Dateningenieure: Was ist ein Dateningenieur und was macht er?

Dateningenieure: Was ist ein Dateningenieur und was macht er?

Datenverarbeitung ist derzeit ein sehr beliebter Beruf, und Sie haben wahrscheinlich schon davon gehört. Aber wissen Sie, was Dateningenieure Welche Aufgaben haben Mitarbeiter in Unternehmen? Welche Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten sollten sie mitbringen? Falls nicht, lesen Sie weiter. In diesem Artikel stellen wir Ihnen vor Dateningenieure und ihre Verantwortlichkeiten und Fähigkeiten.

Was machen Dateningenieure in einem Unternehmen?

Sie arbeiten in verschiedenen Umgebungen, um Systeme zu entwickeln, die Rohdaten erfassen, verwalten und in nutzbare Informationen umwandeln, die von Datenwissenschaftlern und Business-Analysten interpretiert werden können. Ihr oberstes Ziel ist es, Daten zugänglich zu machen, damit Organisationen sie zur Bewertung und Optimierung ihrer Leistung nutzen können.

Worin besteht der Unterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Dateningenieur?

Datenanalysten Datenanalysten analysieren Datensätze, um Erkenntnisse zu gewinnen. Sie entwickeln Systeme, die hochwertige Daten erfassen, validieren und aufbereiten. Datenanalysten nutzen diese Daten, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Welche Rollen müssen Dateningenieure übernehmen?

Sie konzentrieren sich auf das Sammeln und Aufbereiten von Daten für die Verwendung durch Datenanalysten. Sie übernehmen dabei folgende drei Hauptaufgaben:

• Generalisten. Data Engineers mit allgemeinem Fokus arbeiten typischerweise in kleinen Teams und sind für die durchgängige Datenerfassung, -verarbeitung und -verarbeitung zuständig. Sie verfügen oft über mehr Kompetenzen als die meisten anderen Data Engineers, haben aber weniger Kenntnisse in Systemarchitektur. Data Scientists, die Data Engineers werden möchten, eignen sich gut für Generalistenrollen. Ein Data Engineer mit diesem Schwerpunkt könnte beispielsweise ein Dashboard für einen kleinen städtischen Lebensmittellieferdienst erstellen, das die täglichen Lieferungen des vergangenen Monats anzeigt und die Lieferungen für den nächsten Monat prognostiziert.
• Pipeline-orientierte Ingenieure. Diese Data Engineers arbeiten üblicherweise in mittelgroßen Datenanalyseteams und in komplexeren Data-Science-Projekten, die verteilte Systeme umfassen. Große und mittelständische Unternehmen benötigen diese Rolle häufiger. Ein regionaler Lebensmittellieferdienst könnte beispielsweise ein Projekt mit Fokus auf die Lieferkette durchführen, um ein Tool für Data Scientists und Analysten zu entwickeln, mit dem diese Metadaten nach Informationen zu Lieferungen durchsuchen können. Sie könnten die gefahrene Strecke und die benötigte Fahrzeit für Lieferungen im letzten Monat analysieren und diese Daten anschließend in einem Vorhersagealgorithmus verwenden, um deren Bedeutung für das zukünftige Geschäft des Unternehmens zu ermitteln.
• Datenbankzentrierte Ingenieure. Die Implementierung, Wartung und Befüllung der Analysedatenbank gehört zu den Aufgaben von Data Engineers. Diese Rolle findet sich typischerweise in großen Unternehmen, deren Daten auf mehrere Datenbanken verteilt sind. Die Engineers nutzen Pipes, optimieren Datenbanken für effiziente Analysen und erstellen Tabellenschemata mithilfe von ETL-Verfahren (Extract, Transform, Load). ETL ist der Prozess des Kopierens von Daten aus verschiedenen Quellen in ein zentrales Zielsystem. In einem großen, über mehrere Bundesländer oder landesweit tätigen Lebensmittelvertriebsunternehmen wäre ein datenbankzentriertes Projekt beispielsweise die Entwicklung einer Analysedatenbank. Zusätzlich zur Erstellung der Datenbank schreibt der Data Engineer Code, um Daten aus der Hauptanwendungsdatenbank in die Analysedatenbank zu übertragen.

Welche Aufgaben hat ein Dateningenieur?

