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Unterschätztes Potenzial von Data Engineering

Für eine erfolgreiche Datennutzung im Unternehmen braucht es entsprechend kundiges Personal. Viele denken dabei vermutlich sofort an Data Scientists, da diese für eine saubere Auswertung der Daten essenziell sind. Doch nur die Zusammenarbeit mit einer anderen Teamrolle führt letztendlich zum Erfolg. Die Rede ist von Data Engineers.

Das Berufsbild eines Data Engineers

Der Data Engineer bildet quasi das erste Glied in der Data Science-Kette. Sein Arbeitsgebiet sind die Unternehmens-Datenbanken. Da die hier liegenden Daten meist in verschiedenen Formaten gespeichert sind, besteht die Hauptaufgabe des Daten Ingenieurs darin, diese zugänglich und für spätere Analysen auswertbar zu machen. Dafür baut er Datenpipelines und -plattformen, mit deren Hilfe die Daten zusammengeführt und systematisiert werden. Er stellt so die Grundlage für die Arbeit der Data Scientists her.

Drei Perspektiven auf den Daten Ingenieur

Die konkreten Aufgabenbereiche von Data Engineers variieren je nach Unternehmensgröße. So lassen sich bspw. diese drei Formen von Data Engineering unterscheiden:

  • Der generalistische Data Engineer ist ein wahrer Data Allrounder. In kleinen Unternehmen und dementsprechend kleinen Data-Teams läuft nichts ohne ihn. Es kommt vor, dass er als einzige datenorientierte Person im Unternehmen von der Erfassung bis hin zur explorativen Datenanalyse alles selbst erledigen muss. Das erfordert zwar ein tiefgreifenderes Wissen in Bezug auf Data Science-Tools, wiederum aber weniger Erfahrung mit Systemarchitektur. Diese Stelle eignet sich also perfekt für einen Data Scientist, der sich auch mit Aufgaben des Data Engineerings vertraut machen möchte.

  • Pipeline-zentrierte Data Engineers als eigenständige Rolle im Data Team finden sich vor allem in Unternehmen ab einer mittleren Größe. Die Data Science Anforderungen sind hier stärker auf Software-Bereiche für Data Processing und ETL ausgerichtet. Pipeline-zentrierte Data Engineers arbeiten mit einem größeren Team an Datenwissenschaftlern und Data Analysts zusammen. Das Skillset solcher Daten Ingenieure dient der Verknüpfung und dem Betrieb aller Elemente der Infrastruktur zur Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen.

  • Wie der Name bereits treffend beschreibt, liegt der Fokus eines Datenbank-zentrierten Data Engineers auf dem Aufbau und der Bereitstellung von Analysedatenbanken. Beispielsweise sorgt er für eine Optimierung der Datenbanken zur schnelleren Datenanalyse. Datenbank-zentrierte Data Engineers arbeiten hauptsächlich innerhalb größerer Unternehmen. Hier finden sich viele Prozesse und Datenquellen, die (oftmals) noch unzureichend miteinander sprechen. Ein Daten Ingenieur mit Erfahrungen im Bereich des Data Managements arbeitet daran, dass der wertvolle Datenstrom nicht versiegt.

Data Engineering vs. Data Science?

Grundlegend stellen Data Engineers also strukturierte Daten für die weitere Arbeit der Data Scientists zur Verfügung. Der Fokus des Data Engineers liegt auf der passenden Kombination der Software-, Hardware- und Datenbank-Architekturen des Unternehmens. Wichtige Themengebiete sind hierbei die Datensicherheit bzw. der Datenschutz, die Datenqualität und die IT-Sicherheit. Sie sorgen für die Verfügbarkeit und Verwertbarkeit der Daten innerhalb der nachfolgenden Unternehmensprozesse.

Data Engineers und Data Scientists stehen daher in enger Zusammenarbeit, teilweise überschneiden sich ihre Aufgaben auch. Die Arbeit der Data Engineers ist vom eigentlichen Ergebnis der Analysen und dem Projektbericht in der Wertschöpfung sicher weiter entfernt. Doch sie sind es, die für die erfolgreiche Vernetzung zwischen den verfügbaren Rohdaten und allen Abteilungen, die für ihre Arbeit auf diese Daten angewiesen sind, sorgen. Erst durch Data Engineers werden Use Cases ermöglicht wie die Aufnahme und Speicherung großer Datenmengen (also Big Data) und die Automatisierung der Machine Learning Modelle und Algorithmen.

Data Engineering in Ihrem Unternehmen

Die voranschreitende Digitalisierung stellt viele Unternehmen vor eine Herausforderung. Deshalb ist es wichtig, möglichst frühzeitig das große Potenzial von Data Engineers zu erkennen – besonders, wenn man im Bereich KI und Data Science noch am Anfang steht – und eine entsprechende Rolle im Team vorzustehen. Für die immer komplexer werdenden IT-Infrastrukturen, Datenanalysen und das Datenmanagement sind Entscheider auf (daten-)kompetentes Personal angewiesen.

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