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.

Welche Tools und Technologien setzen Data Engineers ein?

Data Engineers setzen eine Reihe von Tools und Technologien ein, um ihre Aufgaben in der Datenverwaltung und -analyse zu erfüllen. Diese Tools sind entscheidend für Aufgaben wie Datenextraktion, -umwandlung, -speicherung und -integration. Im Folgenden gehen wir auf die wichtigsten Tools und Technologien ein, die Data Engineers regelmäßig verwenden:

Sie verlassen sich stark auf ETL-Tools, um die Extraktion von Daten aus einer Vielzahl von Quellen zu erleichtern. Diese Tools sind darauf ausgelegt, die Daten so umzuwandeln, dass sie den spezifischen Geschäftsanforderungen entsprechen, und sie anschließend in ein bestimmtes Data Warehouse oder Repository zu laden. Zu den beliebtesten ETL-Tools gehören Apache Nifi, Talend, Informatica und Microsoft SSIS.

Datenintegrationsplattformen spielen eine zentrale Rolle bei der nahtlosen Verknüpfung unterschiedlicher Datenquellen. Sie ermöglichen Dateningenieuren die Konsolidierung von Daten aus verschiedenen Quellen. Herausragende Optionen in dieser Kategorie sind Apache Kafka, Apache Nifi und Microsoft Azure Data Factory, die jeweils effiziente Datenintegrationsfunktionen bieten.

Data Engineers sind intensiv in Data-Warehousing-Aktivitäten eingebunden. Diese Data-Warehousing-Lösungen dienen als Repositories für die Speicherung, Organisation und Verwaltung von Daten und erfüllen analytische Anforderungen. Zu den führenden Data Warehouse-Plattformen gehören Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery und Microsoft Azure SQL Data Warehouse.

Diese Fachleute sind mit der Verwaltung umfangreicher Datensätze konfrontiert. Um große Datenmengen effektiv zu verarbeiten, setzen sie Big-Data-Technologien wie Apache Hadoop, Apache Spark und Apache Flink ein. Diese Technologien ermöglichen es Data Engineers, umfangreiche Datenmengen effizient zu verarbeiten. Aktuell verschiebt sich die Rolle dahingehend, dass Fertigkeiten und Know-How im Big Data Bereich immer wichtiger wird und mit relationalen Daten auf eine Ebene rückt.

Datenmodellierungstools sind für Data Engineers unverzichtbar, wenn es um die Gestaltung von Datenschemata und -strukturen geht. Diese Tools ermöglichen die Erstellung effizienter Datenspeicher- und -abrufsysteme. Beispiele in dieser Kategorie sind ER/Studio, Lucidchart und DbVisualizer.

Data Engineers arbeiten eng mit einer Vielzahl von Datenbankmanagementsystemen zusammen, die von relationalen Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL und Oracle bis zu NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra und Redis reichen. Die Beherrschung dieser Systeme ist für eine effiziente Datenverwaltung unerlässlich.

Data Engineers nutzen Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud für eine Vielzahl von datenbezogenen Aufgaben. Diese Cloud-Plattformen bieten eine breite Palette von Diensten und Tools, mit denen sie die Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten effizient handhaben können. Zu den bemerkenswerten Diensten gehören AWS Glue, Azure Data Factory und Google Cloud Dataflow, die cloudbasierte ETL- und Datenintegrationsfunktionen bieten.

Diese Tools und Technologien ermöglichen es Data Engineers, ihre Aufgaben effektiv zu erfüllen und sicherzustellen, dass Daten verwaltet, verarbeitet und für geschäftliche Einblicke und Entscheidungen genutzt werden. Da sich dieser Bereich ständig weiterentwickelt, müssen Data Engineers mit neuen Tools und Technologien auf dem Laufenden bleiben, um den sich ständig ändernden Anforderungen der datengesteuerten Landschaft gerecht zu werden.

Was für eine Ausbildung oder Studium sollte man mitbringen?

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.

Welche Techniken nutzt ein Data Engineer?

Data Engineers verwenden verschiedene Techniken zum Entwerfen, Erstellen und Verwalten von Datenpipelines und Dateninfrastrukturen. Einige der Techniken, die von Dateningenieuren verwendet werden, sind:

ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden) – Bei dieser Technik werden Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert, in das gewünschte Format umgewandelt und in eine Zieldatenbank oder ein Datenlager geladen.
Data Warehousing – Diese Technik umfasst die Entwicklung und den Aufbau eines Data Warehouse, das große Datenmengen speichern und verwalten kann. Das Data Warehouse wird für Berichte und Analysen optimiert.
Datenmodellierung – Bei dieser Technik wird ein Datenmodell erstellt, das die Struktur der Daten, die Beziehungen zwischen den Dateneinheiten und die Datentypen definiert. Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Daten gut organisiert sind und von verschiedenen Anwendungen leicht abgerufen werden können.
Datenintegration – Bei dieser Technik werden Daten aus verschiedenen Quellen, wie Datenbanken, APIs und Dateisystemen, zu einer einzigen Quelle der Wahrheit kombiniert. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten konsistent, genau und aktuell sind.
Data Governance – Diese Technik umfasst die Einrichtung von Richtlinien, Verfahren und Leitlinien für die Verwaltung von Daten. Data Governance stellt sicher, dass die Daten auf ethische und rechtliche Weise verwendet werden und die Qualität der Daten erhalten bleibt.
Datensicherheit – Diese Technik umfasst die Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz der Daten vor unberechtigtem Zugriff, Diebstahl oder Beschädigung. Datentechniker müssen sicherstellen, dass die Daten sowohl bei der Übertragung als auch im Ruhezustand sicher sind.
Cloud Computing – Bei dieser Technik werden Cloud-basierte Dienste wie Amazon Web Services (AWS) und Microsoft Azure genutzt, um eine Dateninfrastruktur aufzubauen und zu verwalten. Cloud Computing bietet Skalierbarkeit, Flexibilität und Kosteneffizienz.