Data Engineers arbeiten häufig eng mit Data Scientists in Analyseteams zusammen. Sie stellen Daten in nutzbaren Formaten bereit, damit diese Abfragen und Algorithmen auf Basis von Informationen aus Predictive Analytics, Machine Learning und Data Mining ausführen können. Darüber hinaus liefern Data Engineers zusammenfassende Daten an Führungskräfte, Analysten und andere Endnutzer, damit diese die Daten analysieren und die Ergebnisse zur Optimierung der Geschäftsprozesse nutzen können.

Dateningenieure verarbeiten strukturierte und unstrukturierte Daten. Strukturierte Daten sind Informationen, die in einem formatierten Repository, wie beispielsweise einer Datenbank, organisiert werden können. Unstrukturierte Daten, wie Texte, Bilder, Audio- und Videodateien, passen nicht in herkömmliche Datenmodelle. Dateningenieure müssen das Datenschema und die unterschiedlichen Arten der Datenverarbeitung durch Anwendungen verstehen. Verschiedene Big-Data-Technologien, wie beispielsweise Open-Source-Frameworks zur Datenerfassung und -verarbeitung, gehören ebenfalls zum Werkzeugkasten eines Dateningenieurs.

Kompetenzprofil eines Dateningenieurs

Dateningenieure müssen über fundierte Kenntnisse in C#, Java, Python, R, Ruby, Scala und SQL-ProgrammiersprachenPython, R und SQL sind die drei wichtigsten Sprachen, die von Dateningenieuren verwendet werden.

Ingenieure benötigen fundierte Kenntnisse von ETL-Tools und REST-orientierten APIs, um Datenintegrationsprozesse zu erstellen und zu verwalten. Diese Kenntnisse ermöglichen Datenanalysten und Anwendern zudem einen vereinfachten Zugriff auf aufbereitete Datensätze. Dateningenieure müssen Data Warehouses und Data Lakes sowie deren Funktionsweise vollständig verstehen. Beispielsweise unterstützen Hadoop Data Lakes, die die Verarbeitung und Speicherung etablierter Enterprise Data Warehouses übernehmen, die Big-Data-Analysen von Dateningenieuren.

Darüber hinaus müssen Dateningenieure über fundierte Kenntnisse von NoSQL-Datenbanken und Apache Spark-Systemen verfügen, die sich zunehmend als Standardkomponenten von Daten-Workflows etablieren. Sie sollten außerdem relationale Datenbanksysteme wie MySQL und PostgreSQL kennen. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Lambda-Architektur, die eine einheitliche Datenpipeline für die Batch- und Echtzeitverarbeitung unterstützt.

Business-Intelligence-Plattformen (BI-Plattformen) und ihre Konfigurationsmöglichkeiten sind ein weiterer wichtiger Aspekt für Data Engineers. Mithilfe der BI-Plattform können sie Verbindungen zwischen Data Warehouses, Data Lakes und anderen Datenquellen herstellen. Engineers müssen den Umgang mit den interaktiven Dashboards von BI-Plattformen beherrschen.

Obwohl maschinelles Lernen eher in den Kompetenzbereich von Data Scientists oder Machine-Learning-Ingenieuren fällt, müssen auch Data Engineers es verstehen, um Daten für eine Machine-Learning-Plattform aufbereiten zu können. Sie sollten wissen, wie man Machine-Learning-Algorithmen einsetzt und daraus Erkenntnisse gewinnt.

Abschließend ist es wichtig, Unix-basierte Betriebssysteme zu verstehen. Unix, Solaris und Linux bieten Funktionen und Root-Zugriff, die andere Betriebssysteme wie macOS und Windows nicht bieten. Sie ermöglichen dem Benutzer eine umfassendere Kontrolle über das Betriebssystem, was insbesondere für Dateningenieure von Vorteil ist.

Abschluss

Vielen Dank, dass Sie unseren Artikel gelesen haben. Wir hoffen, er hat Ihnen geholfen, Data Engineers, ihre Fähigkeiten und Verantwortlichkeiten besser zu verstehen. Wenn Sie mehr über Data Engineers oder verwandte Themen erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen folgende Website: Gudu SQLFlow Für weitere Informationen! Vielen Dank nochmal! (Veröffentlicht am 22. April 2022)