Einleitung: Mehr als nur Jobtitel – Die strategische Notwendigkeit eines ausdifferenzierten Daten-Teams

In der modernen digitalen Ökonomie ist die Fähigkeit, Daten zu sammeln, längst keine Besonderheit mehr; sie ist eine betriebliche Notwendigkeit. Der wahre Wettbewerbsvorteil liegt nicht im Besitz von Daten, sondern in der industriellen Fähigkeit, diese Rohstoffe systematisch in strategischen Wert umzuwandeln. Für technische Führungskräfte wie CTOs und VPs of Engineering stellt sich daher nicht die Frage, ob ein Daten-Team aufgebaut werden soll, sondern wie dieses Team strukturiert sein muss, um maximale Wirkung zu erzielen.

Die Begriffe Data Engineer, Data Scientist und Data Analyst werden in der Praxis oft unpräzise und fälschlicherweise synonym verwendet.1 Diese semantische Unschärfe ist jedoch mehr als ein harmloser Fauxpas im HR-Jargon. Sie ist häufig ein Symptom für eine fehlende strategische Klarheit in der Datenstrategie eines Unternehmens. Eine Organisation, die diese fundamentalen Rollen nicht klar voneinander abgrenzen kann, hat wahrscheinlich auch keine ausgereifte Vorstellung davon, wie ihr eigener Wertschöpfungsprozess von der rohen Information zur handlungsleitenden Erkenntnis aussieht. Die Konsequenzen sind gravierend: ineffiziente Teamstrukturen, kostspielige Fehlbesetzungen, frustrierte Spezialisten und letztlich verpasste Geschäftschancen. Ein Data Scientist, der 80 % seiner Zeit mit der Bereinigung von Daten verbringt, weil die Infrastruktur fehlt, ist eine teure Fehlinvestition. Ein Data Engineer, der Ad-hoc-Reports erstellen muss, ist eine Verschwendung von hochspezialisiertem Talent.

Dieser Leitfaden dient als strategischer Kompass für technische Entscheider. Er positioniert die Unterscheidung dieser drei Kernrollen nicht als Definitionsfrage, sondern als zentrale architektonische Herausforderung beim Aufbau einer wertschöpfenden Organisationseinheit. Es wird ein Framework vorgestellt, das die Rollen nicht isoliert betrachtet, sondern als interdependetes System, das den gesamten Datenlebenszyklus abdeckt. Ziel ist es, Ihnen eine fundierte Grundlage zu bieten, um Ihr Datenteam gezielt nach den Bedürfnissen und dem spezifischen Reifegrad Ihres Unternehmens zu strukturieren. Die Klärung dieser Rollen ist somit der erste, entscheidende Schritt zur Formalisierung und Professionalisierung Ihrer gesamten Datenstrategie und legt das Fundament für eine Organisation, die Daten nicht nur verwaltet, sondern meisterhaft für sich arbeiten lässt.

Das Fundament des Werts: Die Rollen im Kontext des Datenlebenszyklus

Um die spezifischen Beiträge und Abhängigkeiten von Data Engineers, Scientists und Analysts zu verstehen, ist es unerlässlich, sie innerhalb eines operativen Modells zu verorten. Der Datenlebenszyklus bietet hierfür ein robustes Framework. Er beschreibt den Weg, den Daten innerhalb einer Organisation von ihrer Entstehung bis zu ihrer finalen Interpretation und Nutzung zurücklegen. Dieser Zyklus lässt sich typischerweise in acht Phasen unterteilen: Generierung, Sammlung, Verarbeitung, Speicherung, Management, Analyse, Visualisierung und Interpretation.2 Jede dieser Phasen erfordert spezifische Fähigkeiten und Werkzeuge, und die drei Datenrollen sind auf unterschiedliche Abschnitte dieses Prozesses spezialisiert.

  • Der Data Engineer (Dateningenieur) ist primär in den grundlegenden Phasen des Zyklus angesiedelt: Verarbeitung, Speicherung und Management.2 Seine Hauptaufgabe ist die Schaffung der technischen Voraussetzungen, damit Daten überhaupt zuverlässig und in hoher Qualität für Analysen zur Verfügung stehen. Er konstruiert die “Datenfabrik” – die Pipelines, Data Warehouses und Systeme, die den reibungslosen Fluss und die Lagerung von Daten ermöglichen. Seine Arbeit ist das Fundament, auf dem alle nachfolgenden Aktivitäten aufbauen.
  • Der Data Scientist (Datenwissenschaftler) operiert hauptsächlich in den Phasen Management und Analyse.2 Er nutzt die vom Engineer geschaffene, aufbereitete Infrastruktur, um komplexe statistische Modelle und Algorithmen des maschinellen Lernens zu entwickeln. Sein Ziel ist es, tief verborgene Muster zu entdecken, Vorhersagen über zukünftige Ereignisse zu treffen und präskriptive Handlungsempfehlungen abzuleiten.
  • Der Data Analyst (Datenanalyst) ist vor allem in den Phasen Analyse, Visualisierung und Interpretation aktiv.2 Er nutzt die aufbereiteten Daten und oft auch die Ergebnisse der Data Scientists, um die Geschäftsperformance der Vergangenheit und Gegenwart zu erklären. Seine zentrale Aufgabe ist die Übersetzung komplexer Datensätze in verständliche Berichte, Dashboards und Narrative, die es den Fachabteilungen ermöglichen, fundierte, operative Entscheidungen zu treffen.

