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Data Analyst vs. Business Analyst: Was sind die Unterschiede?

Was sind die Hauptunterschiede zwischen einem Datenanalysten und einem Business-Analysten? Lies alles über sie in diesem vollständigen Leitfaden.
Aktualisierte 10. Sept. 2024  · 8 Min. lesen

Du bist also neugierig auf die verschiedenen Berufe im Datenbereich und bist über ein paar verschiedene Bezeichnungen gestolpert, wie z.B. Datenanalytiker/in und Business-Analytiker/in.

Du fragst dich vielleicht: "Was ist der Unterschied zwischen diesen Rollen?".

Sie unterscheiden sich deutlich voneinander, aber sie haben auch einige Gemeinsamkeiten. In diesem Blogbeitrag gehen wir auf die Unterschiede ein und geben einen Überblick über die beiden Rollen und die Fähigkeiten, die für jede Rolle benötigt werden.

Fangen wir mit dem Hauptunterschied an.

Data Analyst vs. Business Analyst: Die wichtigsten Unterschiede

Der Hauptunterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Business-Analysten liegt in ihrem Hauptaugenmerk. Datenanalysten sind für die Analyse komplexer Datensätze verantwortlich, um Muster und Trends zu erkennen, während sich Business-Analysten darauf konzentrieren, Geschäftsanforderungen zu verstehen und mithilfe von Daten strategische Empfehlungen zu geben.

Business Analyst vs. Data Analyst: Rollen und Verantwortlichkeiten

Damit du dir ein besseres Bild davon machen kannst, was die einzelnen Berufe beinhalten, schauen wir uns ihre Aufgaben und Zuständigkeiten an:

Rolle des Datenanalysten

Datenanalysten sind dafür bekannt, dass sie mit großen Datensätzen arbeiten, um Muster und Trends zu erkennen, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen können. Sie nutzen statistische Werkzeuge, Techniken und Programmiersprachen wie SQL und Python, um Daten zu sammeln, zu bereinigen, umzuwandeln und zu analysieren.

Zu den üblichen Aufgaben eines Datenanalysten gehören:

  • Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen
  • Bereinigen und Organisieren großer Datensätze
  • Datenmanipulation für die explorative Datenanalyse
  • Durchführen von statistischen Analysen und Data Mining
  • Erstellen von Visualisierungen und Berichten zur Präsentation der Ergebnisse
  • Erkennen von Mustern und Trends in Datensätzen

Mit unserem Berufsbild Datenanalyst/in mit Python kannst du mehr über diese Aufgaben und Verantwortlichkeiten erfahren und deinen Weg in den Beruf beginnen.

Rolle des Business Analysten

Business Analysten konzentrieren sich darauf, Geschäftsziele zu verstehen, Anforderungen zu sammeln und strategische Empfehlungen zur Verbesserung von Prozessen, Produkten oder Dienstleistungen zu geben. Sie setzen analytische Fähigkeiten ein, um Daten zu interpretieren und Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung zu gewinnen.

Zu den üblichen Aufgaben eines Business Analysten gehören:

  • Identifizieren und Definieren von Geschäftsanforderungen
  • Sammeln, Analysieren und Interpretieren von Daten
  • Bewertung aktueller Prozesse und Identifizierung verbesserungswürdiger Bereiche
  • Entwicklung von Lösungen für Geschäftsprobleme
  • Berichte und Visualisierungen erstellen, um Erkenntnisse zu vermitteln

Willst du eine Karriere als Business-Analyst/in anstreben? Unser Webinar zum Thema " Wie werde ich Business Analyst" gibt einen guten Überblick über diese Rolle. Du kannst auch unseren vollständigen Leitfaden darüber lesen, was Business Analytics eigentlich ist.

Gemeinsamkeiten zwischen Datenanalysten und Wirtschaftsanalysten

Auch wenn sie unterschiedliche Schwerpunkte haben, gibt es Überschneidungen bei einigen der Fähigkeiten, die beide Rollen erfordern.

Sowohl Datenanalysten als auch Unternehmensanalysten müssen über ausgeprägte analytische Fähigkeiten verfügen, SQL und andere Programmiersprachen beherrschen und in der Lage sein, Daten zu interpretieren und Erkenntnisse zu gewinnen.

Darüber hinaus erfordern beide Rollen ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, da sie ihre Ergebnisse an Interessenvertreter/innen vermitteln müssen, die möglicherweise keinen Hintergrund in der Datenanalyse haben. Sie müssen auch in der Lage sein, mit funktionsübergreifenden Teams zu arbeiten und effektiv zusammenzuarbeiten.

Unser Kurs zu Datenkommunikationskonzepten deckt die Soft Skills ab, die für beide Rollen benötigt werden, ebenso wie unser SQL Fundamentals Skill Track.

Schlüsselqualifikationen für Datenanalysten und Business Analysten

Nachdem wir uns nun mit den Rollen und Verantwortlichkeiten beschäftigt haben, wollen wir einen Blick auf die wichtigsten Fähigkeiten werfen, die sowohl Datenanalysten als auch Geschäftsanalysten benötigen, einschließlich einiger Ressourcen, die dir den Einstieg erleichtern:

Schlüsselqualifikationen für Datenanalysten

Da Datenanalysten eher technisch veranlagt sind, liegen einige ihrer Schlüsselkompetenzen eher bei Datenanalysetools oder Visualisierungssoftware.

