Data Engineering

Kurz und knapp: Was ist Data Engineering?

Data Engineering dient dazu, grosse Datenmengen aus verschiedenen Quellen (z. B. Software, Maschinen) zusammenzufassen. Die dafür zuständigen Dateningenieure entwickeln die zur Zusammenführung und Speicherung der Daten erforderliche IT-Infrastruktur. Zudem programmieren sie Schnittstellen an den Punkten, an denen Daten transferiert werden.

 

Die Arbeit der Dateningenieure ist eine wichtige Vorarbeit für die weitere Datenverarbeitung, die unter anderem von den Datenanalysten durchgeführt wird.

 

Was macht ein Data Engineer?

 

Ein Data Engineer (deutsch: Dateningenieur) ist verantwortlich für die Zusammenführung, Zusammenfassung, Kategorisierung und Visualisierung grosser Datenmengen (englisch: Big Data). Alle in den verschiedenen Datenquellen generierten Datensätze sollen durch den Data Engineer so aufbereitet werden, dass die Data Analysts (deutsch: Datenanalysten) und Data Scientists (deutsch: Datenwissenschaftler) sie effizient analysieren können.

 

Mit seiner Arbeit bildet der Data Engineer die unverzichtbare Grundlage für die Anwendung der Data Science. Diese dient wiederum dem Zweck, die generierten Big Data korrekt zu analysieren und präzise Erkenntnisse zu generieren. Die Erkenntnisse aus der Data Sience dienen der Optimierung von Unternehmensprozessen, wodurch sie für den Unternehmenserfolg relevant sind.

 

Angesichts der hohen Anforderungen an Data Engineers und das Data Engineering stellen wir von innobit als professioneller IT-Dienstleister eine Power-Plattform bereit. Sie erleichtert Unternehmen und IT-Fachkräften zahlreiche Aufgaben im Big Data-Umfeld. Lassen Sie sich gern individuell von uns zur Power-Plattform beraten!

 

Erforderliche Kompetenzen von Data Engineers

Data Engineers sind IT-Fachkräfte. Sie benötigen Erfahrungen im Umgang mit diversen Programmiersprachen und Datenbanken. Zudem müssen sie imstande sein, eine bestehende Daten-Infrastruktur individuell an den Bedarf von Unternehmen anzupassen oder eine solche Daten-Infrastruktur überhaupt erst einzuführen.

 

Die Einrichtung von Schnittstellen zwischen den Knotenpunkten, an denen Daten transferiert und verarbeitet werden, ist ebenfalls ein Bestandteil der Arbeit von Data Engineers. Neben IT-Kenntnissen sind zu Bewerkstelligung ihres Jobs logische Fähigkeiten erforderlich. Dateningenieure müssen imstande sein, ein vernünftiges Clustering von Daten einzurichten, um den Data Scientists und den Data Analysts eine gute Vorarbeit für ihre Arbeit zu liefern.

 

Die wichtigsten Kompetenzen von Data Engineers sind:

• Kenntnisse im Umgang mit Programmiersprachen wie Python und SQL
• Fähigkeiten zur Einführung und individuellen Anpassung von Datenbanken
• Einrichtung von Daten-Pipelines zum Extrahieren und Weiterleiten von Daten
• Kompetenzen in der Datenverarbeitung
• Logisches Verständnis für das Clustering von Big Data
• Fähigkeiten zur Visualisierung, Berichterstellung und weiteren Zuarbeit für Data Scientists und Data Analysts
• Speicherung von Daten in Frameworks und in der Cloud
• Kontinuierliches Monitoring und stetige Optimierung der Datenbank

 

Was ist der Unterschied zwischen Data Engineer und Data Scientist?

 

Der Kern der Aufgaben von Data Engineers besteht darin, die für das Unternehmen erforderlichen Datenmengen zum gewünschten Zeitpunkt bereitzustellen. Diese Bereitstellung erfolgt über Datenbanken. In den Datenbanken sind die Daten idealerweise durch eine Kategorisierung, Harmonisierung und Visualisierung ansprechend aufbereitet, sodass sie gut weiterverarbeitet werden können. Der Weiterverarbeitung der Daten widmen sich der Data Scientist und der Data Analyst.

 

Der Data Scientist analysiert die bereitgestellten Daten und versucht, daraus Potenzial für die Zukunft abzuleiten. Dazu gehört beispielsweise die Entwicklung innovativer Produkte oder Produktionsmethoden auf Basis der bereitgestellten Big Data.

