Datenmanager vs. Datenanalyst: Freunde, Feinde oder Konkurrenten?
Durch die steigende Anzahl von Berufen, die mit „Daten“ beginnen, wird der Klärungsbedarf in nächster Zeit nicht kleiner. Oft ist unklar, was bestimmte Spezialisten im Unternehmen leisten sollen und in welchem Verhältnis sie zueinanderstehen.
Für Arbeitgeber ist es notwendig zu verstehen, welche Art von Stellenprofilen sie in Kombination einstellen müssen, um die Herausforderungen von Big Data Projekten abzudecken, aber auch um sinnvolle Aufgaben für neue Mitarbeiter bereitstellen zu können. Für Kandidaten ist es sinnvoll, ein Verständnis zu haben, wie sie in ein bestimmtes Team passen würden, das bereits aus anderen Personen mit datenbezogenen Jobtiteln besteht.
Wir werden uns nicht auf alle Berufsbezeichnungen konzentrieren können. Aber wir versuchen, unsere Vision des Zusammenspiels zwischen den fünf beliebtesten Profilen sowie eine mögliche produktive Zusammenarbeit zwischen zwei ausgewählten Berufen zusammenzufassen: Datenanalyst und Datenmanager.
Dateningenieur & Datenwissenschaftler & Datenanalyst & Datenmanager & Business Intelligence Spezialist
Wir müssen zugeben, dass unsere Sichtweise vielleicht ein wenig subjektiv ist. Sie basiert auf den Erfahrungen, die JCFINCH während mehrerer Bewerbungsrunden mit verschiedenen Unternehmen und beteiligten Kandidaten sammeln konnte.
Wir vermitteln Ihnen eine einfache Abbildung der Beziehungen zwischen diesen fünf Berufen. Es spiegelt keine wirkliche Hierarchie wider, sondern eher die Datenverarbeitung innerhalb eines Unternehmens. Deshalb stehen oben auf diesem Bild die Daten selbst und nicht ein CIO oder ein anderer Tech-Lead.
Warum haben wir hier zwei Abzweigungen? Seien wir ehrlich, manche Unternehmen brauchen ein hohes Maß an Datenanalyse, andere nicht. Wenn Sie einen Lebensmittellieferservice betreiben, möchten Sie sich vielleicht auf Business Insights und einfache KPIs konzentrieren. Aber wenn Ihr Geschäft stark von den Daten abhängt ist, wie z.B. bei einer Apartment-Sharing-Plattform, dann brauchen Sie eine maßgeschneiderte Lösung.
Was beide Zweige gemeinsam haben, ist, dass Big Data eine ordentliche Vorbereitung benötigt, bevor es in die Hände von Analysten und Data Scientists gelangt. An dieser Stelle müssen wir ein paar funktionale Unterschiede zwischen Datenmanager und Data Engineer erwähnen, die besonders wichtig sind.
Was ist ein Datenmanager?
Die Rolle eines Datenmanagers hat viele Überschneidungen mit der Rolle eines Projektmanagers. Ein Datenmanager übernimmt eher die Aufgabe der Data Governance: Diese Rolle ist weniger technisch und besteht eher darin, mit Kunden zu sprechen, Compliance zu befolgen und die Datenarchitektur von einem nicht-technischen Standpunkt aus zu überwachen. Ein Datenmanager würde für eine Organisation ausreichen, die keine komplexe Architektur oder fortgeschrittene ETL-Prozesse benötigt.
Wie ein Dateningenieur muss auch ein Datenmanager mit ETL-Tools umgehen, allerdings können dies Low- oder No-Code-Tools sein. Diese Person kümmert sich mehr um Kosteneinsparungen und um die Bereitstellung von korrekten und konformen Ergebnissen für Power-User oder sogar Kunden.
