Künstliche Intelligenz, kurz KI, bezeichnet die Fähigkeit von Maschinen oder Computersystemen, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Problemlösen, Planen und Kreativität nachzuahmen. Solche Systeme können ihre Umgebung wahrnehmen, relevante Informationen aus Daten ziehen und auf dieser Grundlage eigenständig Entscheidungen treffen, um bestimmte Ziele zu erreichen.

Ein wichtiger Aspekt von künstlicher Intelligenz ist die Imitation menschlicher kognitiver Fähigkeiten, etwa beim strategischen Denken, der Spracherkennung, der Bildverarbeitung oder bei der eigenständigen Problemlösung. Besonders bedeutend ist in diesem Zusammenhang das maschinelle Lernen, ein Teilgebiet, bei dem Algorithmen eigenständig aus Beispielen lernen, anstatt nur festen Programmieranweisungen zu folgen. In vielen Bereichen des Alltags findet man mittlerweile Anwendungen von KI, zum Beispiel bei Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, bei personalisierten Produktempfehlungen, im autonomen Fahren oder auch in der medizinischen Diagnostik.

Data Engineering bezeichnet das Entwerfen, Erstellen und Warten von Systemen und Infrastrukturen, die große Datenmengen sammeln, speichern, aufbereiten und verwalten. Ziel ist es, diese Daten für Analyse, Reporting und maschinelles Lernen effizient nutzbar zu machen. Data Engineers entwickeln und pflegen Datenpipelines, integrieren verschiedene Datenquellen und sorgen für die Qualität der Daten, damit nachfolgende Analyseprozesse zuverlässig auf die Daten zugreifen können.

Data Science hingegen beschäftigt sich hauptsächlich mit der Analyse und Auswertung der aufbereiteten Daten. Data Scientists nutzen statistische Methoden und Machine-Learning-Algorithmen, um aus den Daten Muster und Erkenntnisse zu gewinnen, Vorhersagen zu treffen und Modelle zu erstellen. Der wesentliche Unterschied besteht darin, dass Data Engineering die technische Basis schafft, indem es die Infrastruktur und Prozesse für den Umgang mit Daten bereitstellt, während Data Science diese Daten nutzt, um daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen zu unterstützen. Ohne die Arbeit der Data Engineers könnten Data Scientists nicht effektiv arbeiten, da die erforderlichen Daten in geeigneter Form und Qualität oft erst durch Data Engineering verfügbar gemacht werden.