 

Im Unterschied zum Data Scientist widmet sich der Data Analyst der Analyse der generierten Datenmengen nicht nur zur Ableitung von Zukunftspotenzialen, sondern auch zur Lösung aktueller Probleme. Wenn es also darum geht, die gegenwärtigen Kosten bei der Produktion oder den derzeitigen Verbrauch eines bestimmten Materials zu senken, ist der Data Analyst der richtige Ansprechpartner.

 

Dies sind die Hauptaufgaben von Data Engineer, Data Analyst und Data Scientist in der Übersicht:

 

• Der Data Engineer kümmert sich um die Extraktion von Daten, den Datenfluss zum zentralen Speicherort und die Harmonisierung von Daten sowie ihre Visualisierung.
• Der Data Analyst analysiert die Daten, um daraus Erkenntnisse abzuleiten, die zur Lösung von aktuellen Problemen bzw. zum Erreichen von aktuellen Zielen beitragen.
• Der Data Scientist analysiert die Daten gezielt mit der Intention, aus den Datenmengen Chancen und Potenzial für die Zukunft des Unternehmens und der Unternehmensprozesse abzuleiten.

 

Die Qualität der Analysen von Data Analysts und Data Scientists ist abhängig von der Arbeit, die die Data Engineers verrichten. Durch eine ansprechend aufbereitete Datenbasis, die Data Engineers bereitstellen, können Data Analysts und Data Scientists akkurate Erkenntnisse aus den Big Data ableiten, was qualitativ hochwertige Entscheidungen in Unternehmen fördert und entscheidend zum Geschäftserfolg beiträgt.

Data Warehouse als Basis für die Arbeit von Data Engineers

Data Engineers benötigen eine Architektur, um die generierten Daten sammeln und visualisieren zu können. Ein grundlegender Bestandteil dieser Architektur ist das Data Warehouse (deutsch: Datenlager). Das ist ein zentrales Speichersystem, in dem alle Daten aus den verschiedenen Quellen miteinander verbunden werden.

 

Beispiele für Datenquellen sind Enterprise Ressource Planning-Software (ERP), Customer Relationship Management-Software (CRM) und Geräte (z. B. Industriemaschinen, Barcode-Scanner). Die aus diesen Quellen generierten Big Data werden dem zentralen Speichersystem zugeführt und dort sortiert sowie kategorisiert.

 

Dank der Verbindung der Daten in einem zentralen Lager sind die Harmonisierung, Visualisierung und Analyse sowie die Anfertigung von Berichten und die Ableitung von Entscheidungen auf Basis der Daten leichter.

 

Ohne ein zentrales Data Warehouse würde die Kombination der Daten aus heterogenen Quellen einen enormen Aufwand verursachen. Data Warehouses enthalten neben der Harmonisierung auch folgende Funktionen zum Umgang mit Daten:

 

• Durchführung von Ad-hoc-Analysen
• Erstellung benutzerdefinierter Berichte
• Clustering anhand logischer oder selbst definierter Kategorien

 

Wir fassen fürs Erste zusammen: An die Generierung von Big Data in ERP, CRM und weiteren Quellen schliesst sich die Zusammenführung der Datenmengen im Data Warehouse an.

 

Daraufhin folgt das Data Mining. Damit ist die Ableitung von Erkenntnissen aus den Datenanalysen gemeint. Data Analysts ziehen Schlussfolgerungen aus den gewonnenen Daten und erkennen beispielsweise, wie sich Geschäftsprozesse optimieren lassen, die Customer Experience abwechslungsreicher gestaltet oder die Verschwendung von Ressourcen in bestimmten Schritten der Produktion gemindert werden kann.

 

Zwar könnten Data Engineers auch ohne ein zentrales Speichersystem ihrer Arbeit nachgehen. Jedoch würde ein grosser Teil der Arbeit auf die isolierte Sortierung, Kategorisierung und Kombination der Daten entfallen.

 

Bei der Nutzung von Data Warehouses bleiben den Data Engineers diese aufwendigen Prozesse erspart, und sie können Data Scientists und Data Analysts eine bessere Vorarbeit liefern, sodass datengesteuerte Entscheidungen effizienter getroffen werden können.

