In der sich ständig wandelnden Landschaft der Datenverarbeitung und -analyse spielt der Beruf des Data Engineers eine entscheidende Rolle. Ein Data Engineer ist verantwortlich für das Design, die Implementierung und die Wartung komplexer Datenarchitekturen, die das Rückgrat moderner Geschäftsentscheidungen bilden. Diese Fachkräfte sorgen für einen reibungslosen Datenfluss innerhalb eines Unternehmens und ermöglichen es, aus großen Datenmengen wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.

Die Hauptaufgabe eines Data Engineers ist die Entwicklung und Pflege von Datenlagerungssystemen, die als zentrale Repositorien für große Datenmengen dienen. Sie arbeiten an der Integration von Daten aus verschiedenen Quellen und stellen sicher, dass diese Daten für Analysen und Geschäftsprozesse bereitstehen. Ein wesentlicher Teil ihrer Arbeit besteht darin, die Datenqualität zu gewährleisten, indem sie Daten bereinigen, Fehler korrigieren und Duplikate entfernen.

Welche Skills benötigt ein Data Engineer?

Um in diesem Bereich erfolgreich zu sein, benötigt ein Data Engineer eine Reihe von technischen Fähigkeiten und Kenntnissen. Dazu gehören:

• Programmierkenntnisse: Ein solides Verständnis von Programmiersprachen wie Python, Java und SQL ist unerlässlich. Diese Sprachen werden verwendet, um Datenabfragen zu schreiben, ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) zu implementieren und Datenpipeline-Automatisierungen zu erstellen.
• Kenntnisse in Datenbanktechnologien: Vertrautheit mit relationalen Datenbanken wie MySQL oder PostgreSQL sowie mit NoSQL-Datenbanken wie MongoDB oder Cassandra ist wichtig für die Speicherung und Abfrage von Daten.
• Erfahrung mit Big Data Technologien: Tools und Frameworks wie Hadoop, Spark und Kafka sind zentral für die Arbeit mit großen Datenmengen und Echtzeit-Datenströmen.
• Cloud-Plattformen: Kenntnisse in Cloud-Diensten wie AWS, Azure oder Google Cloud Platform sind zunehmend gefragt, da viele Unternehmen ihre Dateninfrastruktur in die Cloud verlagern.
• Datenmodellierung und -architektur: Ein tiefes Verständnis für die Konzeption und den Aufbau von Datenmodellen und -architekturen ist entscheidend, um effiziente und skalierbare Datenlösungen zu entwickeln.
• Analytische Fähigkeiten: Neben technischen Fähigkeiten sind analytische Kompetenzen wichtig, um Datenmuster zu erkennen und Probleme effizient zu lösen.
• Kommunikationsfähigkeiten: Da Data Engineers oft in interdisziplinären Teams arbeiten, sind gute Kommunikationsfähigkeiten unerlässlich, um technische Konzepte verständlich zu vermitteln und effektiv mit anderen Teammitgliedern zusammenzuarbeiten.

Fazit

Zusammenfassend ist ein Data Engineer ein unverzichtbarer Bestandteil jedes datengesteuerten Unternehmens. Durch die Kombination technischer Expertise mit analytischem Denken ermöglichen diese Fachleute es Organisationen, das volle Potenzial ihrer Daten zu nutzen und fundierte, datengetriebene Entscheidungen zu treffen.

Für angehende Data Engineers haben wir ein eigenes Kursangebot unter Data Science Schulung.

Autor: Florian Deinhard,
November 2023