Es ist jedoch ein Trugschluss, diesen Zyklus als einen rein linearen, einmaligen Prozess zu betrachten. Vielmehr handelt es sich um einen iterativen Kreislauf. Die aus der Interpretation durch den Analysten gewonnenen Erkenntnisse werfen oft neue, tiefergehende Fragen auf oder decken Lücken in den vorhandenen Daten auf.2 Beispielsweise könnte ein Analyst feststellen, dass die Kundenabwanderung in einer bestimmten Region steigt. Die Frage “Warum?” lässt sich möglicherweise nicht mit den bestehenden Daten beantworten. Dies löst eine neue Anforderung aus: die Sammlung zusätzlicher Daten, etwa zu lokalen Wettbewerbsaktivitäten oder zur Kundenzufriedenheit (eine neue Generierung/Sammlung). Daraufhin muss der Data Engineer eine neue Pipeline bauen, um diese externen Daten zu integrieren (Verarbeitung/Speicherung). Anschließend könnte der Data Scientist ein Modell entwickeln, um den Einfluss dieser neuen Faktoren auf die Abwanderungswahrscheinlichkeit zu quantifizieren (Analyse). Der Kreislauf beginnt von neuem.

Diese Dynamik zeigt, dass die Rollen nicht nur sequenziell aufeinander aufbauen, sondern in einer kontinuierlichen Feedback-Schleife zusammenarbeiten. Für CTOs bedeutet dies, dass die Teamstruktur und die zugrundeliegende Datenarchitektur diese Iteration unterstützen müssen. Agile Methoden, eine flexible und skalierbare Datenplattform sowie offene Kommunikationskanäle sind entscheidend, um schnell auf neue Anforderungen reagieren zu können, die aus der Analyse selbst entstehen.3 Starre, nach dem Wasserfallprinzip organisierte Projektpläne sind im dynamischen Umfeld der Datenanalyse oft zum Scheitern verurteilt.

Die Architekten der Datenfabrik: Der Data Engineer (Dateningenieur)

Der Data Engineer, auf Deutsch als Dateningenieur bezeichnet,4 ist die fundamentale und oft unterschätzte Schlüsselrolle in jeder datengetriebenen Organisation. Er ist der Architekt und Bauingenieur der Dateninfrastruktur und schafft die Voraussetzung dafür, dass Daten überhaupt als strategischer Vermögenswert genutzt werden können. Während Data Scientists und Analysts im Rampenlicht der Erkenntnisgewinnung stehen, arbeitet der Data Engineer im Maschinenraum und stellt sicher, dass die “Datenfabrik” zuverlässig, skalierbar und effizient läuft. Seine Hauptverantwortung liegt in der Entwicklung, Konstruktion, dem Test und der Wartung der gesamten Datenarchitektur, mit dem Ziel, Rohdaten in eine nutzbare, qualitativ hochwertige Form zu überführen.5

Kernaufgaben im Detail

Die tägliche Arbeit eines Data Engineers ist stark technisch geprägt und konzentriert sich auf die Schaffung und Verwaltung von Systemen, die große Datenmengen verarbeiten können:

  • Aufbau und Management von Datenpipelines: Dies ist die zentrale Aufgabe. Data Engineers entwerfen und implementieren robuste ETL- (Extract, Transform, Load) und ELT- (Extract, Load, Transform) Prozesse, um Daten aus verschiedensten Quellen zu extrahieren, sie zu bereinigen und zu strukturieren und sie in ein Zielsystem zu laden.5
  • Design und Verwaltung von Data Warehouses und Data Lakes: Sie sind verantwortlich für die Konzeption und den Betrieb zentraler Datenspeicher. Dazu gehört die Auswahl und Implementierung von Technologien wie Snowflake, Amazon Redshift oder Google BigQuery, die für analytische Abfragen optimiert sind.6
  • Sicherstellung von Datenqualität, -sicherheit und -verfügbarkeit: Eine qualitativ hochwertige Dateninfrastruktur ist wertlos, wenn die Daten darin unzuverlässig oder unsicher sind. Data Engineers implementieren Prozesse zur Datenvalidierung, setzen Verschlüsselungs- und Zugriffskontrollmechanismen um und gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO (GDPR).6
  • Automatisierung von Datenprozessen: Um die Skalierbarkeit zu gewährleisten, automatisieren Data Engineers wiederkehrende Aufgaben. Sie nutzen Orchestrierungs-Tools wie Apache Airflow, um komplexe Workflows zu steuern und zu überwachen.6
  • Integration diverser Datenquellen: Moderne Unternehmen beziehen Daten aus einer Vielzahl von Quellen, darunter relationale Datenbanken, NoSQL-Systeme, Streaming-Plattformen und externe APIs. Der Data Engineer sorgt für die nahtlose Integration dieser heterogenen Quellen.6

Essenzielle Fähigkeiten und Technologien

Um diese Aufgaben zu bewältigen, benötigt ein Data Engineer ein breites und tiefes technisches Skillset, das stark an der Softwareentwicklung orientiert ist:

  • Programmiersprachen: Starke Kenntnisse in mindestens einer systemnahen Programmiersprache sind unerlässlich, wobei Python aufgrund seiner umfangreichen Bibliotheken (z. B. Pandas) und Java oder Scala wegen ihrer Performance im Big-Data-Umfeld am weitesten verbreitet sind.6
  • Datenbanken: Expertenwissen in SQL ist nicht verhandelbar. Dies umfasst sowohl relationale (z. B. PostgreSQL, MySQL) als auch zunehmend NoSQL-Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra).6
  • Big-Data-Technologien: Erfahrung mit verteilten Systemen ist entscheidend für die Verarbeitung großer Datenmengen. Zu den Standardtechnologien gehören hier Apache Hadoop, Apache Spark zur schnellen In-Memory-Verarbeitung und Apache Kafka für Echtzeit-Datenströme.6
  • Cloud-Plattformen: Da die meisten modernen Datenarchitekturen in der Cloud betrieben werden, ist tiefgreifende Expertise in einer der großen Plattformen – Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud Platform (GCP) – und deren spezifischen Datendiensten (z. B. S3, Glue, Redshift bei AWS) eine Grundvoraussetzung.6

Strategische Business-Fragen, die durch ihre Arbeit ermöglicht werden

Die Arbeit des Data Engineers ist zwar technisch, aber sie beantwortet fundamental strategische Geschäftsfragen, indem sie die notwendigen Voraussetzungen schafft:

