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21. Oktober 2021

Was es mit “Data Engineering” auf sich hat

Das Thema “Big Data” ist längst keine Neuheit mehr, denn wir alle werden Tagtäglich und größtenteils unbewusst damit konfrontiert. Auf Social Media, beim Online Shopping, oder wenn wir mit Siri in unserem Smartphone sprechen. All diese Daten über unser Verhalten werden von Unternehmen gesammelt, analysiert und ausgewertet, um uns als Kund*innen besser zu verstehen und einen Einblick in unser Kaufverhalten zu erlangen. Der Begriff „Big Data“ bezieht sich allerdings auf Datenbestände, die so groß, schnelllebig oder komplex sind, dass sie sich mit herkömmlichen Methoden nur schwer verarbeiten lassen. Damit das dennoch gelingt und alle Daten ausgewertet werden können, müssen sich Unternehmen mit Data Science auseinandersetzen und mit IT-Spezialist*innen zusammenarbeiten.

Der Zusammenhang zwischen Data Science und Data Engineering
In der modernen Welt gibt es kaum eine Branche, die noch nicht von der Data Science revolutioniert wurde. Die sogenannten “Data Scientists” sind also ein wichtiger Bestandteil großer Unternehmen. Sie sind dafür zuständig, aus unstrukturierten Rohdaten eine strukturierte Datenbasis zu schaffen, diese zu analysieren und am Ende eine Entscheidungsgrundlage für ein Unternehmen zu schaffen. Das kann hilfreich sein, um Daten über Kund*innen und Prozesse auszuwerten und herauszufinden was funktioniert und was nicht. Aber, ohne eine Architektur, die wachsende und sich verändernde Datenmengen strukturieren und formatieren kann, sind Data Scientists nicht in der Lage, korrekte Vorhersagen zu treffen. An dieser Stelle kommt das Data Engineering ins Spiel.

Und was bedeutet “Data Engineering” genau?
Unter Data Engineering wird das Erfassen, Übersetzen und Validieren von Daten für die darauffolgende Analyse der Data Scientists verstanden. Das Data Engineering legt also den Grundstein für die Anwendung von Data Science in der realen Welt. Daten Ingenieure und Data Scientists, die harmonisch zusammenarbeiten, können fortlaufend wertvolle Erkenntnisse für Unternehmen liefern.

So sieht die Arbeit eines Data Engineers aus
Als Data Engineer bist du im Wesentlichen für das Zusammenführen von Daten verantwortlich. Das bedeutet, dass du aus den zur Verfügung stehenden Daten und Technologien eine Landschaft kreierst, in der sich der Data Scientist ausleben kann. Je nach Unternehmen können deine genauen Aufgaben in einem Data-Engineering-Job sehr unterschiedlich sein. Denn die Daten kommen auf vielen Wegen ins Unternehmen – z.B. über Nutzerkonten, Bestellvorgänge, oder auch die Interaktion in den Sozialen Medien. Hierbei gilt: egal, wie viele Daten anfallen, du bist in der Lage, sie zu skalieren und zu strukturieren. Dies geschieht in der Regel im Data Warehouse. Für die Speicherung nutzt du anschließend entweder Frameworks wie Hadoop oder Cloud-Services wie AWS. Du solltest also nicht nur über die im Unternehmen vorhanden Daten und ihre Speicherorte bescheid wissen, sondern auch wie du diese Daten am besten in eine zentrale Analyse Infrastruktur integrierst, welche Technologien sich dazu eignen und welche zusätzlichen externen Daten zur Anreicherung genutzt werden. Zu guter Letzt bist du als Data Engineer auch dafür verantwortlich, dass das von dir entwickelte System einwandfrei funktioniert. Dafür betreibst du Monitoring und nimmst Änderungen an deinen Algorithmen vor, um sie noch besser zu machen.

Karrieremöglichkeiten und Einkommen als Data Engineer
Dein Einstiegsgehalt als Junior Data Engineer liegt zwischen 40.000 € und 55.000 €. In einem großen Unternehmen wirst Du tendenziell etwas mehr verdienen, in einem Startup etwas weniger. Dafür hast Du jedoch meist mehr Freiheiten und arbeitest in einer lockeren Atmosphäre. Nach 2-3 Jahren hast du dann die Möglichkeit zum Mid Level Data Engineer und später zum Senior Data Engineer aufzusteigen. Hier kannst du Gehälter bis zu 120.000 € erwarten. Aber dafür sind natürlich erstmal einige Jahre an Erfahrung notwendig, sowie umfassendes Wissen über eine hohe Bandbreite an Technologien und Infrastrukturen. Außerdem solltest du Expert*in in mindestens einer Programmiersprache sein.

Du hast weitere Fragen zum Data Engineering, oder denkst über einen Jobwechsel innerhalb der IT-Branche nach? Dann melde dich bei uns. Wir beraten dich gerne und connecten dich mit den Unternehmen, die wirklich zu dir passen!