Data Engineering: Ein Leitfaden zu den 3 Ws (Wer, Was und Wie)

In der modernen Welt gibt es kaum eine Branche, die noch nicht von der Data Science revolutioniert wurde. Auch wenn viele Menschen nicht genau wissen, was Data Science eigentlich ist und worum es geht, sind sich doch alle einig, dass dies ein echter Wachstumsbereich ist. Verbraucher erhalten E-Mails, in denen ihnen maßgeschneiderte Rabatte angeboten werden, stellen Siri Fragen, die umgehend beantwortet werden, und verlassen sich darauf, dass ihre Bank Betrugsversuche zuverlässig erkennt und abwehrt.

Während wir die Früchte der Arbeit im Data-Science-Bereich genießen, werkeln weitere Beteiligte fleißig hinter den Kulissen. Sie sind verantwortlich für die Erstellung von Datenpipelines und Warehouses, die von Data Scientists als Grundlage für die Entwicklung und Optimierung von Algorithmen verwendet werden, die unser tägliches Leben verbessern sollen.

Und wer nun sind diese Akteure, die meist im Verborgenen wirken? Es sind die Dateningenieure.

Was ist Data Engineering?

Die Relevanz von Schlussfolgerungen, die auf Grundlage umfangreicher Datensätze gezogen werden, steht und fällt mit der Integrität der Daten. Ohne eine Architektur, die wachsende und sich verändernde Datenmengen strukturieren und formatieren kann, sind Data Scientists nicht in der Lage, korrekte Vorhersagen zu treffen. An dieser Stelle kommt das Data Engineering ins Spiel.

Unter diesem Begriff versteht man das Erfassen, Übersetzen und Validieren von Daten für die Analyse. Dateningenieure erstellen vor allem Data Warehouses, um datengesteuerte Entscheidungen zu ermöglichen. Das Data Engineering legt den Grundstein für die Anwendung von Data Science in der realen Welt. Dateningenieure und Data Scientists, die harmonisch zusammenarbeiten, können fortlaufend wertvolle Erkenntnisse liefern.

Kompetenzen und Zuständigkeiten von Dateningenieuren

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

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

Das Data Engineering erfordert ein breites Spektrum von Kompetenzen. Die Bandbreite reicht hierbei von der Programmierung über das Datenbankdesign bis hin zur Systemarchitektur. Nachstehend sind einige davon aufgeführt:

• Umfassende Erfahrung mit Datenverarbeitung und ETL-/ELT-Techniken
• Kenntnisse in Python, SQL und Linux
• Umfassendes Verständnis für Cluster-Management, Datenvisualisierung, Batch-Verarbeitung und Machine Learning
• Die Fähigkeit, ein grundlegendes Verständnis für Unternehmensdaten zu entwickeln
• Nachgewiesene Expertise im Implementieren einer geeigneten Architektur und beim Aufbau eines nachhaltigen Pipelinemanagements
• Sachkenntnis zur Erstellung von Berichten und Dashboards

Dateningenieure widmen sich schwerpunktmäßig der Aufgabe, zum jeweils passenden Zeitpunkt erforderliche Daten bereitzustellen. Ein guter Dateningenieur wird Fragen der Data Scientists antizipieren und wissen, wie er Daten präsentieren muss. Dateningenieure sorgen dafür, dass relevante Daten belastbar, transformiert und für die Nutzung bereit sind. In den meisten Unternehmen erweist sich dies als schwieriges Unterfangen, da in aller Regel keine sauberen Rohdaten erfasst werden.

Um ihre Arbeit machen zu können, müssen die meisten Dateningenieure Python, SQL und Linux beherrschen. Dateningenieure benötigen außerdem ggf. Kenntnisse in den Bereichen Cluster-Management, Datenvisualisierung, Batch-Verarbeitung und Machine Learning. Mithilfe dieser Bearbeitungsverfahren überführen Dateningenieure die Daten in ein Format, das Hunderte von Abfragen ermöglicht.

Auch wenn Dateningenieure nicht direkt an der Datenanalyse beteiligt sind, benötigen sie ein grundlegendes Verständnis von Unternehmensdaten als Voraussetzung für den Aufbau einer geeigneten Architektur. Deren Qualität steht und fällt mit der Fähigkeit des Dateningenieurs, Datenpipelines zu gestalten und zu pflegen. Erfahrene Dateningenieure kombinieren häufig mehrere Big-Data-Bearbeitungstechnologien, um die übergreifenden Datenanforderungen des Unternehmens zu erfüllen.

Dateningenieur und Data Scientist: Worin unterscheiden sie sich?

Obwohl die Tätigkeiten von Dateningenieuren und Data Scientists im Unternehmen eng verzahnt sind, unterscheiden sich die beiden Rollen doch stark in Bezug auf ihre Fähigkeiten und Aufgaben.

Dateningenieure haben die Produktionsreife im Blick. Sie bereiten Daten für die Nutzung durch Data Scientists auf und verwalten sie. Grundsätzlich lauten die wichtigsten Fragen für Dateningenieure, wie Unternehmensdaten präsentiert werden, wie sie skaliert werden, wie sicher sie sind und wie unkompliziert sich Datenpipelines auf Basis neuer Informationen ändern lassen.

Daher haben Dateningenieure in der Regel umfassende Kenntnisse zu Tools für die Datenspeicherung und -transformation. Sie verfügen über eine solide Grundlage im ETL-Design, in der Datenmodellierung, im Entwerfen relationaler und nicht-relationaler Datenbanken und in der Ausführung von Abfragen und sind daher in der Lage, für jeden Datensatz die am besten geeignete Technik zu wählen.