  • “Haben wir eine verlässliche ‚Single Source of Truth‘ für unsere wichtigsten Unternehmens-KPIs, oder operieren verschiedene Abteilungen mit unterschiedlichen Zahlen?”.7
  • “Wie können wir Daten aus dem CRM-System, dem ERP-System und unserer Web-Analyse-Software zuverlässig kombinieren, um einen echten 360-Grad-Blick auf unsere Kunden zu erhalten?”.8
  • “Ist unsere Dateninfrastruktur robust und skalierbar genug, um das erwartete Datenwachstum der nächsten drei Jahre zu bewältigen, ohne dass die Performance einbricht oder die Kosten explodieren?”.9

Die Rolle des Data Engineers geht weit über die eines reinen Dienstleisters für die Analyseabteilungen hinaus. Er ist der primäre Risikomanager im Datenbereich. Eine schlecht konzipierte Datenarchitektur führt nicht nur zu langsamen Abfragen und ineffizienten Prozessen. Viel gravierender ist die “technische Schuld” in Form von mangelnder Datenqualität, die sie erzeugt. Diese Mängel – Inkonsistenzen, Fehler, Duplikate – pflanzen sich unweigerlich durch die gesamte analytische Wertschöpfungskette fort. Ein noch so brillantes Machine-Learning-Modell, das auf fehlerhaften Daten trainiert wird, wird unweigerlich falsche Vorhersagen treffen. Eine Geschäftsentscheidung, die auf einer solchen fehlerhaften Vorhersage basiert, kann zu erheblichen finanziellen Verlusten führen. Die Arbeit des Data Engineers ist daher nicht nur eine technische Vorleistung, sondern eine fundamentale, risikomindernde Maßnahme, die die Integrität und Verlässlichkeit aller nachfolgenden datenbasierten Entscheidungen im Unternehmen sichert. Für einen CTO bedeutet dies, dass Investitionen in kompetente Data Engineers und eine solide Dateninfrastruktur direkte Investitionen in die Reduzierung von Geschäftsrisiken und in die Belastbarkeit der gesamten Unternehmensstrategie sind.

Die Zukunftsdeuter: Der Data Scientist (Datenwissenschaftler)

Wenn der Data Engineer der Architekt der Datenfabrik ist, dann ist der Data Scientist – auf Deutsch Datenwissenschaftler10 – der leitende Forscher und Innovator in dieser Fabrik. Seine Aufgabe ist es, über die Beschreibung der Vergangenheit hinauszugehen und die Zukunft vorherzusagen. Er nutzt die vom Engineer bereitgestellte, saubere und strukturierte Dateninfrastruktur, um komplexe, oft zukunftsgerichtete Geschäftsfragen zu beantworten und neue, datengetriebene Produkte oder Fähigkeiten zu entwickeln. Der Data Scientist ist derjenige, der durch die Anwendung fortgeschrittener statistischer Methoden und maschinellen Lernens verborgene Muster aufdeckt und aus Daten prädiktiven und präskriptiven Wert schöpft.

Kernaufgaben im Detail

Die Aufgaben eines Data Scientists sind explorativer und experimenteller Natur und erfordern eine Mischung aus wissenschaftlicher Neugier und pragmatischer Problemlösung:

  • Entwicklung und Implementierung von Machine-Learning-Modellen: Dies ist das Herzstück der Rolle. Data Scientists bauen, trainieren und validieren Modelle, um Phänomene wie Kundenabwanderung, Betrug oder die Nachfrage nach einem Produkt vorherzusagen.
  • Durchführung fortgeschrittener statistischer Analysen: Sie entwerfen und analysieren Experimente (z. B. A/B-Tests), um die kausalen Auswirkungen von Produktänderungen oder Marketingkampagnen zu messen.11
  • Daten-Wrangling und Feature-Engineering: Obwohl der Data Engineer die grobe Vorarbeit leistet, ist der Data Scientist dafür verantwortlich, die Daten für ein spezifisches Modell vorzubereiten. Dies beinhaltet die Auswahl der relevantesten Variablen (Features) und deren Transformation in ein für den Algorithmus optimales Format.12
  • Erstellung von Algorithmen für Geschäftsanwendungen: Sie entwickeln die Logik hinter personalisierten Empfehlungssystemen (wie bei Netflix oder Amazon), dynamischen Preisgestaltungsmodellen oder Systemen zur Betrugserkennung in Echtzeit.13

Essenzielle Fähigkeiten und Technologien

Das Skillset eines Data Scientists ist eine einzigartige Kombination aus Informatik, Mathematik und Geschäftsverständnis:

  • Programmiersprachen: Exzellente Kenntnisse in Python oder R sind Standard. Entscheidend ist die Beherrschung der dazugehörigen Ökosysteme von Bibliotheken wie Pandas für die Datenmanipulation, NumPy für numerische Berechnungen, Scikit-learn für klassisches maschinelles Lernen und TensorFlow oder PyTorch für Deep Learning.12
  • Mathematik & Statistik: Ein tiefes, anwendungsorientiertes Verständnis von Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, linearer Algebra und Kalkül ist die theoretische Grundlage für die Modellentwicklung und -bewertung.12
  • Datenbanken: Auch Data Scientists müssen in der Lage sein, Daten effizient aus Datenbanken abzufragen. Sehr gute SQL-Kenntnisse sind daher unerlässlich.12
  • Big Data & Cloud: Mit wachsenden Datenmengen wird die Erfahrung mit verteilten Berechnungstools wie Apache Spark immer wichtiger. Zudem verlagert sich die Modellentwicklung zunehmend auf Cloud-Plattformen wie AWS SageMaker, Google Vertex AI oder Databricks, die skalierbare Rechenleistung und MLOps-Funktionalitäten bieten.12

Strategische Business-Fragen, die sie beantworten

Data Scientists beschäftigen sich mit den strategisch anspruchsvollsten Fragen, die oft einen direkten und signifikanten Einfluss auf den Geschäftserfolg haben:

