Was ist die Aufgabe eines Dateningenieur?

Haben Sie sich jemals gefragt, was genau ein Dateningenieur macht? Wir zeigen Ihnen, welche Rolle ein Dateningenieur im Universum der Unternehmenstechnologie und Datenanalyse spielt.

Dies ist eine Gelegenheit zu verstehen, wie diese Fachleute, zu denen auch Sie morgen gehören könnten, zum Erfolg von Unternehmen im Datenzeitalter beitragen. 

Sind Sie bereit? Dann lesen Sie weiter.

Was macht ein Dateningenieur?

Daten Ingenieure sind für die Schaffung der Grundlagen und der Architektur einer Datenbank verantwortlich. Sie bewerten die verschiedenen Anforderungen und wenden die entsprechenden Techniken an, um eine solide Architektur zu erstellen. 

Sie beginnen den Implementierungsprozess und entwickeln die Datenbank von Grund auf. Darüber hinaus führen sie regelmäßige Tests durch, um Fehler oder Leistungsprobleme zu erkennen. 

Eine der Hauptaufgaben eines Dateningenieurs ist es, den reibungslosen und unterbrechungsfreien Betrieb der Datenbank sicherzustellen. 

Wenn die Datenbank nicht mehr funktioniert, stoppen sie die zugehörige IT-Infrastruktur. Das Fachwissen eines Dateningenieurs ist entscheidend für die Verwaltung großer Verarbeitungssysteme, bei denen eine ständige Wartung erforderlich ist, um Probleme mit der Leistung und Skalierbarkeit zu beheben.

Darüber hinaus können Daten Ingenieure das Data-Science-Team unterstützen, indem sie Verfahren und Datensätze erstellen, die bei der Datenextraktion, -modellierung und -produktion helfen. Ihre Mitwirkung ist entscheidend für die Verbesserung der Datenqualität.

Rollen und Verantwortlichkeiten des Data Engineers

Wie jeder andere Job auch, haben Dateningenieure bestimmte Verantwortlichkeiten und Rollen in jedem Unternehmen. Wir möchten Ihnen eine detaillierte Beschreibung dieser Aufgaben geben, damit Sie sich ein Bild davon machen können, wie es ist, in dieser Position zu arbeiten.

Es sei darauf hingewiesen, dass dies nur einige der typischen Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Dateningenieurs sind. Es ist wichtig zu bedenken, dass sie je nach Kontext, Unternehmen und Projekt variieren können, so dass Sie sich entsprechend anpassen sollten.

1. Entwurf der Datenbankarchitektur

Data Engineers sind für den Entwurf und die Erstellung der Datenbankstruktur verantwortlich, wobei sie die spezifischen Anforderungen des Projekts berücksichtigen und die Effizienz, Skalierbarkeit und Sicherheit der Datenbank gewährleisten.

2. Datenbankimplementierung und -entwicklung 

Nach dem Entwurf der Architektur sind die Daten Ingenieure für die Implementierung und Entwicklung der Datenbank von Grund auf verantwortlich. Dazu gehören die Einrichtung von Servern, die Erstellung von Tabellen, Indizes, gespeicherten Prozeduren und andere erforderliche Datenstrukturen.

3. Wartung und Optimierung der Datenbank

Data Engineers sind dafür verantwortlich, dass die Datenbank reibungslos und ohne Unterbrechungen läuft. Dazu gehören Überwachung, Fehlerbehebung, Leistungsoptimierung und Abfrageoptimierung, um eine optimale Datenbank zu gewährleisten.

4. Gewährleistung der Datenintegrität und -sicherheit

Data Engineers implementieren Sicherheitsmechanismen, um die Datenbank vor unbefugtem Zugriff zu schützen und die Datenintegrität zu gewährleisten. Dies kann unter anderem die Implementierung von Sicherheitsrichtlinien, Datenverschlüsselung, Benutzerauthentifizierung und -autorisierung umfassen.

5. Extraktion, Umwandlung und Laden von Daten (ETL)

Daten Ingenieure sind für die Entwicklung und den Aufbau von ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden) zuständig, um Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, in ein geeignetes Format umzuwandeln und in die Datenbank zu laden. Dazu gehören Datenbereinigung, -validierung und -manipulation, um Datenqualität und -konsistenz zu gewährleisten.

6. Zusammenarbeit mit Datum Wissenschaftlern und Analyse Teams

Data Engineers arbeiten mit Data Scientists, Analytikern und anderen Fachleuten zusammen, um Ihre Datenanforderungen zu verstehen und zu erfüllen. 

Sie helfen bei der Erstellung von Datenpipelines, der Vorbereitung von Datensätzen für die Analyse und der Schaffung effizienter Dateninfrastrukturen.

Welche Fähigkeiten müssen Sie entwickeln, wenn Sie ein Dateningenieur werden wollen?

Dies sind nur einige der vielen Fähigkeiten, die für einen Dateningenieur von Interesse sind. Denken Sie daran, dass Sie sie nicht alle gleichzeitig entwickeln müssen, aber im Idealfall wäre es richtig, sie alle gleichzeitig voranzubringen oder zu verfeinern. 

