Analytics Engineer Weiterbildung

Der Analytics Engineer, ein wachsender Beruf, der erst 2018 definiert wurde, und ist an der Schnittstelle zwischen Data Analysts und Data Engineers angesiedelt, was ihn zu einem wichtigen Aktivposten im Datenmanagement von Unternehmen macht.

Als Spezialist für Datenmanagement, -transformation und -modellierung liefert er Datensätze, die für alle verständlich sind, und wendet bewährte Visualisierungsverfahren wie Versionskontrolle und kontinuierliche Integration an.

Im Vergleich zu traditionellen Datenberufen hebt sich der Analytics Engineer dadurch ab, dass er eng mit Data Analysten und Data Scientists zusammenarbeitet, um auf die Geschäftsanforderungen zugeschnittene Analyselösungen zu entwickeln.

Angesichts der steigenden Nachfrage nach den fortgeschrittenen Fähigkeiten in der Codeanalyse und der Entscheidungsfindung in Unternehmen, ist diese Rolle für die strategische Datenoptimierung unerlässlich und ermöglicht eine optimale Analyse und Nutzung im Hinblick auf die Lösung komplexer Probleme und die Entwicklung prädiktiver Modelle.

Im Gegensatz zum Data Analyst, der sich in erster Linie auf die Datenanalyse konzentriert, sieht der Analytics Engineer den Schwerpunkt seiner Arbeit in der Modellierung von Daten, um den Endnutzern den Zugang zu ihnen zu erleichtern. Dieser Ansatz ermöglicht es den Benutzern, die meisten ihrer datenbezogenen Fragen selbst zu beantworten. Ein erfahrener Analytics Engineer wird die Daten, für die er verantwortlich ist, umwandeln, testen, bereitstellen und dokumentieren.

Hier findest Du eine detaillierte Liste der Aufgaben eines Analytics Engineers:

• Datenmodellierung und -umwandlung: Analytics Engineers müssen Daten strukturieren, bereinigen und für die Analyse vorbereiten, um ihre Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
• Datenintegration und Entwicklung von Pipelines: Um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden, entwerfen sie Pipelines zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten höherer Qualität.
• Datenvalidierung und -tests: Ingenieure führen Unit-, Integrations- und Leistungstests durch, um die Zuverlässigkeit von Datenpipelines zu bewerten, und implementieren anschließend Validierungsverfahren, um die Zuverlässigkeit ihrer Daten zu gewährleisten.
• Zusammenarbeit mit Interessengruppen: Um relevante und umsetzbare Datensätze zu liefern, arbeiten sie eng mit Stakeholdern und anderen Beteiligten zusammen.
• Datendokumentation: Analytics Engineers sind für die Dokumentation von Datenprozessen verantwortlich und gewährleisten die Transparenz und Reproduzierbarkeit von Datentransformationen und implementierten Workflows.
• Anwendung von Best Practices in der Softwareentwicklung: Sie wenden Praktiken wie Modularität, Wiederverwendbarkeit von Code und Versionsmanagement an, um effiziente und aktuelle Analyse-Lösungen zu gewährleisten.
•  Kontinuierliche Verbesserung: Analytics Engineers halten sich über die neuesten Technologien und Trends in ihrem Markt und in der Praxis auf dem Laufenden und verpflichten sich zur kontinuierlichen Verbesserung.

Um ihre Arbeit erfolgreich zu erledigen, müssen Analytics Engineers Schlüsselkompetenzen in den Bereichen Programmierung, Analyse, Visualisierung und allgemeiner Kommunikation beherrschen.

• Erfahrung in der Datenbranche: Für Analytics Engineers ist Erfahrung in datenzentrierten Umgebungen entscheidend. Bei denjenigen, die Analytics Engineers werden wollen, handelt es sich größtenteils um Datenanalysten oder Dateningenieure, die sich auf die Datenmodellierung spezialisieren wollen.
• Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse: Die Beherrschung von SQL ist für einen Analytics Engineer unerlässlich, da die meisten seiner Aufgaben die Abfrage, Manipulation und Umwandlung von Daten in Datenbanken beinhalten. SQL ist entscheidend für die Extraktion genauer Informationen, die die Daten für die anschließende Analyse vorbereiten.
• Programmierkenntnisse: Zusätzlich zu SQL ist die Beherrschung von Programmiersprachen wie R und Python von entscheidender Bedeutung. Diese Sprachen sind für die Visualisierung von Daten sowie für die Entwicklung von Vorhersagemodellen und Algorithmen für maschinelles Lernen unerlässlich.
• Beherrschung der DBT-Technologie: Dbt (Data Build Tool) ist ein Datenumwandlungstool, das die Implementierung von Analysecode über SQL erleichtert. Es ermöglicht Analytics Engineers die effiziente Erstellung und Verwaltung von Datenpipelines.
• Software-Engineering-Kenntnisse: Für einen Analytics Engineer ist es unerlässlich, die besten Praktiken des Software-Engineerings zu kennen und anzuwenden, z. B. Modularität, Wiederverwendbarkeit von Code, Dokumentation, Unit-Tests und Release-Management. Die Anwendung dieser Praktiken verbessert nicht nur die Robustheit des Codes, sondern ermöglicht auch die Entwicklung effizienterer Datenpipelines. Sie erleichtern auch das Change Management und stärken die Zusammenarbeit mit anderen Mitgliedern des Entwicklungsteams.
• Kenntnisse von BI- und Data-Engineering-Tools: Ein Analytics Engineer muss unbedingt ein gutes Verständnis für Data-Engineering- und Business-Intelligence (BI)-Tools haben. Dazu gehören Kenntnisse über Data Warehouses wie Snowflake, Amazon Redshift und Google BigQuery, ETL-Tools wie AWS Glue und Talend sowie BI-Plattformen wie Tableau und Looker. Die praktische Erfahrung mit diesen Technologien erhöht nicht nur seine Vielseitigkeit, sondern ermöglicht auch eine schnelle Anpassung an das Geschäftsumfeld.