  • “Welche unserer Kunden werden mit einer Wahrscheinlichkeit von 90 % im nächsten Quartal kündigen, und welche sind die Haupttreiber für diese Entscheidung?”.14
  • “Wie können wir unsere Preisstrategie für Tausende von Produkten dynamisch anpassen, um den Gesamtumsatz zu maximieren, ohne die Kundenzufriedenheit zu beeinträchtigen?”.14
  • “Welches Produkt sollten wir einem bestimmten Kunden als Nächstes empfehlen, um die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs um 25 % zu erhöhen?”.14
  • “Können wir den Erfolg einer neuen Produkteinführung vorhersagen und die kritischen Erfolgsfaktoren identifizieren, bevor wir Millionen in die Entwicklung investieren?”.15

Der wahre Wert eines Data Scientists liegt nicht allein in der mathematischen Komplexität seiner Modelle. Vielmehr ist seine entscheidende Fähigkeit die Übersetzung: Er muss in der Lage sein, ein vages Geschäftsproblem in eine präzise, datenwissenschaftliche Fragestellung zu überführen. Anschließend muss er die Ergebnisse seines Modells – oft komplexe statistische Ausgaben – wieder zurück in eine verständliche, handlungsleitende Geschäftsstrategie übersetzen. Diese Rolle ist daher ebenso beratend und kommunikativ wie technisch. Ein perfekt kalibriertes Machine-Learning-Modell, das ein für das Geschäft irrelevantes Problem löst, generiert keinen Wert. Im Gegensatz dazu kann ein einfaches Regressionsmodell, das eine strategische Multi-Millionen-Euro-Entscheidung korrekt informiert, einen immensen ROI erzielen. Der Prozess beginnt oft nicht mit dem Schreiben von Code, sondern mit dem Stellen der richtigen Fragen an die Business-Stakeholder: “Wie definieren wir ‘Erfolg’ für diese Metrik? Warum ist diese Vorhersage für das Geschäft wichtig?”.15 Für einen CTO bedeutet dies, bei der Einstellung von Data Scientists ebenso viel Wert auf ausgeprägte Kommunikationsfähigkeiten, ein tiefes Geschäftsverständnis und eine strukturierte Problemlösungskompetenz zu legen wie auf technische Exzellenz. Ein Data Scientist, der nicht effektiv mit den Fachbereichen kommunizieren kann, bleibt ein isoliertes “Cost Center” anstatt zu einem “Profit Center” zu werden.

Die Übersetzer und Erzähler: Der Data Analyst (Datenanalyst)

Innerhalb der Daten-Dreifaltigkeit fungiert der Data Analyst, auf Deutsch Datenanalyst oder Datenauswerter,16 als unverzichtbare Brücke zwischen der komplexen Welt der Daten und den operativen Entscheidungsträgern in den Fachabteilungen. Während der Data Engineer die Infrastruktur bereitstellt und der Data Scientist die Zukunft prognostiziert, konzentriert sich der Data Analyst darauf, die Vergangenheit und die Gegenwart verständlich zu machen. Er übersetzt Daten in Einblicke und Einblicke in Geschichten, die das Geschäft voranbringen. Er ist der “Problem-Übersetzer”, der die oft vagen Fragen aus dem Business in konkrete Datenabfragen umwandelt und die Antworten in einer klaren, visuellen Sprache präsentiert.17

Kernaufgaben im Detail

Die Arbeit eines Data Analysts ist darauf ausgerichtet, zeitnahe und relevante Informationen für die tägliche Geschäftssteuerung zu liefern:

  • Datenabfrage und -aufbereitung: Data Analysts verbringen einen Großteil ihrer Zeit damit, Daten aus den vom Data Engineer bereitgestellten Datenbanken und Data Warehouses abzufragen und für die Analyse aufzubereiten.1
  • Erstellung von Berichten und interaktiven Dashboards: Eine ihrer Hauptaufgaben ist die Entwicklung und Pflege von standardisierten Berichten und Dashboards (z. B. zur Überwachung von Key Performance Indicators, KPIs), die den Fachabteilungen einen Self-Service-Zugang zu wichtigen Kennzahlen ermöglichen.1
  • Durchführung von deskriptiven und diagnostischen Analysen: Sie beantworten die fundamentalen Geschäftsfragen: “Was ist passiert?” (deskriptiv) und “Warum ist es passiert?” (diagnostisch). Dies kann Ad-hoc-Analysen zur Untersuchung von Umsatzrückgängen oder zur Bewertung von Marketingkampagnen umfassen.3
  • Präsentation und Kommunikation von Ergebnissen: Eine entscheidende Fähigkeit ist die visuelle Aufbereitung und die klare Kommunikation von Analyseergebnissen an ein nicht-technisches Publikum. Sie erzählen die “Geschichte hinter den Zahlen”.18

Essenzielle Fähigkeiten und Technologien

Das Werkzeugset eines Data Analysts ist auf Zugänglichkeit, Geschwindigkeit und effektive Kommunikation ausgerichtet:

  • Datenbanken: Exzellente SQL-Kenntnisse sind die absolut wichtigste und grundlegendste Fähigkeit für jeden Data Analyst. Sie müssen in der Lage sein, komplexe Abfragen über mehrere Tabellen hinweg zu schreiben und zu optimieren.18
  • Business Intelligence (BI) & Visualisierungstools: Hohe Kompetenz in marktführenden BI-Tools wie Tableau, Microsoft Power BI oder Qlik ist unerlässlich, um interaktive und aussagekräftige Dashboards zu erstellen.18
  • Tabellenkalkulation: Fortgeschrittene Kenntnisse in Microsoft Excel, einschließlich Pivot-Tabellen und VBA, bleiben für schnelle, kleinere Analysen relevant.18
  • Programmierung und Statistik: Grundlegende Kenntnisse in einer Skriptsprache wie Python oder R werden zunehmend wichtiger, um Datenaufbereitungs- und Analyseprozesse zu automatisieren. Ein solides statistisches Grundwissen ist ebenfalls erforderlich, um Daten korrekt interpretieren zu können.11

Strategische Business-Fragen, die sie beantworten

Data Analysts liefern die Antworten auf die operativen und taktischen Fragen, die das Tagesgeschäft bestimmen:

