Was ist Data Engineering?

Data Engineering ist die Disziplin des Entwerfens, Erstellens und Pflegens von Systemen, die die effiziente Erfassung, Speicherung und Verarbeitung von Daten ermöglichen. Sie stellt sicher, dass die Daten strukturiert und sauber sind und für die Analyse bereitstehen. Ohne Data Engineering ist es für Unternehmen schwierig, Daten für Entscheidungsfindungen, Analysen und KI-Anwendungen zu nutzen.

Die wichtigsten Aufgaben von Data Engineers

Data Engineers schaffen eine Infrastruktur, die es Unternehmen ermöglicht, einen Mehrwert aus Daten zu ziehen. Zu ihren Hauptaufgaben gehören:

Datenerhebung

• Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich Datenbanken, APIs, Log-Dateien und Echtzeit-Streams.
• Sicherstellen, dass die Daten effizient und sicher extrahiert werden.
• Gemanagt werden strukturierte (z. B. relationale Datenbanken) und unstrukturierte (z. B. Textdateien, Bilder) Datenformate.

Datenspeicherung (Data Storage)

• Organisieren von Daten in Speichersystemen wie relationalen Datenbanken (PostgreSQL, MySQL), Data Warehouses (Snowflake, BigQuery) und Data Lakes (AWS S3, Azure Data Lake).
• Implementierung von Speicherlösungen, die Leistung, Kosten und Skalierbarkeit in Einklang bringen.
• Gewährleistung der Datensicherheit und Einhaltung von Vorschriften (z.B. GDPR, HIPAA).

Daten-Transformation

• Bereinigung und Standardisierung von Rohdaten durch Behandlung fehlender Werte, Duplikate und Inkonsistenzen.
• Verwendung von Extract, Transform, Load (ETL) und Extract, Load, Transform (ELT) Workflows zur Umwandlung von Daten in nutzbare Formate.
• Implementierung von Datenvalidierungsprüfungen, um die Genauigkeit und Integrität zu gewährleisten.

Entwicklung von Datenpipelines

• Aufbau automatisierter Workflows, um Daten von Quellen zu Speicher- und Analyseplattformen zu transportieren.
• Sicherstellen, dass die Pipelines fehlertolerant, skalierbar und auf Leistung optimiert sind.
• Mit Tools wie Apache Airflow, Luigi und Prefect kannst du Pipelines planen und überwachen.

Sicherung der Datenqualität

• Erkennen und Korrigieren von Fehlern durch Überwachungs- und Validierungsregeln.
• Implementierung der Datenbeobachtung, um Anomalien zu erkennen und die Konsistenz zu wahren.
• Durchsetzung von Governance-Richtlinien zur Standardisierung von Datenformaten und -definitionen.

Grundlegende Fähigkeiten für Dateningenieure

Erfolgreiche Data Engineers benötigen eine Kombination aus Programmier-, Datenbankmanagement- und Dateninfrastruktur-Know-how.

Programmierkenntnisse

• Kenntnisse in Python, Java, Scala oder SQL für Datenmanipulation und Automatisierung.
• Schreiben von effizientem, wartungsfreundlichem Code, der mit Datenplattformen integriert werden kann.
• Verwendung von Frameworks wie Pandas, Spark und Dask für die Verarbeitung großer Datenmengen.

Datenbank-Management

• Arbeit mit relationalen Datenbanken (PostgreSQL, MySQL, Oracle) und NoSQL-Datenbanken (MongoDB, Cassandra, DynamoDB).
• Schreiben optimierter SQL-Abfragen zum Abrufen und Umwandeln von Daten.
• Verstehen von Indizierungs-, Partitionierungs- und Sharding-Techniken zur Verbesserung der Leistung.

ETL- und Datenverarbeitungs-Tools

• Vertrautheit mit ETL-Tools wie Talend, Apache NiFi und dbt.
• Erfahrung mit Frameworks für Batch-Verarbeitung und Echtzeit-Datenverarbeitung wie Apache Spark, Kafka und Flink.
• Verständnis von Datenorchestrierungstools für die Automatisierung von Arbeitsabläufen.

Big Data Technologien

• Arbeit mit Hadoop-basierten Ökosystemen, einschließlich Hive, HBase und Spark.
• Große Datenmengen in dezentralen Computerumgebungen effizient gemanagt.
• Nutzung von Cloud-basierten Big Data-Lösungen (AWS EMR, Google Dataflow, Azure Synapse Analytics).

Data Warehousing

• Entwerfen von skalierbaren Data Warehouses, die Analysen und Berichte unterstützen.
• Implementierung von Star- und Snowflake-Schema-Modellen, um Daten effizient zu organisieren.
• Verwendung von Cloud-basierten Data Warehouse-Lösungen wie Redshift, Snowflake und BigQuery.

