Berufsbilder und Arbeitsrollen in der Datenverarbeitung

Daten sind das neue Gold – aber nur, wenn sie richtig genutzt werden. Die digitale Transformation hat neue Berufsbilder in der Datenverarbeitung geschaffen, die sich in ihren Aufgaben und Kompetenzen stark unterscheiden. Während sich die einen auf die Entwicklung von Algorithmen konzentrieren, kümmern sich andere um die Qualität und Verfügbarkeit von Daten oder die technische Infrastruktur.

Hier ein Überblick über die wichtigsten Rollen in der Datenverarbeitung:

1. Datenwissenschaftler:in (Data Scientist)
   Data Scientists sind die Problemlöser:innen in der Datenwelt. Sie entwickeln komplexe Modelle und Algorithmen, um in großen Datenmengen Muster und Zusammenhänge zu erkennen. Dabei nutzen sie Techniken wie maschinelles Lernen, statistische Analysen und Datenvisualisierung, um Vorhersagemodelle zu erstellen, die Geschäftsentscheidungen unterstützen.

🔹 Beispiel: Dein Chef möchte wissen, welche Kunden bald abspringen werden. Du analysierst vergangene Daten, entwickelst ein Vorhersagemodell und gibst eine Liste mit gefährdeten Kunden aus.

2. Dateningenieur (Data Engineer)
   Data Engineers legen das technische Fundament, auf dem alle datenbasierten Prozesse aufbauen. Sie entwickeln Datenpipelines, speichern und verarbeiten große Datenmengen und sorgen dafür, dass die benötigten Daten zuverlässig und in hoher Qualität zur Verfügung stehen. Ihre Arbeit umfasst häufig ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) und den Einsatz von Big-Data-Technologien wie Hadoop oder Apache Spark.

Beispiel: Du baust eine automatisierte Datenpipeline auf, die täglich Millionen von Datensätzen aus verschiedenen Quellen sammelt, bereinigt und in einer zentralen Datenbank speichert.

3. Datenanalyst (Data Analyst)
   Data Analysts sind für die Analyse und Visualisierung von Daten zuständig. Sie unterstützen Unternehmen dabei, datenbasierte Entscheidungen zu treffen, indem sie Zahlen interpretieren und Dashboards oder Berichte erstellen. Im Gegensatz zu Data Scientists liegt ihr Fokus weniger auf prädiktiven Modellen als auf der deskriptiven Analyse.

Beispiel: Deine Chefin möchte wissen, wie gut die letzte Marketingkampagne gelaufen ist. Du wertest die Verkaufsdaten aus, erstellst ein Dashboard und zeigst, dass die Kampagne den Umsatz um 20 % gesteigert hat.

4. Datenverwalter (Data Steward)
   Data Stewards stellen die Datenqualität und -konsistenz im Unternehmen sicher. Sie stellen sicher, dass die Daten korrekt, aktuell und standardisiert sind und arbeiten eng mit Data Engineers und Analysten zusammen.

Beispiel: Dein Unternehmen speichert Kundendaten in verschiedenen Systemen. Du sorgst dafür, dass diese Daten konsistent, fehlerfrei und vollständig sind, indem du Dubletten bereinigst und fehlende Informationen ergänzst.

5. Datenarchitekt (Data Architect)
   Datenarchitekt:innen entwerfen die Struktur und Architektur von Datenbanken und Systemen. Sie entscheiden, wie Daten gespeichert, verarbeitet und organisiert werden, damit Unternehmen effizient darauf zugreifen können.

Beispiel: Dein Unternehmen wächst und benötigt eine skalierbare Datenbankarchitektur. Du entwirfst eine Lösung, die Millionen von Transaktionen pro Tag verarbeiten kann.

6. Ingenieur für maschinelles Lernen
   Machine Learning Engineers setzen KI-Modelle in die Praxis um. Während Data Scientists die Modelle entwickeln, sorgen sie dafür, dass diese automatisiert und skalierbar in Software integriert werden.

🔹 Beispiel: Du entwickelst ein Recommender-System für einen Online-Shop, das auf Basis vergangener Einkäufe personalisierte Produktempfehlungen gibt.

Zusammenfassung: Wer macht was?

Wer passt wohin?

• Du liebst Statistik & Modelle? → Data Scientist
• Dateninfrastruktur ist dein Ding? → Data Engineer
• Du willst Zahlen verständlich präsentieren? → Data Analyst
• Du hast ein Auge für saubere Daten? → Data Steward
• Du willst Systeme von Grund auf bauen? → Data Architect
• KI soll mehr als nur eine Idee sein? → Machine Learning Engineer