Data Engineering sorgt dafür, dass wir alle Vorteile der Data Science nutzen können. Denn heutzutage gibt es wohl kaum eine Branche, die nicht durch Datenwissenschaft revolutioniert wurde. Auch wenn einige Unternehmen die Vielschichtigkeit der Disziplin noch nicht erfasst haben, wissen sie dennoch, dass Data Science ein wachsendes Feld ist. Internetnutzer finden personalisierte Angebote in ihren E-Mail-Postfächern, erwarten von Siri umgehende Antworten auf ihre Fragen und verlassen sich darauf, dass ihre Online-Bank potenzielle Bedrohungen erkennt und entschärft.

Data Engineers sind für die Erstellung der Datenpipelines und Warehouses verantwortlich, die es Datenwissenschaftlern ermöglichen, Algorithmen zu schreiben und zu optimieren – die wiederum unser tägliches Leben verbessern.

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Was ist Data Engineering? – Definition

Data Engineering stellt die Grundlage für die Anwendung von Data Science dar. Es umfasst das Sammeln, Übersetzen und Validieren von Daten. Data Engineers haben die Aufgabe, Data Warehouses aufzubauen und schaffen damit das Grundgerüst, um wachsende und sich ändernde Datensätze zu strukturieren und zu formatieren. Die bereitgestellten Daten nutzen Datenwissenschaftler schließlich, um sie zu analysieren und auf ihrer Grundlage datengetriebene Entscheidungen zu treffen. 

Data Engineers: Aufgaben und erforderliche Fähigkeiten

Wer als Dateningenieur arbeiten möchte, benötigt ein breites Spektrum an Fähigkeiten, von der Programmierung über das Datenbankdesign bis hin zur Systemarchitektur:

  • Erfahrungen in der Datenverarbeitung und mit ETL / ELT-Techniken

  • Kenntnisse in Python, SQL und Linux

  • umfassendes Verständnis von Cluster-Management, Datenvisualisierung, Stapelverarbeitung und maschinellem Lernen

  • Fähigkeit ein grundlegendes Verständnis von Unternehmensdaten zu entwickeln

  • Fähigkeit, eine geeignete Datenarchitektur einzuführen und ein nachhaltiges Pipeline-Management zu etablieren

  • Beherrschung der Erstellung von Berichten und Dashboards

Dateningenieure sind dafür verantwortlich, die passenden Daten zur richtigen Zeit bereitzustellen. Ein Data Engineer muss zudem auf die Anforderungen des Datenwissenschaftlers achten und die Daten entsprechend der Ansprüche präsentieren. Darüber hinaus stellen sie sicher, dass die entsprechenden Daten zuverlässig und einsatzbereit sind. Dies stellt sie häufig vor Herausforderungen, da Unternehmen nur selten saubere Rohdaten vorliegen haben.

Auch wenn Dateningenieure nicht direkt an der Datenanalyse beteiligt sind, benötigen sie ein gewisses Verständnis der Unternehmensdaten, um eine entsprechende Architektur anzulegen. Dies hängt von der Fähigkeit des Data Engineers ab, Data Pipelines zu gestalten und zu pflegen. Erfahrene Dateningenieure sind in der Lage, mehrere Big-Data-Verarbeitungstechniken miteinander zu kombinieren, um den Bedarf eines Unternehmens zu erfüllen.

Data Engineer vs. Data Scientist: Was sind die Unterschiede?

Obwohl die Arbeit von Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern innerhalb eines Unternehmens eng miteinander verbunden ist, unterscheiden sie sich bezüglich ihrer Fähigkeiten und Funktionen. Data Engineers haben die Aufgabe, Daten vorzubereiten und zu verwalten, die Data Scientists für ihre Analysen nutzen können. Zu ihren Aufgaben gehören die Folgenden:

  • Sie präsentieren und skalieren Unternehmensdaten.
  • Sie sorgen für die Sicherheit der Daten.
  • Sie bauen Datenpipelines auf, die sich immer wieder an neue Informationen anpassen.
  • Sie verfügen daher über ein umfangreiches Wissen über Datenspeicherungs- und Transformationstools.
  • Mit ihren Kenntnissen in ETL-Design, Datenmodellierung, relationalem und nicht-relationalem Datenbankdesign sowie Abfrageausführung sind sie in der Lage, für jeden Datensatz die geeignete Technik zu wählen.

Data Scientists hingegen durchsuchen die von den Data Engineers aufbereiteten Daten nach wertvollen Erkenntnissen. Damit entwickeln sie Algorithmen, die zugrundeliegende Probleme oder neue Geschäftsmöglichkeiten aufdecken. Um diese Algorithmen anzupassen, arbeiten sie eng mit den Data Engineers zusammen. Data Engineers können auf Dateneinschränkungen hinweisen und den Datenwissenschaftlern so helfen, Variablen besser zu berücksichtigen und aussagekräftigere Schlussfolgerungen zu ziehen.

