Data
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Was ein Data Engineer macht, wie man zu einem wird und wie viel man durchschnittlich verdient

Geschrieben von Talent Garden Talent Garden
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Um das Berufsbild des Data Engineer zu beschreiben, beginnt man am besten mit einem Bezug zuBig Data. Damit ist die Menge an Informationen gemeint, die jeden Tag von verschiedenen Quellen produziert wird, wie beispielsweise Internet, Sensoren, IoT-Geräten, vom Mobilfunk oder von Forschungszentren. Laut den von Forschern des Seagate UK durchgeführten Hochrechnungen, betrug Ende 2020 das Volumen aller global generierten Daten 44 Zettabyte, während ab dem Jahr 2025 die Produktion jeden Tag weltweit mindestens463 Exabyte erreichen wird. Berücksichtigt man die Vorhersage, laut der bis 2030 90% aller Menschen über 6 Jahren digital aktiv sein werden, wird schnell klar, dass diese Zahlen weiterhin steigen werden. Unser Umfeld ist von einer immer größeren Verfügbarkeit von Informationen geprägt undauch die Zahl der datengetriebenen Unternehmen nimmt zu, das heißt der Unternehmen, deren Geschäftsmodelle und Entscheidungsprozesse eben datenbasiert sind. Folglich muss man sich an einen Profi zu wenden, der in der Lage ist, die Daten zu sammeln und zur weiteren Analyse, Verarbeitung und Bewertung vorzubereiten. Den Data Engineer bzw die Data Engineerin kann man also als eine Art Dolmetscher oder Dolmetscherin” sehen, der/diedie Fähigkeit hat, zu verstehen, was die Daten und auch große Datenmengen mit einem hohen Grad an Komplexität kommunizieren.

Data Engineers: Wer sind sie und was machen sie?

Auf technischer Ebene besteht die Arbeit von Data Engineers darin, Systeme herzustellen, die Rohdaten sammeln, verwalten und in Informationen verwandeln. Diese sind für die Entwicklung von Analysestrategien, die Erstellung von Modellen, die Realisierung von Applikationen und für die Business Analysis sehr nützlich. Data Engineers arbeiten engmit Programmierern, Database Administratoren und Data Scientists zusammen. Bei kleineren Unternehmen übernimmt der Data Engineer oft alleAufgaben, die die Verwendung von Daten zum Zweck der Verbesserung der produktiven Prozesse betreffen. Bei stärker strukturierten Unternehmen können mehrere Personen mit der Organisation und Strukturierung der Daten (Data Warehousing) oder die Verwaltung der Arbeitsströme der Daten (Data Pipeline) betraut sein.Im Allgemeinen sind die häufigsten Aufgaben von Data Engineers die Entwicklung von Algorithmen zur Verarbeitung der Rohdaten, die Bestimmung einer Policy und Methoden zur Prüfung der eingehenden Daten, die Auswahl der Daten auf der Grundlage des jeweiligen Businessmodells sowie die Planung der Datenbanken in Zusammenarbeit mit anderen Technikern und Technikerinnen. Last but not least prüfen Data Engineers die Übereinstimmung der Systeme für Erwerb und Umwandlung der Daten mit den Vorschriften und Richtlinien des Unternehmens in Bezug auf Datensicherheit und Datenverarbeitung.