Data Scientists hingegen extrahieren wertvolle Erkenntnisse aus aufbereiteten Daten. Auf Basis der von Dateningenieuren formatierten Informationen entwickeln Data Scientists Algorithmen, die grundlegende Probleme wie auch Geschäftsmöglichkeiten aufdecken. Erwartungsgemäß sind Data Scientists daher auch mit analytischen Programmiersprachen wie SQL und Python vertraut.

Data Scientists arbeiten bei der Anpassung ihrer Algorithmen eng mit den Dateningenieuren zusammen. Dateningenieure können auf Limitierungen in den Daten hinweisen, was es Data Scientists ermöglicht, Variablen besser zu dimensionieren und aussagekräftigere Schlussfolgerungen zu ziehen.

Data-Engineering-Tools und -Lösungen für Ihr Unternehmen

Offensichtlich haben Dateningenieure eine umfassende Vorstellung davon, wie Daten gespeichert, verarbeitet und bereitgestellt werden können. Aber wie setzen sie dieses Wissen in die Praxis um?

Nun, der erste Schritt besteht für Dateningenieure im Aufbau eines Data Warehouse. Das bewährte Verfahren, das Dateningenieure verwenden, heißt ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden). Die besten ETL-Tools umfassen häufig Warnfunktionen für Pipelinefehler und erlauben zudem die Verwendung von Open-Source-Code.

Kürzlich haben einige Dateningenieure zwei Schritte des ETL-Prozesses vertauscht und so die neue ELT-Methode entwickelt. Wenn das Laden der Daten vor der Datenumwandlung erfolgt, sind alle Daten jederzeit zugänglich. Angesichts des ständig wachsenden Datenbestands und der Verfügbarkeit von Cloud-Speichern wird diese Methode immer beliebter. Aus diesem Grund sind Data-Engineering-Tools, die ETL- oder ELT-Prozesse unterstützen, von zentraler Bedeutung. ELT-Tools sollten Cloud-basiert sein und End-to-End-Support bieten, um mit neuen webbasierten Datenstreams Schritt halten und die erforderliche enorme Flexibilität bieten zu können.

Die Cloud und die Zukunft des Data Engineering

Die Cloud hat sicherlich zum Bedarf an Data Engineering beigetragen. Agile Unternehmen benötigen genau die Effizienz, Organisation und Geschwindigkeit, die ordentliches Data Engineering auszeichnen.

In Zukunft wird die Bedeutung des Data Engineering noch zunehmen. Die Unternehmen beginnen bereits, den enormen Nutzen von Big Data zu erkennen, und investieren in Data-Science-Initiativen. Das Data Engineering wird nachziehen, denn Data Science ist nun einmal auf nachhaltige und standardisierte Daten angewiesen.

Tatsächlich entwickeln sich auf dem Feld der Data Science bereits Teildisziplinen, z. B. Visualisierung, Machine Learning und Data Storytelling. Künstliche Intelligenz und neuronale Netze werden besonders in Bereichen wie Gesundheits- oder Finanzwesen bzw. in Bezug auf Themen wie dem Klimawandel immer populärer. All diese Strategien erfordern saubere, transformierte Daten, wie sie von Dateningenieuren bereitgestellt werden.

Ein letzter Punkt: Viele Menschen machen sich Gedanken zu Fragen von Datenethik und Datenschutz. Je größer die Menge der zur Verfügung stehenden Daten wird, desto stärker werden die Unternehmen Wert auf strikte Sicherheitsmaßnahmen legen. Die Informationssicherheit ist ein zentraler Bestandteil des Data Engineering. Individuen, Unternehmen und Behörden werden sich darauf verlassen, dass kompetente Dateningenieure ihre Daten zuverlässig schützen.

Data Engineering: die ersten Schritte

Die Datenanalyse ist in der heutigen Zeit von entscheidender Bedeutung. Unternehmen, die sich vormals sehr schwer damit taten, die riesigen von ihnen erfassten Datenmengen in den Griff zu bekommen, haben vom Data Engineering stark profitiert. Mit innovativem Data Engineering haben Data Scientists die Möglichkeit, Erkenntnisse mit unschätzbarem Mehrwert zu gewinnen, die ganze Branchen umwälzen könnten.

Ohne geeignete Software und Struktur würden Data Scientists für dieselbe Fragestellung unterschiedliche Ergebnisse erzielen, Endbenutzer Ausfälle erleiden oder Pipelines nicht funktionieren, was wiederum zur Folge hätte, dass Data Scientists Stunden mit nicht enden wollenden, manuellen Datenanalysen verbringen müssten. Unternehmen brauchen eine Cloud-basierte ETL-/ELT-Lösung mit großzügiger Datenspeicherung und Selfservice-Funktionen.

Talend Data Fabric bietet eine zentrale Anwendungssuite, die Daten speichert, verwaltet, transformiert und die gemeinsame Nutzung ermöglicht. Damit werden Datenüberwachung und ETL-/ELT-Management zum Kinderspiel. Talend Data Fabric ist für Dateningenieure einfach zu bedienen, und investitionsfreudige Unternehmen können die Software durch Funktionserweiterung noch skalieren. Bringen Sie sich jetzt in Stellung, um Ihre Branche umzukrempeln – mit Talend Data Fabric.