Data Engineers bzw. Dateningenieure und Dateningenieurinnen haben die Aufgabe, die Daten so aufzubereiten, dass die Data Scientists sie analysieren können. Hier erfährst Du alles, was Du über diesen Beruf im Bereich Big Data wissen solltest.
Big Data und Data Science entwickeln sich ständig weiter und immer mehr Berufe entstehen in diesem Bereich. Heute möchten wir Dir einen der drei wichtigsten Berufe im Bereich der Datenwissenschaft neben des Data Scientists und Data Analysts genauer vorstellen: Data Engineers.
Rolle und Aufgaben
Data Engineers sind Ingenieure bzw. Ingenieurinnen. Daher ist ihre Aufgabe, Sachen zu entwerfen und herzustellen. Sie haben sich aber nicht auf Flugzeuge oder Gebäude spezialisiert, sondern auf Daten. Genauer gesagt: auf „Datenpipelines“.
Ihre Aufgabe ist es zunächst, Rohdaten aus verschiedenen Quellen in einem zentralen Data Warehouse zu sammeln. Sie müssen die Datenbanken und Data Lakes der Organisation entwerfen und verwalten.
Sie müssen eine Pipeline einrichten, um die verschiedenen Schritte der Datenerfassung von der Extraktion bis zur Speicherung zu automatisieren. In einem zweiten Schritt „säubern“ Data Engineers die Daten und verarbeiten sie. Das Ziel? Die Daten sind bereit, von Data Scientists analysiert zu werden.
Data Engineers arbeiten also nicht allein. Sie sind Teil eines Teams und sie unterstützen die Data Scientists, indem sie ihnen gebrauchsfertige Daten zur Verfügung stellen. Die Data Scientists können dann Abfragen durchführen oder ihre Machine-Learning-Algorithmen starten, um die Daten zu analysieren.
Sie müssen auch Werkzeuge und Algorithmen entwickeln, die den Data Scientists und möglicherweise auch anderen MitarbeiterInnen oder Führungskräften der Organisation einen einfachen Zugang zu den von ihnen benötigten Daten ermöglichen.
Was sind die Aufgaben von Data Engineers?
Die Aufgaben von Data Engineers sind von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich. In der Regel werden ihnen jedoch vier Hauptaufgaben übertragen.
Die erste besteht darin, die Prozesse zur Erfassung, Organisation, Speicherung und Modellierung von Daten zu entwickeln und einzuführen. Data Engineers sind also die hauptverantwortlichen Personen für die Dateninfrastruktur des Unternehmens.
Data Engineers müssen auch den Zugang zu den verschiedenen Quellen sicherstellen und für die Qualität der Daten sorgen. Darüber hinaus müssen sie dafür sorgen, dass die Data Analysts und Data Scientists des Unternehmens problemlos auf die Daten zugreifen und sie unter optimalen Bedingungen nutzen können.
Als Data Engineer sind Deine Aufgaben darauf ausgerichtet, Datenpipelines zu entwerfen, zu entwickeln und zu warten, um Daten effizient zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten. Hier ist eine Liste möglicher Aufgaben eines Data Engineers:
1. Datenarchitektur entwerfen: Sie analysieren die Datenanforderungen des Unternehmens und entwerfen eine geeignete Datenarchitektur, die den Anforderungen entspricht.
2. Datenpipelines entwickeln: Sie erstellen Datenpipelines, um Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen zu erfassen, zu transformieren und in das gewünschte Format zu bringen.
3. Datenbanken verwalten: Sie sind für die Verwaltung und Wartung von Datenbanken verantwortlich, um eine effiziente Speicherung und Abfrage von Daten zu gewährleisten.
4. Datenqualität sicherstellen: Sie überwachen und verbessern die Datenqualität, indem Sie Datenvalidierung, Bereinigung und Standardisierung durchführen.
5. Big Data-Technologien nutzen: Sie verwenden Big Data-Technologien wie Hadoop, Spark oder NoSQL-Datenbanken, um große Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren.
6. Skalierbare Dateninfrastruktur aufbauen: Sie entwickeln und implementieren skalierbare Dateninfrastrukturen, um mit wachsenden Datenmengen umgehen zu können.
7. Datenintegration: Sie integrieren Daten aus verschiedenen Quellen und Systemen, um ein ganzheitliches Bild der Datenlandschaft zu erstellen.