Die Kompetenzen und wie man Data Engineer oder Data Engineerin wird

Von Data Engineeren werden fächerübergreifende Kompetenzen verlangt, die von der Verwaltung der Datenbanken bis zur Programmierung reichen, von der Business Intelligence bis zu den für Künstliche Intelligenz notwendigen Technologien und zum Machine Learning. Data Engineere müssen deshalb fortgeschrittene Kenntnisse über die in Unternehmen am weitesten verbreiteten RDBMS (Relational Database Management System) haben, wie zum Beispiel MySQL, MariaDB e PostgreSQL. Außerdem dürfen genaue Kenntnisse von nicht-relationalen (oder NoSQL) Lösungen sowie von Frameworks nicht fehlen, welche extra für das Data Engineering entwickelt worden sind (zB. Apache Spark). Die in deram häufigsten verwendeten Programmiersprachen sind Python, R, Java, Scala und natürlich SQL für die Interaktionen mit relationalen Datenbanken. Darüber hinaus sind Python und R besonders für die Entwicklung von Projekten geeignet, die auf die Erschaffung und das Training von Machine-Learning-Modellen abzielen, die mittlerweile für die Verarbeitung, Verwaltung und automatisierte Analyse der Daten unverzichtbar geworden sind. Außerdem ist es wichtig, die Applikationen, die für ETL-Prozesse (Extract/Transform/Load) nützlich sind, zu beherrschen. Mit ETL sind jene Prozeduren gemeint, die es ermöglichen, Daten unabhängig von ihrem jeweiligen Ursprung zu extrahieren, umzuwandeln und zu laden. Im Allgemeinen handelt es sich bei Data Engineeren um Personen mit einem Hochschulabschluss in Informatik, Ingenieurwissenschaften oder anderen Fächern mit Bezug zum Datenmanagement. Ein Großteil der Kompetenzen werden danach während der Berufsausübung durch eine kontinuierliche Fortbildung erworben. Deshalb bevorzugen Unternehmen oft Bewerber und Bewerberinnen, die über mindestens 3 Jahre Berufserfahrung verfügen. Zur Vorbereitung auf eine Laufbahn als Data Engineer oder Data Engeneerin ist es sinnvoll, einen spezialisierten Weiterbildungskurs zu besuchen wie den Business Data Analysis Master von Talent Garden. Dieser ist für Profis mit mindestens 3 Jahren Berufserfahrung gedacht, die lernen wollen, wie man Daten dazu verwendet, innovative Unternehmensstrategien auszuarbeiten. Der Kurs richtet sich an Product Manager und Managerinnen, Analysten und Analystinnen, Sales Manager und Managerinnen und Verantwortliche im Bereich Marketing. Der nächste Kurs findet von 6. Mai bis 9. Juli 2022 statt, sowohl online (4 Wochenenden mit live Learning Sessions) als auch in Anwesenheit (2 Wochenenden) auf dem Campus Talent Garden Calabiana in Mailand.

Das Gehalt von Data Engineeren

Das Jahresgehalt von Data Engineeren beträgt in Italien circa 29.000 Euro für Berufsanfänger und Berufsanfängerinnen, kann aber mit zunehmender Erfahrung auf knapp unter 55.000 Euro im Jahr steigen. Das durchschnittliche Jahresgehalt liegt bei 40.000 Euro liegen, mehr als 3.300 Euro brutto im Monat. Die Gehälter anderer qualifizierter Berufe, wie zum Beispiel Entwickler und Entwicklerinnen für iOS-Applikationen, Prozessingenieure und Programmierer und Programmiererinnen niedriger sind. Die Vergütung kann jedoch ganz erheblich schwanken: je nachdem, welchen Markt man betrachtet nehmen die Verdienstmöglichkeiten zu, soferndie internationale Nachfrage der Unternehmen nach diesen Arbeitskräften berücksichtigt werden. So erhält ein Data Engineer in den USA im Durchschnitt ein Jahresgehalt von 112.000 Dollar.

Der Unterschied zwischen Data Engineeren und Data Scientists

Data Engineers werden oft mit Data Scientists verwechselt, diese haben jedoch ein komplett anderes Aufgabenfeld. Wenn man die Data Pipeline betrachtet, so sind Data Engineere an der Anfangsphase des Arbeitsflusses angesiedelt, da sie die Rohdaten sammeln, auswählen, bewerten und dann für die nachfolgenden Phasen vorbereiten. Nachdem Data Engineere die Daten aufgewertet und damit deren Qualität verbessert haben, stehen diese in veredelter Form den Data Scientists zur Verfügung. Diese analysieren sie mit dem Ziel, von ihnen wichtige Informationen für Entscheidungsprozesse, Tendenzen und Statistiken zu erhalten (insight). Data Engineere sind folglich Personen, die die Daten “aktivieren”, d.h. sie nutzbar machen, indem sie sie in ein Format verwandeln, das die Arbeit der Data Scientists vereinfacht und die Produktivität, die sich aus deren Analysen ergibt, maximieren.

Zusammenfassend

Das Wachstum der Big Data und ihre zunehmende Wichtigkeit bei der Planung der Unternehmensstrategien sowie bei den Entscheidungsprozessen, binden die Betriebsabläufe der Unternehmen immer stärker an Daten und dies häufig unabhängig von ihrer Größe. Um diesen - nur dem Anschein nach - unkontrollierbaren Informationsfluss zu beherrschen, benötigt man eine hochqualifizierte Person wie den Data Engineer oder die Data Engineerin. Diese Fachprofis sind in der Lage, die Rohdaten zu sammeln und sie aufzuwerten, indem sie sie in ein zur Analyse verwendbares Format umwandeln.
Artikel aktualisiert am: 09 August 2023
Talent Garden
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Talent Garden, Digital Skills Academy

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