Was macht ein Dateningenieur?

Die wachsende Menge an Daten in Unternehmen bringt auch neue Berufsbilder und Berufe im Big-Data Umfeld mit sich. Der Dateningenieur beschäftigt sich mit dem Sammeln und Verwalten von Daten. Was genau ein Dateningenieur ist und wie man einer wird, können Sie in diesem Artikel nachlesen. 

Was ist ein Dateningenieur? 

Ein Dateningenieur ist ein IT-Mitarbeiter, dessen Aufgabe es ist, Daten zu analysieren und so aufzubereiten, dass jeder im Unternehmen die Daten nutzen kann. Das Feld ist in fast jeder Branche vertreten. Um große Datenmengen zu sammeln benötigt man die richtigen Leute, die sicherstellen, dass diese Daten korrekt analysiert und verstanden werden.

Dieser position erfordert ein hohes Maß an technischem Verständnis und Wissen über SQL-Datenbankdesign und mehrere Programmiersprachen. Die meiste Zeit sind Dateningenieure für die Entwicklung von Algorithmen verantwortlich, weswegen ein Dateningenieur die Ziele des Unternehmens und des Kunden verstehen muss.  

Außerdem ist es für einen Dateningenieur wichtig zu wissen, wie man Visualisierungen, Berichte und Dashboards entwickelt.  

Warum Data Engineering? 

Der Dateningenieur spielt eine wichtige Rolle für im Unternehmen. Indem er den Entscheidungsträgern und Analysten Daten zugänglich macht, können sie fundierte Entscheidungen treffen, was dazu führt, dass das Unternehmen erfolgreicher ist. Die Analyse von Daten ist durch Big Data immer wichtiger geworden, und wenn es Daten zu verarbeiten gibt, steigt auch der Bedarf an Dateningenieuren. 

Die Rolle und Verantwortlichkeiten des Dateningenieurs  

Der Dateningenieur hat drei Rollen, die er ausführen könnte:

• Generalist: Diese Rolle ist meist in kleineren Teams zu finden. Hier hat der Dateningenieur viele Aufgaben und hat mit vielen Menschen zu tun, die eher weniger mit Daten arbeiten. Sie sind für jeden Schritt des Prozesses verantwortlich, vom Sammeln, Analysieren und Auswerten bis hin zum Verwalten der Daten. Diese position ist besonders gut geeignet, wenn jemand vom Data Scientist zum Dateningenieur aufsteigen möchte.  

• Pipeline-zentriert: In dieser Rolle arbeiten Dateningenieure in mittelständischen Unternehmen und mit Data Scientists. Kenntnisse über dezentrale Systeme und Informatik sind hier erforderlich. 

• Datenbank-zentriert: Hier arbeiten sie in großen Unternehmen wobei die Verwaltung von Daten der Hauptbestandteil des positions ist. Die Dateningenieure konzentrieren sich auf Analysedatenbanken. Sie arbeiten über mehrere Datenbanken hinweg und sind für die Entwicklung von Tabellenschemata verantwortlich.  

Das Ziel ist immer, Daten für alle zugänglich zu machen, damit Unternehmen die Daten nutzen und optimieren können, um bessere und fundiertere Entscheidungen zu treffen.  

Hier sind einige Aufgaben, die zu den Verantwortlichkeiten eines Dateningenieurs gehören:  

• Erfassen von Datensätzen  
• Erfasste Daten so umwandeln, dass sie nutzbar sind  
• Erfassen von Datensätzen, die mit den Geschäftsanforderungen übereinstimmen 
• Verstehen der Unternehmensziele  
• Erstellen und Testen von Datenbankarchitekturen  

Die Arbeit in kleineren Unternehmen erfordert oft die Übernahme von allgemeineren Aufgaben, die Übernahme der Generalistenrolle. In größeren Unternehmen konzentriert sich ein Dateningenieur in der Regel auf eine Datenpipeline und andere z. B. auf die Speicherung und Verwaltung der Daten.  

Was ist der Unterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Dateningenieur?  

Der Datenanalyst ist oft für Maßnahmen verantwortlich, die sich auf den Geschäftsbereich auswirken, während die Aufgabe des Dateningenieurs in der Entwicklung und Pflege von Datenpipelines besteht. 