8. Datenanalyse-Tools einrichten: Sie konfigurieren und verwalten Tools und Plattformen für die Datenanalyse, wie z.B. Business Intelligence- oder Data-Warehouse-Lösungen.
9. Sicherheit und Datenschutz: Sie implementieren Sicherheitsmaßnahmen, um Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen, und stellen sicher, dass die Datenverarbeitung den Datenschutzbestimmungen entspricht.
10. Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analysten: Sie arbeiten eng mit Data Scientists und Analysten zusammen, um sicherzustellen, dass sie die benötigten Daten effizient abrufen und analysieren können.
11. Überwachung und Fehlerbehebung: Sie überwachen die Datenpipelines und Datenbanken, identifizieren und beheben Probleme oder Engpässe, um einen reibungslosen Datenfluss sicherzustellen.
12. Dokumentation und Wissenstransfer: Sie dokumentieren die Dateninfrastruktur, Prozesse und Arbeitsabläufe, um ein umfassendes Verständnis der Datenpipelines im Unternehmen zu gewährleisten und Wissen zu teilen.
Sehr häufig sind Data Engineers auch in der Rolle der DevOps zu finden: Sie sind dafür verantwortlich, dass die von den Data Scientists erstellten Vorhersagemodelle in Produktion gehen.
Schließlich sind sie unter der Leitung des/der Chief Data Officer und des Data Management Office für die Umsetzung einer Datenrichtlinie verantwortlich, die den geltenden Vorschriften entspricht. In Deutschland muss diese Richtlinie insbesondere die DSGVO und das Bundesdatenschutzgesetz einhalten.
Merkzettel Data Engineer
Welche Kompetenzen haben Data Engineers?
Data Engineers verfügen über eine Vielzahl von Fähigkeiten. Zunächst einmal beherrschen sie Datensprachen wie SQL und Datenbankverwaltungswerkzeuge. Diese Werkzeuge ermöglichen es ihnen, Datenbanken zu verwalten und Abfragen durchzuführen.
Je nachdem, welche Technologien das Unternehmen einsetzt, können andere Abfragetechnologien wie Cassandra und BigTable eine wertvolle Hilfe sein. Tatsächlich sind viele Organisationen mit einer einzigen Abfragetechnologie nicht zufrieden.
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IM BEREICH DATA SCIENCE
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TAUCHE EIN IN DEIN ERSTES DATA ABENTEUER
Seit neuestem gibt es eine Methode namens „ELT“ (Extract Transform Load). Sie besteht darin, zwei Schritte des ETL-Prozesses umzukehren: das „Transform“ (Verarbeiten) und das „Loading“ (Laden). Indem die Daten vor der Verarbeitung geladen werden, sind sie jederzeit zugänglich. Diese neue Methode eignet sich für die immer größer werdenden Datenpools und die aufkommende Cloud-Speicherung.
Dateningenieure und Dateningenieurinnen müssen auch mit Tools zur Datenspeicherung und ETL (Extract Transform Load) umgehen. Diese Werkzeuge sind das Herzstück ihrer Aufgabe, weil sie Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und umwandeln.
Die Beherrschung von Hadoop-basierten Analyselösungen wie Hbase und Hive wird von Data Engineers zunehmend erwartet. Auch wenn ihre Rolle nicht die der Data Scientists ist, erwarten die Unternehmen, dass Data Engineers in der Lage sind, Daten zu analysieren, um die Datenqualität zu überwachen. In einigen kleineren Unternehmen sind die Rollen weniger klar getrennt und die Funktionen von Data Scientists und Data Engineers werden manchmal zusammengeführt.
Kenntnisse in mathematischen und statistischen Prinzipien der Analyse sind erforderlich, um Daten zu manipulieren und richtig zu verarbeiten. Ebenso sind Kenntnisse der Datenmodellierung erforderlich, um zu wissen, wie man Tabellen und Partitionen strukturiert oder bestimmte Attribute wiederherstellt.
Dateningenieure und Dateningenieurinnen müssen eine allgemeine Programmiersprache wie Python, Java oder Go beherrschen und eventuell auch Kenntnisse in spezielleren Sprachen wie Scala, Julia oder Perl haben. Mit diesen Sprachen können Data Engineers Datenpipelines entwickeln, statistische Modelle implementieren, Analysen durchführen oder auch Dashboards und Datenvisualisierungen erstellen.
Heutzutage müssen Data Engineers auch eine Vorstellung davon haben, was Machine Learning, Deep Learning und künstliche Intelligenz sind. Diese Technologien sind nach wie vor das Fachgebiet der Data Scientists, aber auch hier müssen Data Engineers sie verstehen, um ihre Kollegen und Kolleginnen unterstützen zu können.