 

Datenintegrität: Elementarer Qualitätsfaktor bei der Analyse und Verarbeitung von Daten

In Zeiten von Big Data kommt der Datenintegrität eine zentrale Rolle zu. Daten müssen korrekt, vollständig und widerspruchsfrei sein. Ein Negativbeispiel sind widersprüchliche Angaben in den Jahresabschlussberichten von Unternehmen. Wenn Mitarbeiter die in den Controlling-Tools gesammelten Daten manipuliert oder falsch gepflegt haben, könnte die Aufsichtsbehörde dies bei der Prüfung der Jahresabschlussberichte merken und ein Verfahren einleiten.

 

Data Engineers, Data Scientists und Data Analysts haben umfassende Verpflichtungen zur Wahrung der Datenintegrität. Kommen sie ihrer Verantwortung nicht oder nur mangelhaft nach, dann kann dies für Unternehmen weitreichende Konsequenzen haben. Wenn nicht Probleme mit den Behörden aufkommen, so könnten falsche Entscheidungen und daraus folgend zum Beispiel verschwendete Ressourcen im Rahmen der Produktion die Folgen sein.

 

In die Datenintegrität fliessen Aspekte wie der Datenschutz, die Sicherung gegen Cyber-Angriffe sowie die Qualität der Daten ein. Grob unterteilt man dabei in die physikalische und die logische Integrität.

 

Die physikalische Integrität beschreibt die Korrektheit von Daten während ihrer Speicherung und Verwendung. Unter die logische Integrität fällt die Unveränderbarkeit der Daten, was unter anderem den Schutz vor Manipulationen umfasst.

 

Die Datenqualität als Bestandteil der Datenintegrität setzt voraus, dass die Daten die Standards und Anforderungen der Firmen erfüllen. Massgeblich sind dabei die Aktualität, Korrektheit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit der Daten.

 

Bei der Anwendung professioneller Tools in möglichst vielen Arbeitsprozessen lassen sich hochqualitative Daten gewinnen. Ein Beispiel sind Process-Mining-Tools, die automatisiert Daten zu Produktionsprozessen liefern und einen kontinuierlichen sowie hochaktuellen Datenfluss gewährleisten.

 

Durch diese Informationen zu Datensicherheit und Datenqualität wird deutlich, wie umfangreich das Gebiet der Datenintegrität ist. Integre Daten fördern die Präzision der Arbeit von Data Engineers und tragen zu hochwertigen Analyseergebnissen bei. Somit können bessere Schlussfolgerungen und Entscheidungen aus den Big Data gewonnen werden.

 

Ausblick auf die Zukunft: Big Data und Data Science im Fokus

Die meisten führenden Unternehmen haben die zunehmende Bedeutung von Big Data verstanden. Diejenigen, die es nicht begriffen haben, mussten Marktanteile an die Konkurrenz abtreten oder sind komplett von der Bildfläche verschwunden.

 

Im Zeitalter der Digitalisierung sind Entscheidungen auf Basis einer gründlichen Datenanalyse elementar, um konkurrenzfähig zu bleiben, Kunden zufriedenzustellen und als Unternehmen zu wachsen.

 

Um Big Data richtig zu verarbeiten, sind Data Engineers und die von ihnen geschaffene Infrastruktur von zentraler Bedeutung. Cloud-Technologien wie Azure Cloud machen es Unternehmen noch leichter, umfassende Datensätze zu generieren.

 

In Anbetracht der Tatsache, dass Unternehmen immer häufiger Cloud-Angebote in Anspruch nehmen und die Menge an generierten Daten exponentiell zunimmt, ist das Data Engineering einer der IT-Bereiche der Zukunft. Folglich sollten alle Unternehmen in die Entwicklung von Technologien zum Data Engineering investieren.

 

Fazit: Data Engineering nutzen und Probleme besser lösen

Qualitativ hochwertiges Data Engineering ist ein integraler Bestandteil auf der Suche nach Problemlösungen in Unternehmen. Es dient als Schlüssel, um Daten zu sortieren und zu visualisieren und auf Basis dessen Innovationen zu entwickeln, Kunden zufriedenzustellen, Produktionsprozesse effizienter zu gestalten und viele weitere Ziele zu erreichen.

 

Es gibt massgeschneiderte Software wie unsere Power-Plattform, die Data Engineers die Arbeit erleichtert und die Qualität des Data Engineerings steigert.