Zum Glück haben Sie Zeit, denn der Bedarf an Daten Ingenieuren ist noch lange nicht gedeckt, aber dazu kommen wir später.

1. Programmieren in verschiedenen Sprachen

Programmierkenntnisse sind für einen Dateningenieur unerlässlich. Sie sollten Erfahrung mit Programmiersprachen wie Python, Java oder Scala haben, da diese für die Entwicklung von Datenpipelines, die Datenmanipulation, die Prozessautomatisierung und das Scripting verwendet werden.

2. Datenverarbeitung und ETL-Tools

Als Data Engineer sollten Sie mit dem ETL-Prozess (Extrahieren, Transformieren und Laden) vertraut sein und Erfahrung mit gängigen ETL-Tools und Frameworks wie Apache Spark, Apache Kafka oder Hadoop haben. Außerdem ist es wichtig, dass Sie die Konzepte der Echtzeit- und Stapelverarbeitung verstehen.

3. Datenmodellierung und Schema Design

Als Data Engineer sollten Sie wissen, wie man effiziente und skalierbare Datenstrukturen sowie Stern- und Schneeflocken-Datenmodelle entwirft und modelliert. Außerdem sollten Sie Kenntnisse über Normalisierung und Denormalisierung sowie über Schema-Design und Daten-Hierarchien haben.

4. Kenntnisse in Statistik und Datenanalyse

Die Fähigkeit, statistische Konzepte und Datenanalyse Techniken zu verstehen, ist für diese Fachleute von großem Wert. Dazu sollte die Fähigkeit gehören, Data Mining, explorative Analysen und Datenvisualisierung Techniken anzuwenden, um relevante Informationen zu extrahieren.

5. Cloud-Computing-Kenntnisse

Angesichts der zunehmenden Verbreitung von Cloud Computing müssen diese Fachkräfte mit Cloud-Plattformen wie Amazon Web Service, Azure oder Google Cloud Platform vertraut sein. Dies setzt die Fähigkeit voraus, Datenspeicher-, Verarbeitungs– und Analyse-Dienste in Cloud-Umgebungen zu nutzen.

6. Problemlösung und analytisches Denken

Dateningenieure müssen über ausgeprägte Problemlösungskompetenzen und die Fähigkeit verfügen, komplexe Situationen zu analysieren. Sie müssen in der Lage sein, Probleme im Zusammenhang mit der Datenverwaltung und -verarbeitung zu erkennen und zu lösen sowie die Datenbank Leistung zu optimieren.

7. Fähigkeiten zur Zusammenarbeit und Kommunikation

Da Daten Ingenieure häufig in multidisziplinären Teams arbeiten, ist es wichtig, dass sie über effektive Kooperations- und Kommunikationsfähigkeiten verfügen. Sie müssen in der Lage sein, technische Ideen klar und prägnant zu kommunizieren und mit Daten Wissenschaftlern, Analysten und anderen verwandten Fachleuten zusammenzuarbeiten.

Welchen Wert bringen Daten Ingenieure für Unternehmen mit?

Ausgezeichnete Frage, und wir sind froh, dass Sie sie gestellt haben. Daten Ingenieure sind für Unternehmen in einer Reihe von Bereichen von großem Wert. Hier sind einige Schlüsselaspekte des Wertes, den sie bringen:

1. Effizientes Datenmanagement

Sie verfügen über Fachwissen bei der Entwicklung effizienter Datenbankarchitekturen, der Einrichtung robuster ETL-Prozesse und der Sicherstellung von Datenqualität und -konsistenz, wodurch Unternehmen in die Lage versetzt werden, große Datenmengen effektiv zu verwalten und diese für fundierte Entscheidungen zu nutzen.

2. Verbesserte Entscheidungsfindung

Durch die Bereitstellung sauberer, strukturierter und aktueller Daten helfen Daten Ingenieure Unternehmen, Entscheidungen auf der Grundlage von Fakten und genauen Analysen zu treffen, was zu besseren kurz-, mittel- und langfristigen Ergebnissen führt.

Durch die Implementierung zuverlässiger Datensysteme und Datenflüsse ermöglichen Daten Ingenieure den Führungs- und Analyse-Teams den Zugriff auf wertvolle Informationen für die strategische Entscheidungsfindung.

3. Effiziente Datenverarbeitung und -analyse

Daten Ingenieure entwickeln Pipelines und Workflows für die Datenverarbeitung und -analyse und rationalisieren und automatisieren diese Aufgaben. Durch die Optimierung von Abfragen und Datenmanipulationen verbessern sie die Leistung der Abläufe und beschleunigen die Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse.

4. Skalierbare und robuste Infrastruktur

Daten Ingenieure sind für die Entwicklung und Pflege skalierbarer und robuster Daten-Infrastrukturen verantwortlich. Wenn ein Unternehmen den nächsten Schritt in seiner Struktur machen will, sind sie für die Umsetzung verantwortlich.

Auf diese Weise können Unternehmen wachsende Datenmengen nahtlos bewältigen, sich gleichzeitig an veränderte Anforderungen anpassen und die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Dateninfrastruktur sicherstellen.