Da sich fast alle Unternehmen dem Cloud Computing zuwenden, müssen Data Engineers schließlich Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud, Microsoft Azure und ihre verschiedenen Big-Data-Dienste beherrschen.
Schließlich müssen sie im Hinblick auf die Umsetzung von Data-Projekten in die Produktion bestimmte DevOps-Tools kennen: Versionierungstools, Virtualisierungs-Tools, APIs, Monitoring- und Automatisierungs-Tools…
Neben diesen konkreten Skills besteht eine der wichtigsten Eigenschaften von Data Engineers darin, dass sie sich schnell in eine unbekannte Technologie einarbeiten können. Dadurch sind sie in der Lage, mit dem unaufhörlichen Aufkommen neuer Technologien im schnelllebigen Bereich der Data Science Schritt zu halten.
In Bezug auf die „Soft Skills“ müssen Dateningenieure und Dateningenieurinnen auch kommunikationsfähig sein, um mit anderen Abteilungen zusammenzuarbeiten und die Ziele und Bedürfnisse der Unternehmensleitung zu verstehen.
Gehalt und Karrierechancen - Wie viel verdient ein Data Engineer?
Laut Glassdoor verdienen Data Engineers in den USA durchschnittlich 137.776 US-Dollar pro Jahr. Die Gehaltsspanne reicht von 110.000 bis 155.000 US-Dollar pro Jahr, je nach Qualifikation, Erfahrung und Standort.
Senior Data Engineers hingegen verdienen im Durchschnitt 172.603 US-Dollar pro Jahr. Ihre Jahresgehälter reichen von 152.000 bis 194.000 US-Dollar.
In Deutschland ist das durchschnittliche Jahresgehalt deutlich niedriger. Ebenfalls laut Glassdoor liegt es bei 62.041 Euro.
Laut unserer engenen Umfrage, die wir im Juli 2020 bei 30 Unternehmen der wichtigsten französischen Aktiengesellschaften durchgeführt haben, verdienen Data Engineers in Frankreich zwischen 35.000 und 60.000 Euro pro Jahr. Ab einem bestimmten Niveau an Fachwissen kann das Gehalt jedoch in die Höhe schnellen. (In diesem Artikel findest Du die Umfrage).
Angesichts der raschen Entwicklung von Big Data werden Data Engineers von Unternehmen aller Branchen immer häufiger eingestellt. Seit 2012 ist die Zahl der Stellen um mehr als 400 % gestiegen und hat sich 2016 fast verdoppelt.
Dies ist auf die Zunahme des Datenvolumens, die zunehmende Nutzung von Daten durch Unternehmen und die steigende Komplexität der Datenverarbeitungstechnologien zurückzuführen. In Zukunft ist davon auszugehen, dass die Rolle von Data Engineers in Unternehmen immer wichtiger und unverzichtbarer wird.
Data Engineer vs. Data Analyst vs. Data Scientist
| Data Engineer | Data Scientist | Analyst (Data Analyst) | |
|---|---|---|---|
| Hauptaufgaben | Entwurf, Entwicklung und Wartung von Datenpipelines, Datenbankverwaltung, Datenqualitätssicherung, Datenintegration, Aufbau skalierbarer Dateninfrastrukturen | Entwicklung und Implementierung von Datenmodellen und -algorithmen, Durchführung komplexer Datenanalysen, Erstellung von Machine-Learning-Modellen, Modellvalidierung und -optimierung | Datenerfassung und -bereinigung, Datenanalyse und -visualisierung, Erstellung von Berichten und Dashboards, Identifizierung von Trends und Mustern, Durchführung statistischer Analysen |
| Fähigkeiten | Programmierkenntnisse (z. B. Python, SQL), Datenbankmanagement, Datenmodellierung, Big Data-Technologien, Datenverarbeitung, ETL (Extraktion, Transformation, Laden), Datenqualitätssicherung | Programmierkenntnisse (z. B. Python, R, SQL), Statistikkenntnisse, maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Datenanalyse, Algorithmenentwicklung, Modellierung und -validierung | Datenanalyse, Statistikkenntnisse, Datenvisualisierung, Berichterstattungstools, Datenabfrage und -manipulation (SQL), Excel |
| Werkzeuge/Technologien | Hadoop, Spark, NoSQL-Datenbanken, ETL-Tools, Data-Warehouse-Plattformen | Python, R, TensorFlow, PyTorch, Jupyter Notebook, Data-Science-Plattformen | SQL, Excel, Power BI, Tableau, statistische Analysetools |
