Der Analytics Engineer, ein Zusammenschluss aus Data Analyst und Data Engineer, ist seit seiner Einführung im Jahr 2018 in modernen Unternehmen zunehmend unverzichtbar geworden. Mit einer Doppelkompetenz in Technik und Business spielt er eine entscheidende Rolle bei der Optimierung der Datenauswertung, insbesondere der kundenbezogenen Daten, um Geschäftsstrategien und Entscheidungsprozesse zu verbessern.
Entdecken Sie in diesem Artikel die Rolle, die Aufgaben, die Fähigkeiten, das Gehalt und wie man diesen aufstrebenden Beruf ergreifen kann, der oft fälschlicherweise als Analytic Engineer bezeichnet wird.
Was ist ein Analytics Engineer?
Der Analytics Engineer, seit 2018 ein aufkommender Beruf, bildet die Schnittstelle zwischen Data Analyst und Data Engineer, wodurch er zu einer entscheidenden Ressource im Datenmanagement innerhalb von Unternehmen wird.
Spezialisiert auf das Management, die Transformation und Modellierung von Daten, stellt dieser Ingenieur Datensätze bereit, die für alle verständlich sind, indem er best practices der Visualisierung wie Versionskontrolle und Continuous Integration anwendet.
Im Vergleich zu traditionellen Rollen im Datenbereich zeichnet sich der Analytics Engineer durch die enge Zusammenarbeit mit Data Analysts und Data Scientists aus, um Analyse-Lösungen zu entwickeln, die genau auf die Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Angesichts einer steigenden Nachfrage nach seinen fortgeschrittenen Fähigkeiten in der Code-Analyse und der Entscheidungsfindung im Unternehmenskontext ist diese Rolle, manchmal falsch als „Analytic Engineer“ geschrieben, essentiell für die strategische Optimierung von Daten. Dies ermöglicht eine optimale Analyse und Nutzung zur Lösung komplexer Probleme und zur Entwicklung von Prognosemodellen.
Welche Aufgaben hat ein Analytics Engineer?
Im Gegensatz zum Data Analyst, der hauptsächlich auf die Datenanalyse fokussiert ist, liegt der Schwerpunkt der Arbeit eines Analytics Engineer auf der Modellierung der Daten, um den Endnutzern den Zugang zu erleichtern. Dieser Ansatz ermöglicht es den Nutzern, die meisten ihrer Fragen bezüglich der Daten eigenständig zu beantworten. Ein erfahrener Analytics Engineer kümmert sich daher um die Transformation, das Testen, das Bereitstellen und die Dokumentation der Daten, für die er verantwortlich ist.
Hier ist eine detailliertere Aufstellung der Aufgaben eines Analytics Engineer:
- Modellierung und Transformation von Daten: Analytics Engineers müssen Daten strukturieren, bereinigen und für die Analyse vorbereiten, um deren Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu gewährleisten.
- Integration von Daten und Entwicklung von Pipelines: Um den Unternehmensanforderungen gerecht zu werden, entwerfen sie Pipelines, um höchste Qualität von Daten zu extrahieren, transformieren und laden.
- Validierung und Datenprüfungen: Ingenieure führen Unit, Integrations- und Performancetests durch, um die Zuverlässigkeit der Datenpipelines zu evaluieren, und implementieren Validierungsverfahren, um die Zuverlässigkeit ihrer Daten zu sichern.
- Zusammenarbeit mit Stakeholdern: Um relevante und anwendbare Datensätze bereitzustellen, arbeiten sie eng mit Endbenutzern und anderen Interessengruppen zusammen.
- Dokumentation von Daten: Verantwortlich für die Dokumentation von Datenprozessen, stellen Analytics Engineers die Transparenz und Nachvollziehbarkeit der durchgeführten Datentransformationen und Arbeitsabläufe sicher.
- Anwendung bester Praktiken in der Softwareentwicklung: Sie verwenden Methoden wie Modularität, Wiederverwendbarkeit von Code und Versionsmanagement, um die Effizienz und Aktualität der Analyse-Lösungen zu garantieren.
- Kontinuierliche Verbesserung: Mit dem Engagement für kontinuierliche Verbesserung bleiben Analytics Engineers über die neuesten Technologien und Trends in ihrem Markt und in ihren Methoden informiert.
Welche Fähigkeiten benötigt ein Analytics Engineer?
Um ihren Beruf adäquat ausüben zu können, müssen Analytics Engineers wesentliche Skills in Programmierung, Analyse, Visualisierung und sozialer Kompetenz besitzen.
