein Data Engineer ist außerdem für die Verwaltung von Data-Warehousing-Lösungen sowie die Erstellung und Pflege von APIs für den Datenzugriff verantwortlich. Nicht zuletzt müssen Data Engineers Wege finden, die Datenbankleistung und den Datenzugriff kontinuierlich zu verbessern.
Qualitätssicherung
Im Bereich Qualitätssicherung müssen Dateningenieure die Genauigkeit und Konsistenz der Daten sicherstellen und Datenvalidierungsprozesse implementieren. Darüber hinaus müssen sie hohe Standards in der Datenverwaltung einhalten und die Leistung des Überwachungssystems gewährleisten.
Hauptverantwortungsbereiche des Data Scientists
Data Scientists sind analytische Spezialisten, die Rohdaten in umsetzbare Geschäftserkenntnisse umwandeln. Ihre Kernkompetenzen liegen eher im geschäftsorientierten Bereich und erstrecken sich über mehrere wichtige Bereiche:
Analytik und Modellierung
Datenwissenschaftler entwickeln prädiktive Modelle und führen statistische Analysen durch. Sie können, wenn auch nicht zwingend, an der Entwicklung von Algorithmen für maschinelles Lernen und KI-Modellen arbeiten, wenn ein entsprechender Anwendungsfall vorliegt. Sie sind außerdem für die Entwicklung von Hypothesen (Null- und Alternativhypothesen) und Testmethoden (A/B-Tests, multivariate Tests, Chi-Quadrat-Tests usw.) verantwortlich.
Business Intelligenz (BI)
Im Bereich Business Intelligence spielen Data Scientists eine zentrale Rolle, da sie sich auf mehrere miteinander verbundene Aufgaben konzentrieren. Ihre Hauptaufgabe besteht darin, aussagekräftige Trends und Muster in riesigen Datensätzen zu erkennen und Unternehmen so zu ermöglichen, die zugrunde liegende Geschäftsdynamik und das Kundenverhalten zu verstehen. Durch ausgefeilte Mustererkennung und statistische Analysen decken sie verborgene Zusammenhänge auf, die sonst möglicherweise unbemerkt bleiben.
Später können sie robuste Prognosemodelle entwickeln, die Unternehmen dabei helfen, sich auf zukünftige Trends und Marktveränderungen vorzubereiten und neue Geschäftsmöglichkeiten zu erschließen. Diese Vorhersagemodelle kombinieren historische Daten mit aktuellen Marktindikatoren, um präzise Prognosen zu liefern, die strategische Entscheidungen unterstützen. Ein weiterer wichtiger BI-Aspekt einer Data Scientist-Rolle umfasst
Am wichtigsten ist vielleicht, dass Data Scientists komplexe analytische Erkenntnisse hervorragend in umsetzbare Geschäftserkenntnisse umwandeln. Sie schließen die Lücke zwischen Rohdatenanalyse und praktischer Geschäftsanwendung und übersetzen statistische Erkenntnisse in konkrete Empfehlungen, die strategische Initiativen vorantreiben.
Strategische Kommunikation
Datenwissenschaftler kommunizieren mit Stakeholdern und schlagen strategische, umsetzbare Erkenntnisse vor, die durch Daten untermauert werden. Darüber hinaus sind sie für die Entwicklung umfassender Datenvisualisierungslösungen verantwortlich. Von interaktiven Dashboards über detaillierte Berichte bis hin zu umfassenden Analyseberichten können sie komplexe Datenmuster interpretieren und für Laien leicht zugänglich machen.
Dateningenieur vs. Datenwissenschaftler: Geschäftsauswirkungen und Wertschöpfung
Lassen Sie uns analysieren, wie Data Engineers und Data Scientists den Mehrwert für Ihr Unternehmen schaffen und, noch wichtiger, welchen Einfluss sie auf Ihr Unternehmen haben können. Data Engineers sind sozusagen Ihre Effizienzexperten im Hintergrund. Sie sorgen dafür, dass Ihre Datensysteme reibungslos laufen, reduzieren frustrierende Systemverzögerungen und verhindern kostspielige Datenpannen. Mit einem kompetenten Data Engineer an Bord erzielen Sie reibungslosere Abläufe, schnellere Datenverarbeitung und erhebliche Kosteneinsparungen bei Ihrer Infrastruktur – im Grunde helfen sie Ihnen, mit weniger mehr zu erreichen.
Datenwissenschaftler sind Ihre zukunftsorientierten Wertschöpfer. Sie können Ihnen sagen, welche Kunden im nächsten Monat wahrscheinlich abwandern, wo Sie mit Ihrer Preisgestaltung Geld verschenken oder welches Marktsegment Sie als Nächstes ansprechen sollten. Ihr Einfluss zeigt sich direkt in Ihren Umsatzzahlen – sei es durch das Erkennen neuer Chancen, die Optimierung Ihrer aktuellen Abläufe oder indem sie Ihnen helfen, Markttrends immer einen Schritt voraus zu sein. Wenn Ihre Führungskräfte wichtige Entscheidungen treffen müssen, liefern Ihre Datenwissenschaftler die konkreten Beweise dafür.
