Definition Was ist ein Data Engineer?

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Ein Data Engineer schafft die Grundlagen für eine professionelle Nutzung von Daten. Er trägt Daten zusammen, bereitet sie auf und stellt sie Datenkonsumenten wie Datenwissenschaftlern oder Datenanalysten zur Verfügung. Neben dem Erstellen von Datenpipelines beschäftigt er sich mit relationalen Datenbanken, Big-Data- und Cloud-Technologien, ETL-Tools und einigem mehr. Ein Data Engineer benötigt umfangreiches Wissen im Bereich Datenverarbeitung und Dateninfrastrukturen.

Die deutsche Bezeichnung für Data Engineer lautet Dateningenieur. Es handelt sich um eine Position in einem Unternehmen, die die Grundlagen für eine professionelle Nutzung von Daten schafft. Dateningenieure tragen Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, bereiten sie auf und stellen sie Datenkonsumenten wie Datenwissenschaftlern oder Datenanalysten für weitere Auswertungen zur Verfügung. Da der Data Engineer die Basis für die Arbeit von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten liefert, ist eine enge Zusammenarbeit mit ihnen üblich.

Dateningenieure erstellen Datenpipelines, nutzen ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) und ihre Tools und arbeiten mit Big-Data-Technologien, Cloud-Architekturen, Data Warehouses, Data Lakes und vielem mehr. Je nach Unternehmen und Einsatzgebiet können sich die konkreten Aufgaben eines Data Engineer unterscheiden. Je größer oder datengetriebener ein Unternehmen ist, desto höher ist in der Regel der Spezialisierungsgrad des einzelnen Dateningenieurs. Einige Unternehmen unterhalten Teams von Dateningenieuren mit jeweils spezifischen Aufgaben und Qualifikationen. Die Arbeit des Data Engineer zielt letztendlich aber immer darauf ab, dem Unternehmen die benötigten Daten in der jeweils geeigneten Form bereitzustellen. Dabei dürfen die Aspekte der Datensicherheit und des Datenschutzes nicht außer Acht gelassen werden.

Unverzichtbar ist die Arbeit von Dateningenieuren unter anderem im E-Commerce, in der Industrie 4.0 und im Business-Intelligence-Umfeld. Je nach Branche und Einsatzbereich existieren unterschiedliche Ausprägungen des Data Engineer wie der Business Intelligence Data Engineer, der Big Data Engineer oder der Cloud Data Engineer.

Die Aufgaben eines Data Engineer

Die Aufgaben eines Data Engineer können sich abhängig vom Unternehmen und Einsatzbereich unterscheiden. Grundsätzlich bleibt die Hauptaufgabe des Dateningenieurs, die von einem Unternehmen benötigten Daten in einer geeigneten Form für Datenkonsumenten und weitere Auswertungen oder Prozesse bereitzustellen. Um diese Datengrundlage zu schaffen, trägt der Data Engineer Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen, bereitet sie auf und macht sie für weitere Analysen nutzbar. Unstrukturierte Daten werden in eine passende Struktur und ein geeignetes Format gebracht. Der Data Engineer legt Datenpipelines an, implementiert und automatisiert ETL-Prozesse und legt Daten in Datenbanken oder Data Warehouses ab. Weitere Aufgaben eines Data Engineer sind:

• Aufbau, Modellierung, Skalierung und Management von Datenplattformen und Datenbanken

• Auswahl geeigneter Technologien und Tools

• Einbindung cloudbasierter Infrastrukturen und Services

• Überwachung und Betreuung der laufenden Systeme und Datenprozesse

• Berücksichtigung der Aspekte der Datensicherheit und des Datenschutzes

Diese Fähigkeiten braucht ein Data Engineer

Grundsätzlich benötigt ein Data Engineer ein tiefes Verständnis datentechnischer Prozesse und beteiligter IT-Systeme. Seine Qualifikation hat der Data Engineer entweder in einem MINT-Studium (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften oder Technik) oder in einer IT-Berufsausbildung zum Beispiel als Fachinformatiker erworben. Oft kommt der Data Engineer aus dem Bereich der Softwareentwicklung und hat sich im Verlauf seiner beruflichen Tätigkeit auf datentechnische Aufgaben spezialisiert. Die fachlichen Fähigkeiten eines Data Engineer umfassen tiefes Wissen in den Bereichen Datenbanken, Big-Data-Technologien, Cloud-Computing, Programmierung, Softwareentwicklung, ETL-Prozesse und -Tools, Speichersysteme, verteiltes Computing, serviceorientierte Architektur (SOA), Datenmodellierung und mehr. Entsprechend seiner Berufserfahrung und den Fachkenntnissen gibt es verschiedene Stufen eines Dateningenieurs wie den Junior Data Engineer oder den Senior Data Engineer.

Abgrenzung zwischen Data Engineer, Datenarchitekt und Datenwissenschaftler

Für die Positionen des Dateningenieurs (Data Engineer), Datenarchitekten (Data Architect) und Datenwissenschaftlers (Data Scientist) existiert keine eindeutige, allgemeingültige Definition. Die Aufgaben und Arbeitsbereiche können sich überschneiden. Eine saubere Trennung der Rollen ist nicht immer möglich. Grundsätzlich lassen sich die drei Positionen folgendermaßen voneinander abgrenzen:

Der Data Architect entwirft das Design und die grundsätzliche Datenarchitektur. Er plant auf High-Level-Ebene und arbeitet konzeptionell, strategisch und manchmal visionär. Die Tätigkeit des Data Engineer ist eher praktisch ausgerichtet. Er arbeitet gemeinsam mit dem Datenarchitekten an der Implementierung der Datenarchitektur, überführt sie in die Produktion, wendet sie praktisch an und überwacht sie. Daten werden von ihm zusammengetragen, aufbereitet und über Datenplattformen bereitgestellt. So schafft er die Grundlagen für eine professionelle Nutzung der Daten durch Datenkonsumenten wie dem Data Scientist.

Der Data Scientist wendet mathematische Verfahren und Algorithmen an und nutzt die bereitgestellten Daten beispielsweise für das Training von Machine-Learning-Modellen. Ziel des Datenwissenschaftlers ist es, aus den verfügbaren Daten tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und Wissen oder geschäftliche Vorteile zu generieren.

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