Best Practices im Data Engineering

Die Anwendung branchenüblicher Best Practices gewährleistet effiziente, skalierbare und zuverlässige Datensysteme.

Daten wie ein Produkt behandeln

• Entwirf Datensysteme mit Blick auf Benutzerfreundlichkeit und Barrierefreiheit.
• Dokumentiere Datenquellen, Definitionen und erwartete Ergebnisse, um die Transparenz zu erhöhen.

Sicherstellung der Datenqualität

• Führe regelmäßige Datenprüfungen durch, um Anomalien und Unstimmigkeiten zu erkennen.
• Automatisiere Validierungsprüfungen, um fehlende oder beschädigte Datensätze zu erkennen.
• Implementiere Logging- und Alarmsysteme, um den Zustand der Daten zu verfolgen.

Design für Skalierbarkeit

• Nutze verteilte Verarbeitungssysteme wie Spark, um wachsende Datenmengen zu verarbeiten.
• Optimiere Datenbankabfragen und Speicherstrategien, um Leistungsengpässe zu vermeiden.
• Nutze die Cloud-basierte Infrastruktur, um Ressourcen dynamisch zu skalieren.

Modularität umsetzen

• Zerlege Daten-Workflows in wiederverwendbare Komponenten, um die Wartung zu vereinfachen.
• Nutze die Microservices-Architektur, um Datenverarbeitungsaufgaben zu entkoppeln.
• Speichere und versioniere die Transformationslogik separat für einfachere Updates.

Datenverarbeitung automatisieren

• Reduziere manuelle Eingriffe, indem du die Datenextraktion, -umwandlung und -validierung automatisierst.
• Nutze CI/CD-Pipelines, um Änderungen effizient zu verteilen und zu testen.
• Implementiere geplante Daten-Workflows mithilfe von Orchestrierungswerkzeugen.

Die Bedeutung von Data Engineering

Data Engineering spielt in modernen Unternehmen eine entscheidende Rolle, denn es ermöglicht:

Informierte Entscheidungsfindung

• Bereitstellung von sauberen, strukturierten Daten zur Unterstützung datengetriebener Strategien.
• Verringerung der Abhängigkeit von manueller Datenerfassung und tabellenbasierter Berichterstattung.

Operative Effizienz

• Automatisierung von sich wiederholenden Datenaufgaben, um Ressourcen für höherwertige Aktivitäten freizusetzen.
• Rationalisierung von Daten-Workflows zur Minimierung von Latenzzeiten und Fehlern.

Datenintegrität

• Sicherstellung der Datengenauigkeit und -konsistenz über verschiedene Systeme hinweg.
• Durchsetzung von Governance-Richtlinien zur Standardisierung von Datenformaten und Zugriffskontrollen.

Erweiterte Analytik und KI

• Ermöglichung von Machine Learning-Modellen mit hochwertigen, strukturierten Daten.
• Unterstützung von Echtzeit-Analysen für schnellere Erkenntnisse und automatisierte Entscheidungen.

FAQs

1. Was ist der Unterschied zwischen Data Engineering und Data Science?

Data Engineering konzentriert sich auf den Aufbau und die Pflege der Dateninfrastruktur, während Data Science sich mit der Analyse von Daten beschäftigt, um Erkenntnisse zu gewinnen. Data Engineers bereiten die Daten vor, die Data Scientists für die Modellierung und Analyse verwenden.

2. Welche Branchen profitieren am meisten vom Data Engineering?

Branchen wie das Finanzwesen, das Gesundheitswesen, der Einzelhandel und die Produktion verlassen sich auf Data Engineering, um Abläufe zu optimieren, Betrug aufzudecken, die Customer Experience zu verbessern und prädiktive Analysen zu unterstützen.

3. Welche Tools werden von Data Engineers täglich genutzt?

Zu den gängigen Tools gehören Apache Spark, Airflow, Kafka, SQL, Python, Cloud-Speicherplattformen und Data Warehouses wie Snowflake und BigQuery.

Data Engineering ist die Grundlage für datengetriebene Entscheidungen. Unternehmen, die in skalierbare und effiziente Datenpipelines investieren, verschaffen sich einen Wettbewerbsvorteil, indem sie Erkenntnisse in Echtzeit und Automatisierung nutzen.

Conclusion

Data Engineering ist das Rückgrat moderner datengetriebener Unternehmen. Durch die Entwicklung und Pflege von Datenpipelines sorgen Data Engineers dafür, dass Unternehmen Daten für Analysen, KI und betriebliche Verbesserungen effizient sammeln, speichern und verarbeiten können. Mit dem wachsenden Datenvolumen wird die Rolle der Data Engineers immer wichtiger, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Arbeitsabläufe zu optimieren und die Datenintegrität zu gewährleisten. Unternehmen, die auf ein solides Data Engineering setzen, sind besser aufgestellt, um ihre Daten für Innovation, Effizienz und langfristigen Erfolg zu nutzen.