Es ist, als ob der Dateningenieur die Autobahn baut und der Datenwissenschaftler die Autos fährt, die Geschäftswert liefern. Ohne eine gute Autobahn kommt selbst der beste Fahrer nicht schnell voran. Und ohne qualifizierte Fahrer bringt selbst die beste Autobahn keinen Mehrwert. Wenn beides stimmt, geschieht die Magie. Das Ergebnis: Ihr Unternehmen senkt nicht nur die Betriebskosten, sondern steigert auch aktiv Ihr Wachstum – dank datenbasierter Präzision.
Unser Team aus Datenexperten kann Ihnen dabei helfen, Ihre aktuellen Datenkapazitäten zu bewerten und die richtige Datenstrategie für Ihre Geschäftsziele zu finden.
Dateningenieur vs. Datenwissenschaftler: Wann brauchen Sie sie?
Nachdem wir nun die wichtigsten Verantwortungsbereiche von Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern behandelt haben, können wir besprechen, wann Ihr Unternehmen welche dieser Fachkräfte benötigt.
Es ist Zeit, Dateningenieure einzustellen, wenn Sie Folgendes haben:
- Herausforderungen durch wachsende Datenmengen
Betrachten wir ein Geschäftsbeispiel aus der Luftfahrt, einem der Kernkompetenzbereiche von Dreamix. Ein einzelnes Verkehrsflugzeug generiert pro Flug bis zu 844 TB Daten durch verschiedene Sensoren, die alles von der Triebwerksleistung bis zum Kabinendruck überwachen. Wenn eine Fluggesellschaft täglich Hunderte von Flügen durchführt, stellt dies eine enorme Herausforderung für die Datenverarbeitung dar, die eine hochentwickelte Infrastruktur für Echtzeitanalysen erfordert. Um dieses Problem zu lösen, könnte ein erfahrener Dateningenieur eine Implementierung mit Apache Kafka oder ähnlichen Streaming-Plattformen für die Echtzeit-Datenerfassung durchführen. Darüber hinaus können verteilte Verarbeitungssysteme mit robusten Technologien wie Apache Spark für die Verarbeitung massiver Datenströme erstellt werden.
- Integrationsengpässe
Integrationsengpässe können, wenn sie nicht richtig bewältigt werden, zu erheblichen Geschäftsunterbrechungen führen. Qualifizierte Dateningenieure können eine sichere Datenintegrationsarchitektur mithilfe von Edge Computing oder Data Tiering entwickeln. Ein Dateningenieur kann außerdem API-bezogene Herausforderungen bewältigen, indem er maßgeschneiderte API-Lösungen entwickelt und komplexe API-Orchestrierungen durchführt.
- Leistungsprobleme
Ein weiterer wichtiger Hinweis darauf, dass Sie einen Dateningenieur benötigen, sind Leistungsprobleme. Bleiben wir beim Beispiel der Luftfahrt, insbesondere bei Fluggesellschaften, bei denen Echtzeitleistung entscheidend ist. Flugbetreiber benötigen sofortigen Zugriff auf Flugzeugleistungsdaten, Wetterberichte und Wartungsaufzeichnungen, um schnelle, aber datenbasierte Entscheidungen über Flugsicherheit und -betrieb treffen zu können. In diesem Fall könnte ein Dateningenieur In-Memory-Schlüsselwertdatenbanken (wie Redis) für den sofortigen Zugriff auf kritische Flugdaten sowie Datenpartitionierungsstrategien zur Optimierung der Abfrageleistung implementieren.
- Bedenken hinsichtlich der Datenqualität
Bedenken hinsichtlich der Datenqualität werden kritisch, wenn inkonsistente oder fehlerhafte Daten zu fehlerhaften Geschäftsentscheidungen führen. Ein Beispiel aus der Praxis ist ein Gesundheitsdienstleister, der Patientenakten über mehrere Einrichtungen hinweg verwaltet. Doppelte Datensätze, inkonsistente Formatierungen oder fehlende wichtige Informationen können die Qualität der Patientenversorgung beeinträchtigen und möglicherweise sogar zu Problemen bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften führen. Deshalb implementieren Dateningenieure Validierungsregeln, Standardisierungsprozesse und Qualitätsüberwachungssysteme, um die Datenintegrität zu gewährleisten.
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Es ist Zeit, Datenwissenschaftler einzustellen, wenn Sie Folgendes haben:
- Bedarf an Vorhersagefähigkeiten
Wenn Unternehmen auf sich verändernde Markttrends vorbereitet sein und widerstandsfähig bleiben müssen, sind Datenwissenschaftler unverzichtbar. In der Luftfahrtbranche beispielsweise könnten Datenwissenschaftler Modelle entwickeln, die den Wartungsbedarf von Flugzeugen anhand von Sensordatenmustern vorhersagen. Oder sie können Algorithmen erstellen, um die Passagiernachfrage für bestimmte Strecken vorherzusagen. Datenwissenschaftler können auch einen geschäftlichen Mehrwert schaffen, indem sie prädiktive Systeme zur Optimierung des Treibstoffverbrauchs entwickeln – und so sowohl zur Betriebsoptimierung als auch zur Nachhaltigkeit der Luftfahrt beitragen.
