Das Data Engineering designt und konstruiert Systeme zur Sammlung, Speicherung und Analyse von Daten in großem Maßstab. Während Unternehmen die Fähigkeit haben, große Mengen an Daten zu sammeln, benötigen sie die richtigen Mitarbeiter und die richtige Technologie, um sicherzustellen, dass die Daten in einem maximal verwertbaren Zustand sind, wenn sie an die Data Scientists und Analysten weitergegeben werden. Der Garant für diese Nutzbarkeit ist das Data Engineering! Einige Erklärungen.
Data Engineering ist eine Disziplin, die sich auf das Design, die Implementierung und die Verwaltung von Datenarchitekturen konzentriert. Zu welchem Zweck? Um die spezifischen Anforderungen eines Unternehmens an die Analyse und Verarbeitung von Informationen zu erfüllen. Data Engineers sind für die Erstellung robuster und effizienter Pipelines verantwortlich, die Extraktions-, Transformations- und Ladeprozesse (ETL) integrieren, um die Qualität, Konsistenz und Verfügbarkeit der Daten zu gewährleisten. Um das zu erreichen, arbeiten sie eng mit Data Scientists und Analysten zusammen, um sicherzustellen, dass die Daten relevant, zugänglich und verwertbar sind.
Das Data Engineering umfasst nicht nur das Datenbankmanagement, die verteilte Speicherung, die Verwaltung von Echtzeit-Datenströmen und die Leistungsoptimierung. Seine Hauptaufgabe besteht darin, eine solide und skalierbare Infrastruktur zu gewährleisten, die eine unverzichtbare Grundlage für die Entwicklung einer echten Datenkultur innerhalb eines Unternehmens darstellt.
Was machen Data Engineers?
Hinter dem Data Engineering stehen die Data Engineers, die für das Design, die Implementierung und die Wartung der Infrastruktur verantwortlich sind, die für ein effektives Datenmanagement in einem Unternehmen erforderlich ist. Das Management der Datenqualität, die Indexierung, die Partitionierung und die Replikation sind Teil ihrer Befugnisse. Sie implementieren Systeme zur Überwachung und den Umgang mit Fehlern und arbeiten mit Data Science Teams zusammen, um Datenmodelle zu entwerfen, die die Unternehmensziele erfüllen.
Die Vorteile des Data Engineerings
Auch in Ihrem Unternehmen ist es von Vorteil, wenn Sie das Data Engineering in Ihre Datenstrategie einbeziehen. Sie werden vier große Vorteile daraus ziehen.
Optimierung der Lebenszyklusverwaltung von Daten
Das Data Engineering sorgt für die Extraktion, Transformation und das Laden (ETL) von Daten und erleichtert so die Konsolidierung aus verschiedenen Quellen in zentralisierte Data Warehouses.
Maximale Skalierbarkeit
Durch den Einsatz von Technologien wie Hadoop und Spark bietet das Data Engineering eine horizontale Skalierbarkeit, die es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen in Echtzeit effizient zu verarbeiten.
Verbesserung der Datenqualität
ETL-Pipelines (Extraction, Transformation, Load) beinhalten native Prozesse zur Bereinigung, Normalisierung und Validierung von Daten, was die Zuverlässigkeit der Analysen erhöht.
Zugang zu den besten Innovationen
Durch die nahtlose Integration neuer Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz fördert das Data Engineering die Innovation und stimuliert so die Entwicklung fortschrittlicher analytischer Lösungen für fundierte Entscheidungsprozesse.
Welche Unterschiede gibt es zwischen Data Engineering und Data Science?
Data Science und Data Engineering sind keine Gegensätze, sondern komplementäre Disziplinen. Data Engineering konzentriert sich auf das Design, die Implementierung und das Management von Dateninfrastrukturen. Dadurch ist es ein Schlüsselakteur für die Qualität und Zuverlässigkeit von Daten.
Data Science hingegen konzentriert sich eher auf die fortschrittliche Datenanalyse. Dazu nutzen die Data Science Teams verschiedene statistische Techniken, Machine-Learning-Algorithmen und künstliche Intelligenz, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagemodelle zu erstellen.
Während das Data Engineering das Fundament baut, untersucht die Data Science diese Daten, um aussagekräftiges Wissen und Prognosen zu generieren. Während das Data Engineering also zum Aufbau Ihrer langfristigen Datenstrategie beiträgt, ist die Data Science für die Umsetzung und nachhaltige Anwendung zuständig.
