Unterschiede zwischen den Studiengängen Business Analytics und Data Analytics

Grundlegende Unterschiede: Geschäftsanalyse im Vergleich zu Datenanalysen

Business Analytics und Data Analytics unterscheiden sich primär in ihrem Anwendungsfokus. Business Analytics konzentriert sich auf die Analyse von Geschäftsdaten, um unternehmerische Entscheidungen zu unterstützen und die Geschäftsleistung zu verbessern. Der Schwerpunkt liegt auf der Interpretation von Daten im Kontext von Geschäftsstrategien und -prozessen. Data Analytics hingegen befasst sich mit der technischen Seite der Datenanalyse und konzentriert sich auf die Methoden und Werkzeuge zur Datensammlung, -verarbeitung und -analyse – unabhängig vom Anwendungsbereich.

Ein Studiengang in Business Analytics vermittelt in der Regel Kenntnisse in Betriebswirtschaftslehre, Management und Entscheidungsfindung, ergänzt durch grundlegende Datenkenntnisse. Im Gegensatz dazu legt ein Data Analytics-Studium mehr Wert auf statistische Methoden, Programmierung und fortgeschrittene Analysetechniken. Beide Studiengänge überschneiden sich jedoch in Bereichen wie Statistik, Datenvisualisierung und grundlegenden Analysemethoden.

Lehrplanvergleich von Analyseprogrammen

Die Studienpläne dieser beiden Studiengänge spiegeln ihre unterschiedlichen Schwerpunkte wider. Ein typischer Lehrplan für Business Analytics umfasst Kurse wie:

• Betriebswirtschaftliche Grundlagen

• Marketing- und Finanzanalyse

• Entscheidungstheorie und Management

• Grundlegende Datenbanken und Statistik

• Business Intelligence

• Strategisches Management

Im Gegensatz dazu enthält ein Data Analytics-Lehrplan häufig:

• Fortgeschrittene Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie

• Programmiersprachen (R, Python, SQL)

• Machine Learning und KI-Grundlagen

• Big Data-Technologien

• Data Mining und Datenbankmanagement

• Datenvisualisierung und -kommunikation

Diese unterschiedlichen Schwerpunkte bereiten die Studierenden auf verschiedene Aspekte der Datenanalyse vor und formen ihre zukünftigen Karrierewege.

Karrierewege in der Analytik nach dem Studienabschluss

Die Wahl zwischen Business Analytics und Data Analytics beeinflusst maßgeblich die beruflichen Möglichkeiten nach dem Abschluss. Absolventen eines Business Analytics-Studiengangs finden typischerweise Positionen wie:

• Business Intelligence Analyst

• Marketing Analyst

• Finanzanalyst

• Strategieberater

• Management Consultant

• Operations Analyst

Diese Rollen erfordern ein tiefes Verständnis geschäftlicher Prozesse und die Fähigkeit, Daten in wertvolle Geschäftseinblicke zu übersetzen.

Absolventen mit einem Abschluss in Datenanalytik qualifizieren sich dagegen eher für technischere Positionen wie:

• Data Analyst

• Data Scientist (mit entsprechender Weiterbildung)

• Data Engineer

• Quantitativer Analyst

• Statistiker

• Forschungsanalyst

Diese Positionen legen mehr Wert auf fortgeschrittene technische Fähigkeiten und die Entwicklung von Datenmodellen und -algorithmen.

Technische Anforderungen: Abschluss in Wirtschaftsanalytik vs. Abschluss in Datenanalytik

Die technischen Anforderungen und Fähigkeiten, die in diesen beiden Studiengängen vermittelt werden, unterscheiden sich erheblich. Ein Abschluss in Wirtschaftsanalytik konzentriert sich auf:

• Microsoft Excel und fortgeschrittene Business Intelligence-Tools wie Tableau, Power BI oder SAP

• Grundlegende SQL-Kenntnisse

• Statistische Analysemethoden für Geschäftsanwendungen

• Präsentation von Daten für Entscheidungsträger

• Projektmanagement-Tools

Ein Abschluss in Datenanalytik hingegen legt großen Wert auf:

• Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python, R oder anderen Sprachen

• Umfassende Datenbankkenntnisse und fortgeschrittenes SQL

• Statistische Modellierung und Machine Learning

• Big Data-Technologien wie Hadoop oder Spark

• Datenbereinigung und -vorbereitung

Diese unterschiedlichen technischen Schwerpunkte spiegeln die verschiedenen Anforderungen wider, mit denen Absolventen in ihren zukünftigen Berufen konfrontiert sein werden.

Vergleich der Studienangebote und Kosten

Der Markt für Analytics-Studiengänge in Deutschland und im deutschsprachigen Raum bietet verschiedene Optionen mit unterschiedlichen Kosten und Formaten. Hier ein Vergleich einiger bekannter Programme:

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Bildungseinrichtung	Studiengang	Studiendauer	Studienformat	Ungefähre Kosten (gesamt)
TU München	M.Sc. Data Engineering and Analytics	4 Semester	Vollzeit	Semesterbeitrag (ca. 130-150€ pro Semester)
Universität Mannheim	M.Sc. Data Science	4 Semester	Vollzeit	Semesterbeitrag (ca. 170€ pro Semester)
WHU - Otto Beisheim School of Management	M.Sc. in Business Analytics	1,5 Jahre	Vollzeit	ca. 25.000€
IUBH Fernhochschule	B.Sc. Data Science	6-8 Semester	Fernstudium	ca. 13.000-17.000€
Frankfurt School of Finance	M.Sc. in Applied Data Science	15 Monate	Vollzeit	ca. 31.500€
TUM School of Management	M.Sc. in Management & Technology	4 Semester	Vollzeit	Semesterbeitrag (ca. 130-150€ pro Semester)

Preise, Kosten oder Gebühren, die in diesem Artikel genannt werden, basieren auf den neuesten verfügbaren Informationen, können sich jedoch im Laufe der Zeit ändern. Vor finanziellen Entscheidungen wird eine unabhängige Recherche empfohlen.

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Öffentliche Universitäten bieten oft kostengünstigere Optionen mit Semesterbeiträgen, während private Hochschulen höhere Gebühren erheben, dafür aber häufig engere Industriekooperationen und kleinere Gruppengrößen anbieten. Fernstudienangebote bieten zusätzliche Flexibilität für Berufstätige, die ihre Fähigkeiten erweitern möchten.

Entscheidungshilfe: Der richtige Analytik-Studiengang für Sie

Die Entscheidung zwischen Business Analytics und Data Analytics sollte auf Ihren persönlichen Interessen, Stärken und Karrierezielen basieren. Wenn Sie sich mehr für die geschäftliche Seite von Daten interessieren und lieber strategische Entscheidungen auf Basis von Datenanalysen treffen möchten, ist Business Analytics möglicherweise die bessere Wahl. Wenn Sie hingegen Freude an komplexen Datenmanipulationen, Programmierung und tiefgehenden statistischen Analysen haben, könnte Data Analytics besser zu Ihnen passen.

Wichtig ist auch die Betrachtung Ihrer Vorbildung: Studierende mit einem wirtschaftswissenschaftlichen Hintergrund finden den Einstieg in Business Analytics oft einfacher, während Personen mit Vorkenntnissen in Mathematik, Statistik oder Informatik möglicherweise besser für Data Analytics geeignet sind. In beiden Fällen bieten diese Studiengänge ausgezeichnete Berufsaussichten in einer zunehmend datengesteuerten Wirtschaftswelt.