Wie kann man Dateningenieur werden?

Um ein Dateningenieur zu werden, braucht man die richtigen Fähigkeiten und Kenntnisse. Deshalb haben viele einen Bachelor- oder Masterabschluss in Informatik oder einem ähnlichen Bereich. Auf diese Weise kann ein Fundament an Wissen und Fähigkeiten geschaffen werden, das in diesem Bereich dringend benötigt wird. Aber ein Studium ist kein Muss, es gibt auch andere Wege, die zum Dateningenieur führen.   

Fähigkeiten, die Sie haben sollten, um ein Dateningenieur zu werden  

1. Fähigkeiten entwickeln Cloud Computing, Kodierung und Datenbankdesign bieten eine Grundlage für eine Karriere in der Datenwissenschaft.

2. Kodierung Das Programmieren in verschiedenen Programmiersprachen ist ebenfalls sehr wichtig. Auch dafür gibt es Kurse, um das Programmieren zu lernen und Fähigkeiten aufzubauen. Wichtige Programmiersprachen sind Java, Python, oder SQL.

3. Datenbanken Der Zweck von Datenbanken ist es, Daten zu speichern. Sie sollten Kenntnisse über diesen Bereich haben und verstehen, wie sie funktionieren und wie man sie benutzt.

4. Datenspeicherung Gerade bei Big Data geht es darum, nicht alle Datentypen auf die gleiche Weise zu speichern. Sie sollten wissen, wann und wie Sie die verschiedenen Daten speichern müssen.

5. Automatisierung Auch das ist ein wichtiger Teil des Data Engineer-Daseins. Das liegt daran, dass Unternehmen eine Menge Daten sammeln und speichern können. Daher sollte es möglich sein, Prozesse und Aufgaben zu automatisieren, um so effektiv wie möglich zu arbeiten.

6. Maschinelles Lernen Grundlagen zu den Konzepten sollten auch hier vorhanden sein, damit die Wünsche der anderen Data Scientists im Team besser verstanden werden können.

7. Tools Big Data funktioniert nicht nur mit normalen Daten, deshalb sollten auch Big-Data-Tools zum Einsatz kommen können. Denn die Technologien entwickeln sich ständig weiter und ändern sich auch von Unternehmen zu Unternehmen.

8. Datensicherheit Um die Daten z. B. vor Diebstahl zu schützen, ist es sinnvoll, sich auch mit der Datensicherheit zu beschäftigen. Auf diese Weise wird die Sicherheit und Speicherung der Daten gewährleistet.

Gehalt  

Laut Glassdoor liegt das durchschnittliche Gehalt eines Data Engineers bei etwa 61.470 € im Jahr. Allerdings hängt es auch von den Fähigkeiten, Kenntnissen, dem Standort und der Größe des Unternehmens ab.

Wichtige Tools

Der Dateningenieur benötigt für die Durchführung der Aufgaben spezifische Werkzeuge und Kenntnisse in den relevanten Programmiersprachen.  

1. Amazon Athena Amazon Athena ist ein Dienst, der von Amazon Cloud bereitgestellt wird. Er wurde entwickelt, um die Analyse von Daten in Amazon S3 mit Standard-SQL zu erleichtern. Mit Athena muss keine Infrastruktur verwaltet werden, Sie zahlen nur für die Abfragen, die ausgeführt werden.

2. Apache Spark Apache Spark ist definiert als eine einheitliche Analyse-Engine für die Verarbeitung großer Datenmengen. Es läuft auf mehreren Plattformen wie Apache Mesos oder Amazon EC2 und vielen anderen Datenquellen. Das Programm arbeitet mit einem Abfrageoptimierer und einer physischen Ausführungsengine. Dann können Programmiersprachen wie Java, Python, SQL vom Dateningenieur verwendet werden, um parallele Anwendungen zu schreiben, die Streaming-Daten abfragen.

3. python Dies ist eine der beliebtesten Programmiersprachen und eine der meisten Anforderungen für die ausgeschriebenen Data-Engineering-positions. Python ist weit verbreitet, weil es einfacher zu erlernen und zu lesen ist. Daher wird auch die Nachfrage nach Python-Kenntnissen und -Erfahrung größer sein.