Ein Datenmanager kann einige Routineaufgaben der Datenbankpflege übernehmen, aber er oder sie würde eher versuchen, diese einfach zu halten und sich auf das Sammeln und Einholen von Anforderungen zu konzentrieren. Wobei ein Dateningenieur absolut technikaffin ist und Datenbanken und Datenpipelines nicht nur entwirft, sondern letztendlich auch baut.
Wir sind vorsichtig mit der Behauptung, dass ein Datenmanager eine weniger fortgeschrittene Version eines Datenarchitekten und Dateningenieurs in einem ist. Das wäre genau so falsch, wie zu sagen, dass eine Krankenschwester ein weniger fortgeschrittener Arzt wäre. Es ist einfach ein anderer Beruf mit einem anderen Schwerpunkt und mehr Kontakt zu Patienten.
Die Beschäftigung eines Datenmanagers anstelle eines Datenarchitekten ist üblich, wenn Ihr Unternehmen mit Daten arbeitet, die bereits in sehr strukturierter Form bestehen, z. B. Online-Kampagnendaten, die Sie aus mehreren etablierten Tools beziehen.
Erfolgreiche Zusammenarbeit zwischen einem Datenmanager und einem Datenanalysten
Es gibt verschiedene Anlässe, bei denen ein Datenanalyst und ein Datenmanager aneinandergeraten können.
Das erste große Problem ist die Frage, wer die Entscheidungskraft über die Tools haben sollte. Der Datenmanager fühlt sich für die Auswahl effizienter und erschwinglicher Tools verantwortlich, aber es ist der Datenanalyst, der mit ihnen arbeiten- und das Endergebnis liefern wird.
Das zweite große Thema ist die Kundenkommunikation. Sie ist besonders für Agenturen und Beratungsunternehmen relevant. Der Datenmanager muss ein Moderator sein. Diese Person filtert eingehende Nachrichten von Kunden und übersetzt die ausgehenden Nachrichten des Datenanalysten, um sie für den Kunden verständlicher zu machen. Der Datenmanager sollte aber vermeiden, zu einem Flaschenhals zu werden, der Nachrichten von beiden Seiten empfängt, aber nichts weiterleitet und damit die Leistung des Datenanalysten beeinträchtigt.
Die dritte Frage ist, wo, wie und wer Änderungen an der Datenstruktur umsetzen muss: auf der Systemebene oder auf der Berichtsebene? Oft ist es möglich, diese Änderungen in den Datenpipelines vorzunehmen, aber viele ziehen es vor, stattdessen die Berichtsebene – ein Dashboard in einem Datenvisualisierungstool – zu ändern. Im ersten Fall wäre der Datenmanager für die Anpassungen zuständig, im zweiten Fall der Datenanalyst.
Für beide ist die Grenze zwischen technischen und Projektmanagement-Aufgaben fließend. Wer unterrichtet die anderen Projektbeteiligten? Wer erstellt eine Roadmap und überwacht die Ausführung? Gerade in kleinen oder mittelständischen Unternehmen kann dies sehr unklar sein und zu Missverständnissen zwischen Managern und Analytikern führen.
Die Lösung
In der Tat ist es fast unmöglich, eine universelle Regel zu finden. Was Sie als Top-Manager, der in Ihrem Unternehmen für den Datenbetrieb verantwortlich ist, realistischerweise erreichen können, ist, die Abgrenzung gemeinsam mit Ihren Mitarbeitern zu ziehen. Fähigkeiten und Einstellungen können von Person zu Person und von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich sein. Es ist wichtig, perfekte Sparringspartner zu finden und weniger wichtig, Mitarbeiter zu finden, die über die bestmöglichen technischen Fähigkeiten verfügen.
Einen neuen Mitarbeiter zu finden, ist immer eine Herausforderung. Aber ein perfektes Team zusammenzustellen ist eine noch größere Herausforderung. Outsourcen Sie diese anspruchsvolle Aufgabe an Ihren besten Rekrutierungspartner. Kontaktieren Sie JCFINCH, um die Anforderungen Ihres Unternehmens zu besprechen.