5. Unterstützung von Data-Science- und Analyse Teams

Wie bereits erwähnt, arbeiten sie mit Daten Wissenschaftlern, Analysten und anderen Fachleuten zusammen, um ihnen relevante und gut strukturierte Datensätze zur Verfügung zu stellen, was die Interaktion mit anderen Mitgliedern des Unternehmens fördert.

Daher ist die Entwicklung einer Fähigkeit wie der durchsetzungsfähige Kommunikation von entscheidender Bedeutung. Dies erleichtert die Arbeit der Datenanalyse und -modellierung, was wiederum zu besseren Ergebnissen und fundierten Empfehlungen führt.

6. Sicherheit und Compliance

Daten Ingenieure spielen eine Schlüsselrolle bei der Datensicherheit und dem Datenschutz, da sie Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten umsetzen und die Einhaltung von Vorschriften und Datenschutzrichtlinien gewährleisten. 

Dies hilft den Unternehmen, das Vertrauen ihrer Kunden zu erhalten und rechtliche Risiken und Reputationsrisiken zu vermeiden.

Wie kann man Dateningenieur werden?

Das ist eine gute Frage, denn es gibt 2 Möglichkeiten. Im ersten Fall haben Sie keinen Bezug zu dem Bereich, in dem Dateningenieur arbeiten.

Im zweiten Fall hat Ihre derzeitige Tätigkeit damit zu tun, aber Sie wissen nicht, wie Sie den Bereich vertiefen können. In jedem Fall gibt es mehrere Möglichkeiten, Ihre akademische und berufliche Ausbildung in diesem Bereich fortzusetzen.

• Universitätsausbildung: Universitätsabschlüsse in Informatik, Softwaretechnik, Computertechnik oder einem verwandten Bereich.
• Online-Kurse und/oder Tutorien: Es gibt Online-Plattformen, die spezielle Kurse zu Data Engineering und verwandten Themen anbieten, z. B. zu Datenverarbeitung, Datenbanken, ETL, Programmierung und Statistik. 
• Zertifizierungen: Erwerben Sie Zertifizierungen für bestimmte Technologien und Tools, die in der Datentechnik verwendet werden, wie z. B. Zertifizierungen für Datenbanken, Big Data, Cloud Computing oder ETL.
• Praktische Projekte: Entwickeln Sie allein oder in kollaborativen Teams praktische Projekte, um Ihr theoretisches Wissen in realen Szenarien anzuwenden. 
• Teilnahme an Communities und Veranstaltungen: Nehmen Sie an Online-Communities, Benutzergruppen und Foren zum Thema Data Engineering teil. Auf diese Weise können Sie mit Fachleuten in diesem Bereich in Kontakt treten, Wissen austauschen, beraten lassen und über die neuesten Trends und Tools in der Branche auf dem Laufenden bleiben.
• Berufserfahrung: Suchen Sie nach Stellenangeboten oder Praktika in Unternehmen, die mit Big Data arbeiten. So sammeln Sie wertvolle Erfahrungen in der Praxis und können Ihre Fähigkeiten in einem geschäftlichen Umfeld anwenden.
• Lernen Sie von Anwendungsfällen und Fallstudien: Recherchieren und studieren Sie Anwendungsfälle und Fallstudien von erfolgreichen Data-Engineering-Projekten. Dies wird Ihnen helfen, allgemeine Herausforderungen, bewährte Verfahren und Lösungen zu verstehen, die in der Praxis verwendet werden.

Unternehmen, in denen Daten Ingenieure benötigt werden

Wo sollte man nach einem Job suchen? Diese Frage wird am häufigsten von Berufsanfängern gestellt, aber die Wahrheit ist, dass Daten Ingenieure in fast jedem Unternehmen arbeiten können.

Sie glauben uns nicht? Schauen Sie sich diese Liste mit 20 Unternehmen an, bei denen Sie Ihren Lebenslauf einreichen und sich vielleicht schon morgen um eine Stelle bewerben können.

1. Amazon.
2. Google.
3. Microsoft.
4. Facebook.
5. Apple.
6. Netflix.
7. Uber.
8. Airbnb.
9. LinkedIn.
10. Twitter.
11. Salesforce.
12. IBM.
13. Intel.
14. Oracle.
15. Adobe.
16. Spotify.
17. Dropbox.
18. Pinterest.
19. Walmart.
20. General Electric.

Diese Unternehmen sind dafür bekannt, dass sie sich auf Technologie, Datenanalyse und die Verwaltung großer Informationsmengen konzentrieren. Daher stellen sie häufig Daten Ingenieure ein, die an Projekten im Zusammenhang mit der Datenverarbeitung, -analyse und -verwaltung arbeiten. 

Aber sind sie die einzigen, die nach Daten Ingenieuren suchen? Nein, wie wir Ihnen eingangs gesagt haben, braucht fast jedes Unternehmen Daten Ingenieure, vor allem, wenn der Schwerpunkt auf Technologie liegt. Also, keine Angst mehr und machen Sie sich auf den Weg zum Dateningenieur.

Was hält Sie davon ab, Ihre Ausbildung zu beginnen? Sagen Sie es uns in den Kommentaren.