  • “Wie hat sich unser Umsatz im zweiten Quartal dieses Jahres im Vergleich zum Vorjahresquartal entwickelt, und welche Produktkategorien haben dazu am meisten beigetragen?”.3
  • “Welche unserer Vertriebsmitarbeiter steigern ihre Leistung kontinuierlich, und welche fallen hinter ihre Ziele zurück?”.17
  • “Welches unserer Kundensegmente ist das profitabelste, gemessen am Deckungsbeitrag?”.17
  • “Warum ist unsere Kundenabwanderungsrate im letzten Monat um 5 % gestiegen? Gab es einen Zusammenhang mit der kürzlichen Preisänderung?”.19

Die strategische Bedeutung des Data Analysts wird oft unterschätzt, liegt aber in seiner Rolle als Katalysator für die Daten-Demokratisierung und die Steigerung der Datenkompetenz (Data Literacy) im gesamten Unternehmen. Durch die Bereitstellung von benutzerfreundlichen Self-Service-Dashboards und verständlichen Berichten befähigen sie Manager und Mitarbeiter in den Fachabteilungen, ihre eigenen Fragen zu beantworten und täglich datengestützte Entscheidungen zu treffen.20 Dies hat einen doppelten positiven Effekt: Zum einen wird die Entscheidungsgeschwindigkeit im gesamten Unternehmen erhöht, da nicht jede Anfrage den Flaschenhals eines zentralen Datenteams passieren muss. Zum anderen entlastet es die hochspezialisierten Data Scientists und Engineers von einer Flut von Ad-hoc-Anfragen, sodass diese sich auf ihre komplexeren, strategischen Aufgaben konzentrieren können. Ein guter Data Analyst skaliert die Wirkung des gesamten Datenteams exponentiell. Anstatt dass das zentrale Team zehn Fragen pro Tag beantwortet, befähigt es hundert Mitarbeiter, ihre eigenen Fragen zu beantworten. Für einen CTO ist die Investition in fähige Data Analysts und moderne BI-Tools daher eine direkte Investition in die operative Effizienz, die Agilität und die Entscheidungsqualität der gesamten Organisation. Sie sind der entscheidende Hebel, um eine Datenkultur über die Grenzen des Kern-Datenteams hinaus im Unternehmen zu verankern.

Tabelle 1: Die Daten-Dreifaltigkeit im Überblick – Ein strategischer Vergleich für technische Führungskräfte

KriteriumData Engineer (Dateningenieur)Data Scientist (Datenwissenschaftler)Data Analyst (Datenanalyst)
HauptfokusErmöglichen: Baut und wartet die Dateninfrastruktur.Vorhersagen: Entwickelt Modelle, um die Zukunft zu prognostizieren.Erklären: Interpretiert Daten, um Vergangenheit & Gegenwart zu verstehen.
Analytischer ZeithorizontVergangenheit bis Zukunft (Infrastruktur-Planung)Zukunft (Prädiktiv & Präskriptiv)Vergangenheit & Gegenwart (Deskriptiv & Diagnostisch)
Typische KernfragenWie machen wir Daten verfügbar, zuverlässig und schnell?Was wird wahrscheinlich passieren und was sollten wir tun?Was ist passiert und warum ist es passiert?
Primärer WertbeitragSkalierbarkeit, Zuverlässigkeit, EffizienzInnovation, Optimierung, WettbewerbsvorteilBusiness Intelligence, operative Entscheidungsfindung
KernkompetenzenSoftware Engineering, Datenarchitektur, ETL/ELTStatistik, Machine Learning, experimentelles DesignDatenvisualisierung, Business-Analyse, Reporting
ProgrammiersprachenPython, Java, Scala, SQL (Experte)Python, R, SQL (Fortgeschritten)SQL (Experte), Python/R (Grundlagen)
Wichtigste ToolsSpark, Airflow, Kafka, Docker, Snowflake, AWS/Azure/GCPTensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Jupyter, DatabricksTableau, Power BI, Excel, Google Analytics
Durchschnittl. Jahresgehalt (DE)ca. 65.000 € - 90.000 €+21ca. 67.000 € - 99.000 €+22ca. 55.000 € - 75.000 €+23

Synergie in der Praxis: Ein kollaborativer Workflow am Beispiel der Kundenabwanderungsprognose (Churn Prediction)

Die abstrakten Definitionen der drei Rollen werden am besten durch ein konkretes, praxisnahes Beispiel greifbar. Stellen wir uns ein SaaS-Unternehmen vor, dessen Geschäftsführung das strategische Ziel ausgibt, die monatliche Kundenabwanderung (Churn) proaktiv um 15 % zu senken. Der CTO wird beauftragt, eine datengestützte Lösung zu entwickeln. Dieses Szenario illustriert perfekt die synergetische Zusammenarbeit und die klaren Abhängigkeiten zwischen Data Engineer, Data Scientist und Data Analyst.24

Phase 1: Das Fundament legen (Der Data Engineer)

Die Initiative beginnt im Maschinenraum. Der Data Engineer erhält die Anforderung, eine verlässliche Datengrundlage für die Churn-Analyse zu schaffen.

  1. Datenquellen identifizieren: Der Engineer identifiziert in Zusammenarbeit mit den Fachabteilungen alle relevanten Datenquellen. Dazu gehören typischerweise: CRM-Daten (Kundenstammdaten, Vertragsdetails), Nutzungsdaten aus der Produkt-Datenbank (z. B. Anzahl der Logins, Nutzung bestimmter Features), Support-Tickets aus dem Helpdesk-System und Abrechnungsdaten aus dem Finanzsystem.8
  2. Datenpipelines bauen: Er entwirft und implementiert robuste, automatisierte ETL/ELT-Pipelines. Diese Pipelines extrahieren die Daten in regelmäßigen Abständen aus den verstreuten Quellsystemen, transformieren sie in ein einheitliches Format und laden sie in ein zentrales Data Warehouse (z. B. Snowflake oder BigQuery).6 Dieser Schritt ist entscheidend, um die Datensilos aufzubrechen.
  3. Datenmodellierung und Bereitstellung: Im Data Warehouse modelliert der Engineer die Daten in saubere, aggregierte Tabellen. Er könnte einen sogenannten “Feature Store” erstellen – eine zentrale Tabelle, die für jeden Kunden eine Zeile enthält und alle relevanten Merkmale (Features) wie “Anzahl der Logins in den letzten 30 Tagen” oder “Anzahl offener Support-Tickets” zusammenfasst. Er stellt sicher, dass diese Tabelle performant abfragbar ist und die Datenqualität durch automatisierte Tests kontinuierlich überwacht wird.25 Der Output seiner Arbeit ist eine saubere, analysebereite Datengrundlage.