| Schwerpunkt | Datenverarbeitung, Dateninfrastruktur, Datenintegration, Datenqualität | Entwicklung und Anwendung von Machine-Learning-Modellen, statistische Analysen | Datenanalyse, Berichterstattung, Trend- und Mustererkennung |
| Bildungsanforderungen | Informatik, Datenmanagement, Datenbanken, Programmierung | Informatik, Mathematik/Statistik, maschinelles Lernen, Data Science | Mathematik/Statistik, Datenanalyse, Business Intelligence |
| Branchen | Technologie, E-Commerce, Finanzwesen, Gesundheitswesen, Medien, Energie, Fertigung usw. | Technologie, Finanzwesen, Gesundheitswesen, E-Commerce, Beratung, Forschung usw. | Alle Branchen, in denen Datenanalyse zur Unterstützung von Entscheidungen und zur Erzielung von Erkenntnissen eingesetzt wird |
Es ist wichtig anzumerken, dass es Überschneidungen zwischen den Rollen geben kann und die genauen Verantwortlichkeiten je nach Unternehmen und Projekt variieren können. Die oben genannten Informationen dienen als grober Leitfaden für die Unterschiede zwischen den Rollen.
Was studiert man um Data Engineer zu werden?
Um Data Engineer zu werden, gibt es verschiedene Studiengänge und Ausbildungspfade sowie Weiterbildungen, etwa von DataScientest, die Dir die erforderlichen Kenntnisse und Fähigkeiten vermitteln können. Hier sind einige Studiengänge, die relevant sein können:
Informatik: Ein Bachelor- oder Masterstudiengang in Informatik bietet eine solide Grundlage in Programmierung, Datenbanken, Softwareentwicklung und Datenverarbeitung. Dieser Studiengang vermittelt Ihnen die grundlegenden Konzepte und Techniken, die für eine Karriere als Data Engineer wichtig sind.
Datenmanagement oder Datenbanken: Ein Studiengang, der sich speziell auf Datenmanagement, Datenbanken und Datenmodellierung konzentriert, kann dir das nötige Wissen über die Strukturierung und Verwaltung von Daten vermitteln. Sie lernen, wie man Datenbanken entwirft, optimiert und verwaltet, was für die Arbeit als Data Engineer von großer Bedeutung ist.
Wirtschaftsinformatik oder Management of Information Systems: Diese Studiengänge kombinieren Informatikkenntnisse mit betriebswirtschaftlichem Know-how. Sie decken Themen wie Datenanalyse, Datenmanagement, Geschäftsprozessoptimierung und Informationssysteme ab, die für die Arbeit als Data Engineer relevant sind.
Data Science: Ein Studium im Bereich Data Science kann dir helfen, ein tieferes Verständnis für Datenanalyse, statistische Methoden, maschinelles Lernen und Algorithmenentwicklung zu entwickeln. Obwohl Data Science und Data Engineering unterschiedliche Schwerpunkte haben, können Kenntnisse im Bereich Data Science wertvoll sein, um komplexe Datenanalysen und Modellierungsaufgaben durchzuführen.
Es ist auch wichtig anzumerken, dass nicht alle Data Engineers einen formellen Studiengang in einem dieser Bereiche absolvieren. Viele Data Engineers erwerben ihre Fähigkeiten durch praktische Erfahrungen, Selbststudium und Weiterbildungskurse. Es gibt eine Vielzahl von Online-Ressourcen, Kursen und Zertifizierungen, die Ihnen helfen können, spezifische Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich Data Engineering zu erwerben.
Letztendlich ist es für einen Data Engineer wichtig, ein fundiertes Verständnis von Datenbanken, Datenverarbeitung, Datenintegration, Big Data-Technologien, ETL-Prozessen und Programmierung zu haben. Ein Studium in einem der oben genannten Bereiche kann Ihnen dabei helfen, diese Kompetenzen zu entwickeln, aber praktische Erfahrungen und kontinuierliches Lernen sind ebenfalls entscheidend, um in diesem Beruf erfolgreich zu sein.
Du weißt alles über den Beruf von Data Engineers. Wenn dieser Beruf Dich interessiert, kannst Du Dich über unsere Weiterbildung zum/rData Engineer informieren.