Wie arbeitet ein Data Engineer mit anderen Rollen zusammen?

Data Engineers arbeiten eng mit anderen datenbezogenen Funktionen wie Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und Business-Intelligence-Experten zusammen, um sicherzustellen, dass Daten verfügbar, zugänglich und nutzbar sind.

Data Analysts sind oft auf Dateningenieure angewiesen, um saubere und organisierte Daten zu erhalten, die für ihre Analysen verwendet werden können.
Data Scientists benötigen qualitativ hochwertige Daten, um ihre Modelle zu erstellen und zu trainieren, und Dateningenieure spielen eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, sicherzustellen, dass die Daten im richtigen Format und zur richtigen Zeit verfügbar sind.
Business-Intelligence-Experten sind auf Data Engineers angewiesen, um die Datenpipelines einzurichten und zu pflegen, die ihre Berichte und Dashboards speisen.

Darüber hinaus arbeiten Data Engineers auch mit IT- und Softwareentwicklungsteams zusammen, um sicherzustellen, dass die Infrastruktur und die Systeme, die Daten speichern und verarbeiten, richtig konzipiert und gewartet werden. Insgesamt ist die Zusammenarbeit zwischen Dateningenieuren und anderen datenbezogenen Funktionen entscheidend für den Erfolg eines datengesteuerten Unternehmens.

Wie kann der Karrierepfad eines Data Engineers aussehen?

Der Bereich der Datentechnik ist relativ neu, wächst aber aufgrund der steigenden Nachfrage nach datengestützten Entscheidungsprozessen in allen Branchen rasch. Eine Karriere in der Datentechnik kann sehr lohnend sein und bietet Möglichkeiten für Wachstum und Entwicklung. Hier sind einige der üblichen Karrierewege für Dateningenieure:

Junior Data Engineer: Junior Data Engineers arbeiten in der Regel an kleinen Projekten unter der Aufsicht von Senior Data Engineers. Sie helfen bei der Datenintegration, -bereinigung und -speicherung und können auch an Datenpipelines und ETL-Prozessen arbeiten.
Dateningenieur: Dateningenieure arbeiten an großen und komplexen Datenprojekten. Sie entwerfen und entwickeln Datenpipelines, ETL-Prozesse und Datenspeichersysteme. Sie arbeiten außerdem eng mit Data Scientists, Analysten und Unternehmensvertretern zusammen, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt, zeitnah und zugänglich sind.
Senior-Dateningenieur: Senior Data Engineers leiten groß angelegte Datenprojekte und sind Mentoren für Junior Data Engineers. Sie arbeiten auch an der Entwicklung und Implementierung von Datenarchitekturen, die skalierbar, sicher und effizient sind.
Data Engineering Manager: Data Engineering Manager leiten ein Team von Dateningenieuren und beaufsichtigen die Entwicklung von Datenpipelines, ETL-Prozessen und Datenspeichersystemen. Sie arbeiten auch eng mit anderen Interessengruppen zusammen, um sicherzustellen, dass Daten effektiv genutzt werden, um Geschäftsergebnisse zu erzielen.
Leiter der Datenarchitektur: Leiter der Datenarchitektur sind für den Entwurf und die Implementierung der gesamten Datenarchitektur eines Unternehmens verantwortlich. Sie arbeiten eng mit anderen Interessengruppen zusammen, um die Geschäftsanforderungen zu verstehen und eine Architektur zu entwickeln, die diesen Anforderungen gerecht wird.
Leitender Dateningenieur: Chief Data Engineers sind die ranghöchsten Datenentwicklungsexperten in einem Unternehmen. Sie sind für die Festlegung der gesamten Data-Engineering-Strategie verantwortlich und stellen sicher, dass diese mit den Geschäftszielen des Unternehmens in Einklang steht.

Data Engineers können sich auch auf bestimmte Bereiche spezialisieren, z. B. Data Warehousing, Datenintegration oder Datenverarbeitung. Einige Dateningenieure übernehmen auch Funktionen wie Datenwissenschaftler oder Datenarchitekten. Der Berufsweg eines Dateningenieurs entwickelt sich ständig weiter, da neue Technologien und Techniken auftauchen. Eines ist jedoch sicher: Data Engineering wird auch in den kommenden Jahren ein wichtiger Bereich sein.

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.