Phase 2: Die Vorhersage treffen (Der Data Scientist)

Mit der vom Engineer geschaffenen Grundlage kann der Data Scientist nun seine Arbeit aufnehmen.

  1. Explorative Datenanalyse (EDA): Der Scientist greift auf die bereitgestellte Tabelle zu und führt eine tiefgehende explorative Analyse durch. Er visualisiert die Daten, um erste Hypothesen zu den Treibern der Abwanderung zu entwickeln. Vielleicht stellt er fest, dass Kunden, die ein bestimmtes Feature nicht nutzen, eine höhere Churn-Rate aufweisen.13
  2. Modellentwicklung und Training: Basierend auf den Erkenntnissen wählt er geeignete Machine-Learning-Algorithmen (z. B. logistische Regression, Random Forest oder Gradient Boosting), um ein Modell zu trainieren, das die Abwanderungswahrscheinlichkeit für jeden einzelnen Kunden für den nächsten Monat vorhersagt.12
  3. Validierung und Interpretation: Er validiert das Modell sorgfältig, um dessen Vorhersagegüte sicherzustellen. Ein entscheidender Schritt ist die Interpretation des Modells: Er identifiziert die wichtigsten Prädiktoren, die die Abwanderung treiben (z. B. “geringe Nutzungsaktivität in den letzten 14 Tagen”, “mehr als zwei kritische Support-Tickets im letzten Monat”).26 Der Output seiner Arbeit ist nicht nur eine Liste von Churn-Scores, sondern auch das “Warum” hinter der Vorhersage.

Phase 3: Die Handlung ermöglichen (Der Data Analyst)

Die prädiktiven Erkenntnisse des Scientists müssen nun in den Geschäftsalltag integriert werden, um tatsächlich Wirkung zu entfalten.

  1. Visualisierung und Dashboarding: Der Data Analyst erhält die Liste der Kunden mit hoher Abwanderungswahrscheinlichkeit sowie die dazugehörigen Gründe vom Data Scientist. Er erstellt ein interaktives Dashboard in einem BI-Tool wie Tableau oder Power BI, das speziell für das Customer-Success-Team konzipiert ist.17
  2. Handlungsorientierte Aufbereitung: Das Dashboard zeigt nicht nur, welche Kunden gefährdet sind, sondern auch warum (die vom Scientist identifizierten Prädiktoren) und priorisiert sie möglicherweise nach ihrem Customer Lifetime Value. So kann das Team seine begrenzten Ressourcen auf die wertvollsten Risikokunden konzentrieren.19
  3. Erfolgsmessung und Reporting: Der Analyst integriert die zentralen KPIs (Churn Rate, Retention Rate) in das Dashboard und überwacht den Erfolg der proaktiven Maßnahmen, die das Customer-Success-Team ergreift. Er erstellt regelmäßige Berichte für die Geschäftsführung, die den Fortschritt im Hinblick auf das 15-%-Reduktionsziel dokumentieren.3

Dieses Beispiel verdeutlicht, dass der Output einer Rolle der Input für die nächste ist. Es entsteht eine Wertschöpfungskette: Ohne die zuverlässige Pipeline des Engineers kann der Scientist kein genaues Modell trainieren. Ohne das prädiktive Modell des Scientists hat der Analyst keine zukunftsgerichteten Erkenntnisse zu visualisieren. Und ohne das klare, handlungsorientierte Dashboard des Analysten kann das Business-Team nicht effizient handeln. Ein Bruch in dieser Kette, etwa durch schlechte Datenqualität am Anfang, macht die gesamte nachfolgende Arbeit wertlos oder führt sogar zu kontraproduktiven Maßnahmen. Für einen CTO ist die Erkenntnis daraus, dass effektive Zusammenarbeit kein “Soft Skill”, sondern eine harte, technische Voraussetzung für den ROI des gesamten Datenteams ist. Es müssen klare Prozesse, Kommunikationskanäle und eine Teamstruktur etabliert werden, die diese kritischen Übergabepunkte aktiv managen und unterstützen.

Strategischer Teamaufbau: Wen einstellen und wann? Ein Leitfaden basierend auf dem Datenreifegrad Ihres Unternehmens

Die wohl kritischste Frage für eine technische Führungskraft ist nicht nur, wer die Mitglieder des Datenteams sind, sondern in welcher Reihenfolge sie eingestellt werden sollten. Eine Fehlentscheidung an dieser Stelle kann zu Frustration, Ineffizienz und hohen Kosten führen. Einen Data Scientist ohne eine solide Datengrundlage einzustellen, ist, als würde man einen Formel-1-Fahrer einstellen, bevor die Rennstrecke gebaut ist. Die Antwort auf die Frage “Wen stellen wir als Nächstes ein?” hängt fast ausschließlich von einem Faktor ab: dem Datenreifegrad Ihres Unternehmens.8

Das Data Maturity Model ist ein strategisches Framework, das Unternehmen dabei hilft, ihre aktuellen Fähigkeiten im Umgang mit Daten zu bewerten und einen klaren Pfad für die Weiterentwicklung zu definieren. Es misst, wie fortgeschritten eine Organisation in der Nutzung ihrer Daten ist – von sporadischer, manueller Nutzung bis hin zu einer vollständig integrierten, datengesteuerten Kultur.27 Indem Sie den aktuellen Reifegrad Ihres Unternehmens ehrlich einschätzen, können Sie eine fundierte, sequenzielle Einstellungsstrategie ableiten.