Schlüsselqualifikationen für Business-Analysten

  • Starke Kommunikationsfähigkeiten - Kurs Datenkommunikationskonzepte
  • SQL-Abfragen von Unternehmensdatenbanken - SQL Fundamentals Skill Track
  • Die Fähigkeit, Daten zu interpretieren und Erkenntnisse zu liefern
  • Kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten
  • Fähigkeiten zur Prozessverbesserung und zum Projektmanagement
  • Geschäftssinn und Verständnis für Branchentrends

Gehaltsvergleich: Datenanalysten vs. Business Analysten

Als Nächstes werfen wir einen Blick auf eine häufig gestellte Frage: Wie viel verdient ein Datenanalyst oder ein Business Analyst? Wir haben ausführliche Leitfäden zu den Gehältern von Datenanalysten und Business-Analysten, aber die wichtigsten Informationen findest du unten:

Laut Glassdoor liegt das Durchschnittsgehalt eines Datenanalysten in den USA bei etwa 82.000 Dollar pro Jahr, während das Durchschnittsgehalt eines Business Analysten bei 93.043 Dollar pro Jahr liegt.

Gehälter von Datenanalysten und Business Analysten

Diese Zahlen können jedoch je nach Erfahrungsstufe, Branche und Standort variieren. Datenanalysten und Business-Analysten mit mehr Erfahrung und spezialisierten Fähigkeiten können höhere Gehälter erzielen.

Datenanalysten auf Einstiegsebene verdienen im Durchschnitt etwa 57.880 Dollar pro Jahr, während Wirtschaftsanalysten auf Einstiegsebene etwa 74.000 Dollar pro Jahr verdienen.

Beachte, dass sich die Berufsbezeichnung für einen Business-Analysten weniger wahrscheinlich ändert als für einen Daten-Analysten.

Für Datenanalysten gibt es z. B. entweder ein stufenbasiertes System (Datenanalyst I, Datenanalyst II und so weiter) oder ein Junior/Senior-System. Business Analysten neigen dazu, ihre Berufsbezeichnung beizubehalten.

Überblick über Data Analytics vs. Business Analytics

Da beide Rollen in zwei verschiedenen parallelen Datenbereichen angesiedelt sind, werden wir dir auch einige Unterschiede zwischen diesen beiden Kategorien erläutern: Data Analytics und Business Analytics.

Datenanalytik

Die Datenanalyse konzentriert sich ausschließlich auf die Analyse von Daten, um Muster und Trends zu erkennen. Dazu werden Werkzeuge und Techniken wie statistische Analysen, Data Mining und maschinelles Lernen eingesetzt. Das Ziel ist es, aus den Daten Erkenntnisse zu gewinnen, die bei der Entscheidungsfindung helfen können.

Geschäftsanalytik

Business Analytics konzentriert sich mehr auf die Nutzung von Datenanalysen, um Geschäftsentscheidungen zu treffen und Prozesse oder Produkte zu verbessern. Es geht darum, Daten zu sammeln und zu analysieren, um Möglichkeiten für Geschäftswachstum, Kostensenkung oder Prozessoptimierung zu identifizieren.

Unser Kurs über Geschäftsprozessanalyse in R ist ein guter Startpunkt.

Welcher Karriereweg ist der richtige für dich?

Bevor du dich für einen Berufsweg entscheidest, solltest du versuchen, deine Stärken herauszufinden, um zu sehen, welcher Weg besser zu dir passt.

Wenn du gerne mit großen Datenmengen arbeitest, eine ausgeprägte analytische Denkweise hast und daran interessiert bist, Muster und Trends zu erkennen, dann könnte der Beruf des Datenanalysten das Richtige für dich sein.

Wenn du dagegen eher dazu neigst, die Bedürfnisse des Unternehmens zu verstehen, indem du die Interessengruppen des Unternehmens betreust und strategische Empfehlungen gibst, dann ist eine Karriere als Business Analyst vielleicht die bessere Wahl.

Wie du eine Karriere in beiden Rollen startest

Du fragst dich jetzt wahrscheinlich, wie ich anfangen kann?

Hier sind einige Schritte, die du unternehmen kannst, um eine Karriere in diesen beiden Bereichen zu starten:

1. Entwickle deine Fähigkeiten zur Datenbereinigung

Für beide Funktionen brauchst du ein solides Fundament an Fähigkeiten in der technischen Datenanalyse:

  • SQL
  • Excel
  • Statistische Analyse

Für den Einstieg kannst du unsere Skills Tracks wie SQL Grundlagen, Excel Grundlagen und Statistik Grundlagen mit R in Betracht ziehen.

Das ist eine großartige Möglichkeit, um zu beginnen, ohne sich um die technische Einrichtung kümmern zu müssen, da alle Programmierumgebungen in der DataCamp-Lernumgebung in deinem Browser für dich eingerichtet wurden.