Nachfolgend eine Auflistung der erforderlichen Fähigkeiten, um ein anerkannter Analytics Engineer zu werden:
- Erfahrung im Datensektor: Für Analytics Engineers ist es von größter Bedeutung, Erfahrung in datenzentrierten Umgebungen zu haben. Diejenigen, die Analytics Engineers werden möchten, sind in der Regel Data Analysts oder Data Engineers, die sich auf Data Modeling spezialisieren möchten.
- Fortgeschrittene SQL-Kenntnisse: SQL zu beherrschen ist essentiell für einen Analytics Engineer, da ein Großteil ihrer Arbeit das Abfragen, Manipulieren und Transformieren von Daten in Datenbanken umfasst. SQL ist entscheidend für die Extraktion präziser Informationen, die Daten für nachfolgende Analysen vorbereiten.
- Programmierkenntnisse: Neben SQL sind Kenntnisse in Programmiersprachen wie R und Python entscheidend. Diese Sprachen sind notwendig für die Visualisierung von Daten sowie für die Entwicklung von Prognosemodellen und Machine-Learning-Algorithmen.
- Kenntnisse in DBT-Technologie: Dbt (Data Build Tool) ist ein Tool für die Daten-Transformation, das die Implementierung von Analysecode über SQL vereinfacht. Es ermöglicht den Analytics Engineers, Datenpipelines effizient zu erstellen und zu verwalten.
- Kenntnisse im Software Engineering: Für einen Analytics Engineer ist es wesentlich, beste Praktiken des Software Engineerings zu kennen und anzuwenden, wie Modularität, Code-Wiederverwendbarkeit, Dokumentation, Unit Testing und Versionsmanagement. Diese Praktiken verbessern nicht nur die Robustheit des Codes, sondern ermöglichen auch die Entwicklung effizienterer Datenpipelines. Zudem erleichtern sie das Change Management und stärken die Zusammenarbeit mit anderen Teammitgliedern der Entwicklungsabteilung.
- Kenntnisse von BI- und Data-Engineering-Tools: Für einen Analytics Engineer ist es entscheidend, umfassende Kenntnisse über Data-Engineering-Tools und Business Intelligence (BI) zu besitzen. Dazu zählen Kenntnisse über Datenlager wie Snowflake, Amazon Redshift und Google BigQuery, ETL-Tools wie AWS Glue und Talend sowie BI-Plattformen wie Tableau und Looker. Praktische Erfahrungen mit diesen Technologien erhöhen nicht nur ihre Anpassungsfähigkeit, sondern ermöglichen auch eine schnelle Anpassung an die Unternehmensumgebung.
Wie hoch ist das Gehalt eines Analytics Engineer?
Das Gehalt eines Analytics Engineer in Frankreich wird durch mehrere Schlüssel Factors beeinflusst, wie Erfahrung, Qualifikationsniveau und geografischer Standort. Talent.com zufolge beträgt das jährliche Durchschnittsgehalt für diese Position etwa 54.000 €. Dieser Betrag kann jedoch je nach Erfahrung erheblich variieren: Berufsanfänger können mit einem Jahresgehalt von etwa 43.625 € rechnen, während erfahrene Fachkräfte 78.000 € jährlich erreichen oder übertreffen können.
Die Nachfrage nach Skills im Bereich Analytics Engineering, die je nach Marktanforderungen variiert, spielt eine Rolle bei der Festlegung der Gehälter. Zudem ist der geografische Standort ein bedeutender Faktor: In großen Metropolen und Regionen mit einer entwickelten Technologieszene sind die Gehälter tendenziell höher. Schließlich können die Anhäufung von Erfahrung, fortgeschrittene Fähigkeiten und Zertifikationen das Verdienstpotential dieser Fachkräfte erhöhen.
Wie wird man Analytics Engineer?
Um in Deutschland als Analytics Engineer tätig zu werden, obwohl die Ausbildungswege vielfältig sind, kommen Fachkräfte häufig aus höheren Bildungsgängen in Mathematik, Statistik oder Informatik. Prestigeträchtige Institutionen wie die Technische Universität München, die Fern-Universität Hagen oder die Brandenburgische Technische Universität Cottbussind oft der Ausgangspunkt für diese Karrieren. Für eine spezialisiertere Ausbildung setzen viele ihr Studium mit einem Master in Data Science, Business Analytics oder einem verwandten Fach an Einrichtungen wie die Universität Mannheim, TU München, Ludwig Maximilians Universität München oder der Hochschule Darmstadt fort. Neben akademischen Wegen bieten spezialisierte Bootcamps von Datascientest in Data Engineering oder Data Analysis eine schnellere und flexiblere Möglichkeit für Fachkräfte, die sich spezialisieren oder umorientieren möchten.