Die Stufen der Datenreife und die dazugehörigen Einstellungs-Prioritäten

Basierend auf gängigen Modellen lassen sich vier typische Reifegrade unterscheiden, von denen jeder eine klare Handlungsempfehlung für den Teamaufbau impliziert.28

Stufe 1: “Data Aware” / “Explorer” (Datenbewusst)

  • Unternehmensmerkmale: In dieser Anfangsphase werden Daten meist ad-hoc und manuell in Excel ausgewertet. Es gibt keine zentrale Datenquelle; stattdessen existieren zahlreiche Datensilos in verschiedenen Abteilungen und Systemen. Die Datenqualität ist oft unbekannt und inkonsistent. Entscheidungen basieren hauptsächlich auf Erfahrung und Intuition, nicht auf systematischen Analysen.
  • Primäre Herausforderung: Das grundlegende Problem ist die fehlende Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit von Daten. Es herrscht ein Zustand des “Daten-Chaos”.
  • Einstellungspriorität: Stellen Sie zuerst einen Data Engineer ein.
  • Begründung: Ihre dringendste Aufgabe ist es, Ordnung in die Datenlandschaft zu bringen. Der Data Engineer ist die einzige Rolle, die diese fundamentale Herausforderung lösen kann. Er wird damit beginnen, die wichtigsten Datenquellen zu identifizieren, erste automatisierte Datenpipelines zu bauen und ein zentrales Data Warehouse als “Single Source of Truth” zu etablieren. Jede andere Einstellung wäre zu diesem Zeitpunkt verfrüht und würde zu Frustration führen, da sowohl Analysten als auch Scientists ohne eine saubere Datengrundlage nicht effektiv arbeiten können.8

Stufe 2: “Data Proficient” / “User” (Datenkompetent)

  • Unternehmensmerkmale: Ein zentrales Data Warehouse wurde vom Data Engineer etabliert. Die wichtigsten Daten sind nun an einem Ort zugänglich und von grundlegend bereinigter Qualität. Erste automatisierte ETL-Prozesse laufen. Die Daten sind vorhanden, werden aber noch nicht systematisch für die Geschäftssteuerung genutzt.
  • Primäre Herausforderung: Die verfügbaren Daten müssen in verständliche Erkenntnisse und regelmäßige Berichte überführt werden.
  • Einstellungspriorität: Stellen Sie jetzt einen Data Analyst ein.
  • Begründung: Mit der nun vorhandenen Datengrundlage können Sie schnelle Erfolge erzielen (Quick Wins). Der Data Analyst kann auf das Data Warehouse zugreifen und die ersten unternehmensweiten KPI-Dashboards in Tools wie Power BI oder Tableau erstellen. Er beantwortet die drängenden “Was ist passiert?”-Fragen der Fachabteilungen, schafft Transparenz über die Geschäftsperformance und fördert durch die Bereitstellung von Self-Service-Tools die Datenkompetenz im gesamten Unternehmen.8

Stufe 3: “Data Savvy” / “Leader” (Datengewandt)

  • Unternehmensmerkmale: Business Intelligence ist fest im Unternehmen verankert. Die Fachabteilungen nutzen die Dashboards des Analysten für ihre täglichen operativen Entscheidungen. Die wichtigsten KPIs werden systematisch verfolgt und es gibt ein gutes Verständnis für die Treiber der Geschäftsperformance.
  • Primäre Herausforderung: Der Fokus verschiebt sich von der reaktiven Analyse der Vergangenheit zur proaktiven Vorhersage der Zukunft, um strategische Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
  • Einstellungspriorität: Stellen Sie jetzt einen Data Scientist ein.
  • Begründung: Sie haben nun die perfekte Ausgangslage für fortgeschrittene Analytik. Die solide Datengrundlage und das klare Verständnis der Business-Metriken ermöglichen es dem Data Scientist, sofort mit der Entwicklung prädiktiver Modelle (z. B. für Churn, Nachfrageprognose, Customer Lifetime Value) zu beginnen. Seine Arbeit baut direkt auf den bestehenden Strukturen auf und hebt die Datenstrategie auf die nächste Stufe – von der reinen Berichterstattung hin zur strategischen Optimierung und Innovation.8

Stufe 4: “Data Driven” / “Innovator” (Datengesteuert)

  • Unternehmensmerkmale: Daten sind tief in allen strategischen und operativen Entscheidungsprozessen verankert. Machine-Learning-Modelle sind nicht nur Prototypen, sondern fest in den produktiven Systemen integriert und steuern aktiv Geschäftsprozesse.
  • Primäre Herausforderung: Die Skalierung und Operationalisierung der fortgeschrittenen Analysefähigkeiten sowie die Entwicklung neuer, datengetriebener Produkte und Dienstleistungen.
  • Einstellungspriorität: Erwägen Sie die Einstellung weiterer Spezialisten.
  • Begründung: In dieser Phase wird die Skalierung zur Herausforderung. Ein Machine Learning Engineer kann sich auf die robuste Bereitstellung und Wartung von ML-Modellen in Produktionsumgebungen (MLOps) konzentrieren. Ein Data Architect kann die strategische Weiterentwicklung der gesamten Datenplattform überblicken, um langfristige Skalierbarkeit und Effizienz zu gewährleisten.