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2. Programmiersprachen lernen

Als Nächstes kannst du eine Programmiersprache erlernen, um bei der Datenanalyse flexibler zu sein. Einige beliebte Optionen sind:

  • Python
  • R

Python ist eine der beliebtesten Sprachen, die in der Datenanalyse verwendet werden. Wenn du sie lernst, hast du einen Vorteil auf dem Arbeitsmarkt.

Unser Spickzettel zur Verwendung von Python für Data Science mit Pandas

Suchst du nach einem Ort, an dem du Python lernen kannst? Unser Kurs "Einführung in Python" ist ein guter Startpunkt.

Die Programmiersprache R ist in der wissenschaftlichen Forschung und der Datenanalyse im Gesundheitswesen sehr beliebt und eignet sich gut für statistische Analysen.

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3. Sammle Erfahrungen mit Datenvisualisierung

Erfahrung mit Datenvisualisierung

Mache dich mit gängigen Tools vertraut, wie z. B.:

  • Tableau
  • Power BI
  • Amazon QuickSight
  • Google Looker Studio

Das Erlernen dieser Tools wird dir helfen, Daten zu analysieren und zu visualisieren. DataCamp bietet auch interaktive Kurse für Tableau Fundamentals und Power BI Fundamentals an, damit du loslegen kannst, ohne eine ihrer Desktop-Apps herunterladen zu müssen.

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4. Entwickle deine Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten

Wie bereits erwähnt, erfordern beide Rollen eine effektive Kommunikation, um Ergebnisse zu präsentieren und mit Interessengruppen zusammenzuarbeiten. Du musst lernen, wie du mit verschiedenen Instrumenten und vor einer Vielzahl von Fachleuten in einem Unternehmen gut präsentieren kannst.

Um zu lernen, wie man das gut macht, übe eine Präsentation über die Erkenntnisse aus einem Datenprojekt, das du durchgeführt hast, und teile sie mit jemandem, der dir Feedback geben kann.

5. Eine Zertifizierung anstreben

Auch wenn es nicht immer notwendig ist, kann dir der Erwerb von Zertifizierungen helfen, strukturiert vorzugehen.

Lernen ohne Anleitung kann überwältigend sein, deshalb ist es immer eine gute Idee, mit den Ressourcen zu beginnen, die Experten erstellt haben.

Unsere Professional Data Analyst Zertifizierung

Einige der am häufigsten angestrebten Zertifizierungen im Bereich Datenanalyse und Business Analytics sind:

  • DataCamp Data Analyst Zertifizierung (Associate/Professional)
  • Zertifizierter Business Analysis Professional (CBAP)
  • Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate
  • Google Data Analytics Professional Zertifikat

Du kannst auch unseren separaten Leitfaden zu Business-Analysten-Zertifizierungen lesen, um eine relevante Qualifikation zu finden.

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Unsere Zertifizierungsprogramme helfen dir, dich von anderen abzuheben und potenziellen Arbeitgebern zu beweisen, dass deine Fähigkeiten für den Job geeignet sind.

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6. Netzwerken und Erfahrungen sammeln

Um auf dem Arbeitsmarkt wirklich herauszustechen, ist es wichtig, praktische Erfahrungen durch Praktika oder Teilzeitarbeit zu sammeln. Du solltest auch an Datenanalyseprojekten arbeiten, um ein Portfolio zu erstellen, das du potenziellen Arbeitgebern zeigen kannst.

Du kannst dich auch vernetzen und an (auch virtuellen) Konferenzen oder Veranstaltungen zur Datenanalyse teilnehmen, um von Branchenexperten zu lernen und wertvolle Kontakte zu knüpfen.

Du solltest dir auch die üblichen Fragen in Vorstellungsgesprächen für Business-Analysten ansehen, um sicherzugehen, dass du alle Grundlagen beherrschst.

Schlussgedanken

Die beiden Rollen des Datenanalysten und des Unternehmensanalysten sind eng miteinander verbunden, unterscheiden sich aber deutlich in ihren Schwerpunkten.

Hier ist eine Zusammenfassung der Themen, die wir behandelt haben:

  • Datenanalysten nutzen technische Fähigkeiten, um Daten zu analysieren und Erkenntnisse zu gewinnen
  • Business-Analysten konzentrieren sich auf das Verstehen von Geschäftsanforderungen und geben strategische Empfehlungen
  • Um eine Karriere in einer der beiden Funktionen zu starten, musst du sowohl technische als auch soziale Fähigkeiten entwickeln, praktische Erfahrungen sammeln und Zertifizierungen erwerben.

Um in einem dieser Bereiche anzufangen, ist es wichtig, die richtige Anleitung und die richtigen Ressourcen zu haben. Wenn du dich für eine Karriere als Datenanalyst/in interessierst, bietet DataCamp eine Zertifizierung zum/zur Associate Data Analyst/in an, die alle grundlegenden Tools und Fähigkeiten für die Arbeit abdeckt.

Wenn du eine Karriere als Business Analyst anstrebst, schau dir unseren SQL-Kurs für Business Analysten und unseren Kurs Datenanalyse in Excel an.

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