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Was macht ein Data Engineer?

Als Data Engineer hilfst Du Deinem Unternehmen mit den Unmengen an Daten, die aufgrund von Big Data täglich entstehen, fertig zu werden. Deine Aufgabe ist es dabei, die unstrukturierten Informationen so aufzubereiten und abzuspeichern, dass sie für weitere Analysen zur Verfügung stehen.

Was sind die Aufgaben?

Der Data Engineer stellt sicher, dass Business Analysts oder Data Scientists die notwendigen Daten bereitgestellt bekommen, die sie für ihre Aufgaben benötigen. Dazu werden verschiedene Arten von Aufgaben notwendig. Dazu gehören zum Beispiel:

  • Es müssen die richtigen Datensätze gefunden werden, um die Anforderungen von Business Seite umsetzen zu können.
  • Der Data Engineer entwickelt Algorithmen, um die Quelldaten so aufzubereiten und zu bereiningen, dass sie von anderen Datenwissenschaftler unkompliziert genutzt werden können.
  • ETL – Pipelines, die Daten aus Quellsystemen beschaffen, aufbereiten und sie in eine Ziel-Datenbank ablegt, müssen nicht nur erstellt werden, sondern auch ständig auf Funktionalität geprüft werden.
  • Bei all diesen Aufgaben muss auch sichergestellt sein, dass die Konzepte von Data Governance eingehalten werden, damit alle Nutzer die erforderlichen Berechtigungen haben.

Data Engineers arbeiten in vielen Fällen eng in einem Team mit Data Scientists zusammen, welche die bereitgestellten Daten dann in Auswertungen oder Machine Learning Modellen umwandeln können. Unter solchen Umständen kann es auch dazu kommen, dass Aufgaben von Data Scientists, wie beispielsweise die Analysenerstellung, mit übernommen werden.

In welchen Branchen arbeiten Data Engineers?

Heutzutage gibt es nicht mehr gewisse Branchen, in denen vermehrt Data Engineers arbeiten, da in nahezu allen Unternehmen große Datenmengen anfallen, werden auch nahezu überall diese Fähigkeiten gebraucht. Somit bietet die Position des Data Engineers den Vorteil sich die Branche nach den persönlichen Interessen auszusuchen.

In der Inudstrie oder der Automobilbranche entstehen viele technische Daten, beispielsweise aus der Produktion oder von Sensoren am fertigen Produkt. Dort steht vor allem die frühzeitige Erkennung von Missständen im Vordergrund, also beispielsweise ob eine Maschine überhitzt oder qualitativ schlechte Teile produziert.

In Handels- und E-Commerce Unternehmen ist der Fokus hingegen ein komplett anderer. Das Hauptziel der Datenspeicherung besteht darin die Kunden besser zu verstehen und damit das jeweilige Produktportfolio besser auf den Kunden abzustimmen. Im E-Commerce könnte es beispielsweise relevant sein, die Customer Journeys auszuwerten, um zu erkennen, wie sich der Kunde auf der Website bewegt.

Eine letzte große Branche sind Banken und Versicherungen. Auch hier fallen große Datenmengen über Kunden an, die den Data Scientists zur Verfügung gestellt werden müssen und eigene technische Herausforderungen bieten.

Welche Fähigkeiten sollte man mitbringen?

Als Data Engineer beschäftigst Du Dich vor allem mit der Datenspeicherung und -bereitstellung. Somit sollte man ausreichende Kenntnisse im Bereich von Datenbanken und Datenarchitekturen mitbringen oder die Ambition sich in diese Thematiken schnell einzuarbeiten.

Dazu zählen, dass Du die Vor- und Nachteile von Data Lakes und Data Warehouses gezielt abwägen kannst und je nach Anwendungsfall die richtige Datenarchitektur wählst. Zusätzlich solltest Du die state-of-the-art Datenbanken kennen, die von vielen Unternehmen bereits genutzt werden, und diese nach Möglichkeit auch eigenständig implementieren können.

Ähnlich wichtig sind Fähigkeiten im Bereich von gängigen ETL Tools, damit die Daten den Weg aus den Quellsystemen in Deine Datenarchitektur finden und auf dem Weg auch in das Zielformat überführt werden.

Um all diese Aufgaben und Fähigkeiten konkret umsetzen zu können, sind grundlegende Programmierfähigkeiten in Python und SQL für einen Data Engineer unumgänglich. In vielen Fällen sind dies die gängigsten Sprachen bei der Arbeit mit Datenbanken oder ETL-Tools und werden somit zu Deinem täglichen Begleiter werden.

Je nachdem wie die Stelle ausgerichtet ist auf die Du Dich bewerben willst, sind Fähigkeiten aus dem Bereich eines Business Analysts oder Data Scientists natürlich ein weiteres Plus. In der Realität werden sich wahrscheinlich die Anwendungen auch oft überschneiden und eine klare Trennung nur schwer möglich sein. Somit sind erste Kenntnisse im Umgang mit Business Intelligence Tools und Machine Learning auf jeden Fall ein Vorteil bei Deiner Bewerbung.

Ausbildung und Studium

Es gibt viele Studiengänge, die hilfreich sind, um eine Karriere als Data Engineer zu starten. Dabei ist es wichtig, dass Du in diesem Fach bereits mit Programmierung in Kontakt kommst und lernst Algorithmen zu erstellen. Nach Möglichkeit lernst Du auch im Studium bereits die gängigen Tools im Bereich Big Data und Datenbanken kennen.

Als angehender Data Engineer sind Bachelor Studiengänge im Bereich Computer Science, Mathematik, Physik oder Data Science denkbar. Jedoch ist es auch hier wie bei vielen anderen Jobs im Data Science Feld, dass der Bedarf an gutem Fachpersonal aktuell so groß ist, dass auch Quereinstieger in vielen Unternehmen willkommen sind.

Das solltest Du mitnehmen

  • Ein Data Engineer sorgt dafür, dass die großen Datenmengen in einem Unternehmen gezielt verarbeitet und gespeichert werden.
  • Dabei ist er für die einwandfreie Funktion von ETL-Pipelines zuständig, die Einhaltung von Data Security Richtlinien oder entscheidet über die passende Datenarchitektur.
  • Unabdingbare Fähigkeiten von Data Engineers sind Kenntnisse im Bereich der Datenarchitektur und Datenbanken, sowie grundlegende Programmierfähigkeiten in den Sprachen Python und SQL.

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