Tabelle 2: Matrix für den Teamaufbau nach Datenreifegrad

DatenreifegradTypische UnternehmensmerkmalePrimäre HerausforderungEinstellungsprioritätBegründung
1. Data AwareDatensilos, manuelle Reports in Excel, keine zentrale Datenquelle, “Daten-Chaos”Infrastruktur & Verfügbarkeit1. Data EngineerSchafft das Fundament. Ohne saubere, zugängliche Daten ist jede Analyse unmöglich oder fehlerhaft.
2. Data ProficientZentrales Data Warehouse existiert, erste ETL-Prozesse laufen, Daten sind zugänglich, aber untergenutzt.Erkenntnisgewinnung & Reporting2. Data AnalystÜbersetzt die verfügbaren Daten in verständliche Berichte und Dashboards. Erzielt schnelle Erfolge und fördert die Datenkultur.
3. Data SavvyBI-Tools sind etabliert, KPIs werden systematisch getrackt, Fachbereiche nutzen Daten für operative Entscheidungen.Optimierung & Vorhersage3. Data ScientistBaut auf der soliden Grundlage auf, um prädiktive Modelle zu entwickeln und strategische Wettbewerbsvorteile zu schaffen.
4. Data DrivenDaten sind Kern aller strategischen Entscheidungen, ML-Modelle sind im produktiven Einsatz.Innovation & AutomatisierungWeitere Spezialisten (ML Engineer, Data Architect)Skaliert und operationalisiert die fortgeschrittenen Analysefähigkeiten, um datengetriebene Produkte und Prozesse zu entwickeln.

Fazit: Vom Aufbau eines Teams zur Etablierung einer datengesteuerten Kultur

Die Unterscheidung zwischen Data Engineer, Data Scientist und Data Analyst ist weit mehr als eine akademische Übung – sie ist der Bauplan für eine effektive, wertschöpfende Datenorganisation. Für technische Führungskräfte liegt der Schlüssel zum Erfolg darin, die richtige Rolle zur richtigen Zeit einzustellen, basierend auf dem tatsächlichen Datenreifegrad des Unternehmens. Die vorgestellte sequenzielle Strategie – erst der Engineer, dann der Analyst, dann der Scientist – ist ein praxiserprobter Ansatz, um den Return on Investment zu maximieren und die häufigsten Fallstricke beim Aufbau eines Datenteams zu vermeiden. Sie stellt sicher, dass jede neue Rolle auf einem soliden Fundament aufbauen kann, anstatt im Datenchaos zu versinken.

Doch die Schaffung klar definierter Rollen und einer logischen Aufbauorganisation ist nur der erste Schritt. Die wahre Herausforderung und die größte Chance für CTOs und VPs of Engineering liegen darin, über die reine Personalplanung hinauszudenken. Die vorgestellten Rollen dürfen nicht als isolierte Silos agieren, sondern müssen als ein synergetisches Team verstanden werden, dessen gemeinsamer Erfolg von einer reibungslosen Zusammenarbeit abhängt. Die Förderung dieser Kollaboration durch agile Prozesse, geeignete Teamstrukturen – sei es zentralisiert, dezentralisiert oder hybrid – und offene Kommunikationskanäle ist eine zentrale Führungsaufgabe.20

Letztendlich ist der Aufbau eines leistungsfähigen Datenteams das Mittel zum Zweck. Das übergeordnete Ziel ist die Etablierung einer unternehmensweiten Datenkultur, in der datengestützte Entscheidungen nicht die Ausnahme, sondern die Norm sind.29 Technische Führungskräfte sind heute nicht mehr nur Manager von Technologie und Entwicklern, sondern Architekten einer datengesteuerten Organisation. Ihre Aufgabe ist es, die strategische Brücke zwischen der technologischen Infrastruktur, dem menschlichen Talent und den übergeordneten Geschäftszielen zu schlagen. Ein korrekt strukturiertes Datenteam ist das entscheidende Fundament für diese Brücke.

Footnotes

  1. Difference between Data Analyst, Data Engineer and Data Scientist? Which among these is more difficult to become and which is a more interesting role? : r/dataanalysis - Reddit ↩ ↩2 ↩3

  2. 8 Steps in the Data Life Cycle | HBS Online ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5

  3. 32 Business Questions for Data Analysis | Pragmatic Institute ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  4. a data engineer - Translation into German - examples English | Reverso Context ↩

  5. What Is a Data Engineer? A Guide to This In-Demand Career … ↩ ↩2

  6. 16 must-have data engineer skills | dbt Labs ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6 ↩7 ↩8 ↩9

  7. What did data engineering teach you about companies and businesses that most people don’t know? : r/dataengineering - Reddit ↩

  8. Data Engineer vs. Data Scientist: Key Differences Explained ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6

  9. Building a Future-Proof Data Architecture: A CTO’s Guide | by DeVaris Brown | Medium ↩

  10. m.dict.cc ↩

  11. Data Scientist vs Data Analyst vs Data Engineer - Role, Skills, & More - Edureka ↩ ↩2

  12. 7 Skills Every Data Scientist Should Have | Coursera ↩ ↩2 ↩3 ↩4 ↩5 ↩6

  13. Data Science vs. Data Analytics vs. Data Engineer [Updated] ↩ ↩2

  14. Examples of business questions that data science can answer? : r/datascience - Reddit ↩ ↩2 ↩3

  15. Frameworks for answering business case questions during analytics and data science interviews | by Maggie @DataStoryteller ↩ ↩2

  16. m.dict.cc ↩

  17. What (business) problems can a data analyst help solve? What problems with your tasks do you guys face on a regular basis? : r/dataanalysis - Reddit ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  18. 7 Must-Have Data Analyst Skills ↩ ↩2 ↩3 ↩4

  19. Data Analysis Process Step 1: Identify business questions | Secoda ↩ ↩2

  20. The Role of Collaborative Analytics in Data Analysis | Purdue Global ↩ ↩2

  21. Data Engineer » Gehalt & Beruf ↩

  22. Data Scientist Gehalt Deutschland 2025 im Detail - Kununu ↩

  23. Datenanalyst/in Gehälter in Deutschland 2025 - StepStone ↩

  24. Understanding the difference: Data analyst, data scientist, and data … ↩

  25. What is a Data Engineer? | Splunk ↩

  26. 20 Common Data Science Interview Questions - Mississippi State University Career Center ↩

  27. Data maturity models – Why having the capabilities in place isn’t enough - Medium ↩

  28. Creating a Data Maturity Model: What, Why, How - DATAVERSITY ↩

  29. How to Build an Effective Data Team for Business Success - Acceldata ↩