Was ist Data Engineering?
Data Engineering umfasst die Prozesse zur Datenbeschaffung, -aufbereitung und -verarbeitung in der IT-Abteilung eines Unternehmens. Ziel ist es, Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen zu extrahieren, diese mittels geeigneter Softwaretools zu transformieren und anschließend zur weiteren Analyse bereitzustellen. Typische Datenquellen sind FTP-Server, Cloud-Dienste oder Apps. Der dabei häufig genutzte Ansatz wird als ETL (Extract, Transform, Load) bezeichnet. In modernen Cloud-Umgebungen kommt zudem die Variante ELT (Extract, Load, Transform) zum Einsatz, bei der Transformationen direkt in der Cloud durchgeführt werden.
Ein zentraler Bestandteil des Data Engineerings ist die effiziente Verarbeitung großer Datenmengen (Big Data). Hierfür müssen Unternehmen auf leistungsstarke Computing-Ressourcen und skalierbare Infrastrukturen zurückgreifen, um eine schnelle Verarbeitung sicherzustellen.
Aufgaben eines Data Engineers
Ein Data Engineer hat die Aufgabe, eine stabile Grundlage für datengetriebene Geschäftsentscheidungen zu schaffen. Dazu gehört die Entwicklung einer Datenarchitektur, die sowohl die Speicherung als auch die Verarbeitung und Analyse der Daten optimiert. Er integriert Daten aus verschiedenen Quellen, um eine einheitliche und umfassende Datenbasis zu schaffen, und stellt sicher, dass diese in einem geeigneten Datenmodell gespeichert werden.
Ein wichtiger Bestandteil seiner Arbeit ist das Datenpipelining: Dabei werden Daten aus unterschiedlichen Quellen extrahiert, transformiert und in Datenbanken, Data Warehouses oder Lakehouses geladen. Zusätzlich sorgt der Data Engineer dafür, dass die Daten korrekt verarbeitet und für Anwendungen wie Analysen oder Machine-Learning-Modelle optimiert werden.
Ein weiterer Aufgabenbereich umfasst die Konfiguration und Verwaltung der Dateninfrastruktur. Dies beinhaltet den Einsatz von Technologien wie Cloud-Speichern, Datenbanken und Plattformen zur Datenverarbeitung.
Abgrenzung zu anderen Rollen
Während der Data Engineer dafür zuständig ist, die Daten zu beschaffen, sicher aufzubereiten und in geeigneten Formaten bereitzustellen, nutzen Data Analysts und Data Scientists diese Daten für inhaltliche und statistische Analysen. Mithilfe der aufbereiteten Daten entwickeln sie beispielsweise Berichte oder erstellen Machine-Learning-Modelle, während der Data Engineer die technische Grundlage für diese Arbeiten schafft.
Wie du mit Azure Synapse Analytics die Daten besser skalieren kannst, erfährst du in unserem Blogbeitrag.