- Hohe Anforderungen an die Analyse des Kundenverhaltens
Das Aufdecken von Mustern im Kundenverhalten und die Ableitung von Geschäftswert aus Daten ist eine weitere Schlüsselkompetenz von Datenwissenschaftlern. In der Praxis bedeutet dies die Analyse von Passagierbuchungsmustern, um dynamische Preisstrategien zu optimieren. Dies kann durch NDC und Offer & Order geschehen, einige der wichtigsten Luftfahrttechnologietrends für 2025, oder durch die Erstellung personalisierter Marketingempfehlungen auf Basis verfügbarer historischer Daten.
- Marktoptimierungsmöglichkeiten
Auch in geschäftlicher Hinsicht tragen erfahrene Datenwissenschaftler zu Marktoptimierungsstrategien bei. Beispielsweise unterstützen sie Unternehmen bei der Umsatzoptimierung, indem sie optimale Streckennetze anhand der Passagiernachfrage identifizieren oder die Preisstrategien der Wettbewerber analysieren.
- Strategische Planungsanforderungen
Datenwissenschaftler unterstützen langfristige geschäftsstrategische Entscheidungen, indem sie Tools zur Szenariomodellierung für Flottenerweiterungen oder Prognosemodelle für neue Strecken oder Dienstleistungen entwickeln. Sie können außerdem Tools zur Marktanteilsanalyse entwickeln, um wichtige Wachstumschancen zu identifizieren. Nicht zuletzt unterstützen sie durch die Analyse langfristiger Trends Führungskräfte auf Führungsebene dabei, fundierte strategische Investitionen in die richtigen Technologien zu tätigen.
Nachdem Sie nun wissen, wann Sie Dateningenieure und wann Datenwissenschaftler benötigen, finden Sie hier ein Beispiel für eine Integrations-Roadmap.
Als Geschäftsinhaber oder Führungskraft sollte die Wahl zwischen diesen Rollen mit Ihrer aktuellen Datenreife, Ihren unmittelbaren Geschäftsanforderungen und Ihren langfristigen strategischen Zielen übereinstimmen. Betrachten Sie Ihre
unmittelbaren Schwachstellen Ihres Unternehmens: Wenn Sie Probleme mit der Datenerfassung, dem Datenzugriff und der Systemleistung haben, ist ein Dateningenieur möglicherweise die erste Wahl. Wenn Sie vorhandene Daten für prädiktive Erkenntnisse und strategische Planung nutzen möchten, könnte ein Datenwissenschaftler die richtige Wahl sein, um den Geschäftswert zu steigern.
Dateningenieur vs. Datenwissenschaftler: Treffen Sie Ihre strategische Wahl
Hoffentlich wissen Sie jetzt besser, was Data Engineers von Data Scientists unterscheidet. Es ist mehr als nur eine technische Überlegung – es ist eine strategische Geschäftsentscheidung, die sich auf die Datenkapazitäten und den Wettbewerbsvorteil Ihres Unternehmens auswirkt. Während Data Engineers die robuste Infrastruktur aufbauen und optimieren, die für die Verarbeitung der heutigen Datenmengen unerlässlich ist, transformieren Data Scientists diese Grundlage in umsetzbare Geschäftserkenntnisse, die Wachstum und Innovation fördern.
Wie in der ersten Infografik dargestellt, unterscheiden sich ROI-Zeitplan und -Auswirkungen erheblich, wenn ein Data Engineer oder ein Data Scientist die Anforderungen erfüllt. Data Engineers liefern in der Regel innerhalb von drei bis sechs Monaten Mehrwert, vor allem durch verbesserte Datenverfügbarkeit, verkürzte Verarbeitungszeiten und höhere Systemzuverlässigkeit. Data Scientists hingegen erzielen oft innerhalb von sechs bis zwölf Monaten positive Ergebnisse durch Umsatzoptimierung, verbesserte Kundeneinblicke und strategische Entscheidungsunterstützung.
Die richtige Wahl zwischen einem Data Engineer und einem Data Scientist hängt maßgeblich von den spezifischen Anforderungen und Zielen Ihres Unternehmens sowie der Reife seiner Dateninfrastruktur ab. Ihre endgültige Entscheidung sollte auf einem klaren Verständnis der aktuellen Herausforderungen und zukünftigen Geschäftsziele sowie einer soliden Datenstrategie basieren. Stellen Sie sicher, dass die Einstellung mit der langfristigen Vision und den unmittelbaren Prioritäten Ihres Unternehmens übereinstimmt. Wenn möglich, bietet die ausgewogene Besetzung beider datenbezogener Rollen einen umfassenden Ansatz zur Nutzung von Daten als strategisches Kapital.
Sind Sie bereit für Ihr nächstes Data-Science-Projekt? Lassen Sie uns Ihre Datenstrategie besprechen und erfahren Sie, wie wir Ihnen beim Aufbau eines Data-Science-Teams helfen und gemeinsam echten Geschäftswert schaffen können.
