Da die Entwicklung von Daten und maschinellem Lernen immer weiter voranschreitet, entstehen neue Berufe für Datenexperten. Ein Beispiel dafür sind die Analytics-Engineers. Aber was sind sie dann? Was ist der Unterschied zu anderen Datenexperten? Welche Fähigkeiten sind erforderlich? Wie wird man Analytics-Engineer? Alle Antworten findest du in diesem Artikel.
Was ist ein Analytics-Engineer?
Die Rolle des Analytics Engineers
Der Analytics Engineer verbindet die Funktionen der Technik und der Datenanalyse. Sein Ziel ist es, die besten technischen Praktiken anzuwenden, um qualitativ hochwertige, zuverlässige, relevante und einheitliche Datensätze zu liefern. Mit anderen Worten: Daten, die bereit sind, analysiert zu werden.
In dieser Funktion hat er/sie die technischen Fähigkeiten, um Daten optimal umzuwandeln, und das Wissen über Analytik, um auf die spezifischen Bedürfnisse der Teams eingehen zu können.
Analyseingenieure VS andere Datenberufe
Mit der Entwicklung von Big Data gibt es immer mehr Berufe, die sich mit Daten beschäftigen. Aber was unterscheidet einen Analytics-Engineer von anderen Experten? Hier ist ein Überblick:
Datenanalytiker: Ihr Hauptziel ist es, Daten zu analysieren und daraus Schlüsse zu ziehen. Zu diesem Zweck beherrschen sie Tools wie Power BI oder Tableau perfekt. Obwohl sie für die Analyse sehr nützlich sind, mangelt es diesen Lösungen an Effizienz bei der Speicherung und Umwandlung von Daten.
Im Gegensatz dazu verwenden Analytics Engineers die besten Tools, um die Daten unmittelbar vor der Analyse umzuwandeln.
Dateningenieure: Ihre Aufgabe ist es, die Dateninfrastruktur und die Datenpipelines zu erstellen und zu pflegen. Dann sorgen sie dafür, dass die Teams mit den richtigen Datenquellen versorgt werden. Sie sind jedoch nicht in der Lage, die Daten so zu modellieren, dass sie sofort für die Analyse bereit sind. An dieser Stelle kommen die Analytics Engineers ins Spiel. Sie werden dann benutzerdefinierte APIs und ETL-Prozesse einrichten, um die Datenpipelines zu verbessern.
Data Scientists: Sie führen prädiktive Analysen durch und erleichtern das maschinelle Lernen. Ihr Ziel ist es, die Daten mit den Herausforderungen der Organisation zu verknüpfen. Dafür brauchen sie aber auch „gebrauchsfertige“ Daten. Auch hier leisten Analyseingenieure Vorarbeit, um den Zugang zu den Daten zu erleichtern. Sie unterstützen die Datenwissenschaftler.
Was sind die Aufgaben eines Analytics Engineers?
An der Grenze zwischen Data Engineering und Analytics erfüllen Analytics-Engineers mehrere Aufgaben innerhalb von Organisationen:
- Datenmodellierung: Sie verwandeln Rohdaten in saubere, getestete und wiederverwendbare Datensätze. Dadurch werden sie leichter verständlich.
- Die Datenbereinigung: Sie entfernen alle ungenauen, korrupten, irrelevanten, doppelten oder zu sensiblen Daten. Sie können aber auch neue Daten hinzufügen, sobald sie relevant sind.
- Dokumentation der Daten: Ziel ist es, dass alle Teams das gleiche Vokabular verwenden, damit jeder die Antworten auf seine Fragen leicht finden kann.
- Festlegung von Standards: z. B. für das Qualitätsmanagement und die Datensicherheit.
Gut zu wissen: Diese Aufgaben können sich von Unternehmen zu Unternehmen deutlich unterscheiden.
Was sind die Fähigkeiten eines Analyseingenieurs?
Was sind die Fähigkeiten eines Analytikers?
- SQL: Da es sich hierbei um eines der am häufigsten verwendeten Werkzeuge im Bereich Analytics handelt, müssen Analytics Engineers diese Sprache beherrschen.
- Python: Auch hierbei handelt es sich um die beliebteste Programmiersprache, die man beherrschen sollte.
- ETL-Tools: stehen für „Extract, Transform, and Load“ (Extrahieren, Transformieren und Laden). Das ist es, was es ermöglicht, Datenpipelines aus verschiedenen Quellen aufzubauen und sie umzuwandeln.
- Cloud-Computing-Tools: wie AWS, Azure, Google Cloud oder Snowflake. Damit können Daten in der Cloud gespeichert, verarbeitet und bereitgestellt werden.
- Versionskontrolle: Hier geht es darum, den Überblick über die durchgeführten Maßnahmen zu behalten, z. B. um Änderungen oder Fehler rückgängig zu machen oder mit anderen Datenexperten zusammenzuarbeiten.
Neben den technischen Fähigkeiten muss ein Analytics-Engineer auch über Kommunikationsfähigkeiten verfügen. Er arbeitet eng mit den Daten-Teams (Data Analyst, Data Scientist und Data Engineer) zusammen.
Wie hoch ist das Gehalt eines Analytics Engineers?
Da die Rolle des Analytics Engineers noch relativ neu ist, gibt es noch nicht viele Fachleute auf dem Markt. Dennoch wächst der Bedarf der Unternehmen. Diejenigen, die sowohl über analytische als auch über technische Fähigkeiten verfügen, können daher relativ hohe Gehälter beanspruchen.
In den USA verdienen Analytics Engineers im Durchschnitt zwischen 90 und 100 T $ pro Jahr. Bei großen Unternehmen wie Netflix kann das Gehalt von Analytikern jedoch bis zu 375.000 $ pro Jahr betragen.
In Deutschland liegt das Durchschnittsgehalt für Analysten bei 55.000 € pro Jahr.
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