Der Unterschied zwischen Data Science und Digital Engineering

Data Science und Digital Engineering sind beides Fachgebiete, die sich mit der Verarbeitung und Nutzung von digitalen Daten beschäftigen. Der Unterschied liegt jedoch in deren Schwerpunkt.

Data Science befasst sich hauptsächlich mit der Erforschung und Analyse von Daten, um Muster und Trends zu erkennen und Prognosen zu treffen. Dabei kommen Methoden aus dem Bereich der statistischen Modellierung, Machine Learning und Datenanalyse zum Einsatz. Das Ziel der Data Science ist, die verwerteten Daten in brauchbare Informationen umzuwandeln. Deuten die Daten an, dass die Umsätze steigen? Ist es nötig, etwas am Finanzplan zu ändern? Die Data Science ermöglicht einen einfachen klaren Überblick, indem sie beispielsweise Prognosen erstellen, die dazu beitragen, die Geschäftstätigkeit zu verbessern und machen die Stärken sowie Schwächen der Geschäftsstruktur ersichtlich.

Digital Engineering hingegen beschäftigt sich mit der Konstruktion und dem Bau von Systemen, die jene digitalen Daten verarbeiten. Dazu gehört die Entwicklung von Software, die Daten sammeln, speichern und verarbeiten kann, sowie die Entwicklung von diversen Hardware-Systemen, welche Daten erfassen und übertragen. Digital Engineers arbeiten daran, die Technologie und die Infrastruktur bereitzustellen, die für die Verarbeitung und Nutzung von Daten erforderlich ist. Sie entwerfen und bauen zum Beispiel Datenbanken, welche große Mengen an Daten speichern und schnell abrufen können, oder sie entwickeln Algorithmen, um Daten automatisch zu sortieren und kategorisieren.

Um es kurz zu fassen, Data Science konzentriert sich auf die Analyse von Daten und die Entwicklung von Modellen, während Digital Engineering sich auf die Technologie und die Infrastruktur konzentriert, die für die Verarbeitung und Nutzung von Daten erforderlich ist. Beide Fachgebiete sind jedoch eng miteinander verknüpft und arbeiten oft zusammen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen.

Data Science liefert die Erkenntnisse und Prognosen, auf denen Entscheidungen basieren, während Digital Engineering sicherstellt, dass die notwendige Technologie und Infrastruktur vorhanden ist, um diese Erkenntnisse in die Praxis umzusetzen.