In der Tabelle sind die wesentlichen Aufgaben und Fähigkeiten zusammengefasst:

Data Engineer

Data Scientist

liefert formatierte, skalierbare und sichere Daten

liefert durch Analysen Einblicke in die Daten

zuständig für die Bereitstellung von Daten zur Weiterverarbeitung

zuständig für die Entwicklung solider Algorithmen

effizient, serviceorientiert

aufmerksam, analytisch

verfügt über ein breites Spektrum an Programmier- und Systemarchitekturkenntnissen

verfügt über fokussierte Programmier- und Analysekenntnisse

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Data-Engineering-Tools und Lösungen für Unternehmen

Dateningenieure wissen, wie sie Daten speichern, verarbeiten und bereitstellen können. Aber wie setzen sie dieses Wissen in die Praxis um?

Zunächst müssen Data Engineers ein Data-Warehouse aufbauen. Der dabei angewendete Prozess heißt ETL — extrahieren, transformieren, laden. Vor kurzem wurden im ETL-Prozess zwei Schritte getauscht und so die neue ELT-Methode gebildet. Das Laden der Daten vor der Transformation hat den Vorteil, dass der Zugriff auf die Daten zu jeder Zeit möglich ist. Mit dem stetig wachsenden Datenbestand und der Verfügbarkeit von Cloud-Speichern wird diese Methode immer beliebter. Deshalb sind Data-Engineering-Tools, die sowohl ETL- als auch ELT-Prozesse unterstützen, unerlässlich. ELT-Tools stellen dabei cloudbasierte Lösungen dar, die End-to-End-Support bieten, um mit den webbasierten Datenströmen mitzuhalten und höchste Flexibilität zu ermöglichen. Gute ETL-Tools warnen automatisch, wenn Fehler in der Pipeline auftreten und erlauben die Verwendung von Open-Source-Codes.

Die Zukunft des Data Engineering

Agile Unternehmen benötigen die Effizienz, die Organisation und die Geschwindigkeit, die ein gutes Data Engineering mit sich bringen. Auch die Cloud hat besonders zu einem erhöhten Bedarf beigetragen. Zukünftig wird Data Engineering noch mehr an Bedeutung gewinnen, da es die nachhaltigen und standardisierten Daten übermittelt, die die Datenwissenschaft für ihre Analysen benötigt. Denn Unternehmen nutzen die Vorteile von Big Data immer mehr und investieren in Data-Science-Initiativen.

Die Datenwissenschaft etabliert fortlaufend Unterdisziplinen, wie die Datenvisualisierung, maschinelles Lernen oder das Data Storytelling. Künstliche Intelligenz und neuronale Netzwerke kommen immer öfter in den Bereichen Gesundheitswesen, Klimawandel und Finanzen zum Einsatz. All das erfordert die bereinigten und transformierten Daten, die das Data Engineering liefert. Zudem gewinnen die Themen Datenethik und Datenschutz stetig an Bedeutung. Aufgrund der Fülle an Daten legen Unternehmen verstärkt Wert auf strengere Sicherheitsmaßnahmen. Auch Informationssicherheit ist ein Bestandteil des Data Engineerings. Einzelpersonen und Unternehmen sind in Zukunft auf kompetente Dateningenieure angewiesen, um ihre Daten sicher zu halten und zu verwalten.

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Mit Talend das Data Engineering verbessern

Die Datenanalyse ist heutzutage von großer Bedeutung. Besonders Unternehmen, die früher Probleme mit großen Datenmengen hatten, profitieren vom Data Engineering. Mithilfe von innovativem Data Engineering haben Datenwissenschaftler die Möglichkeit, wertvolle Erkenntnisse zu liefern, die Auswirkungen auf komplette Branchen haben können. Ohne die richtige Software und Struktur würden nicht nur Data Scientists bei denselben Forschungsfragen unterschiedliche Ergebnisse erhalten. Endverbraucher könnten ebenfalls Ausfälle erleben oder Pipelines nicht richtig funktionieren. Dies würde erfordern, stundenlang manuell nach Lösungen zu suchen. Unternehmen benötigen deshalb eine cloudbasierte ETL / ELT-Lösung mit umfangreicher Datenspeicherung und Self-Service-Funktion.

Mit Talend Data Fabric erhalten Unternehmen eine einzige Anwendung, die Daten speichert, verwaltet, transformiert und zur gemeinsamen Nutzung einlädt — so werden Datenüberwachung und ETL / ELT-Management zum Kinderspiel. Talend Data Fabric ist für Dateningenieure einfach zu bedienen und mit erweiterten Funktionen skalierbar. Machen Sie sich bereit, Ihre Branche mit Talend Data Fabric zu revolutionieren.

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