Was macht ein Dateningenieur? Diese Frage hören wir heutzutage immer häufiger. Der Herbst ist da und College-Studenten arbeiten an ihren neuen beruflichen Zielen und Träumen. Wir haben unzählige Male darüber diskutiert, wie wichtig Data Science ist. Daten sind heute das neue Gold, und „Goldschmiede“ werden in fast jeder Branche benötigt.

Die Nachfrage nach Data Engineers ist in den letzten Jahren stark gewachsen. Laut a Würfelanalyse, gab es zwischen dem 15. Quartal 1 und dem 2021. Quartal 2 2021 % mehr Stellenausschreibungen für Dateningenieure als im 1. Quartal 2019. 

Ein Data Engineer kann Ihnen helfen, Probleme zu lösen, mit riesigen Datensätzen zu experimentieren und Muster in unserem Universum zu erkennen, und ist nicht nur sehr gefragt. Erwägen Sie eine Karriere in der Datentechnik, wenn Sie Student oder Berufstätiger sind und in einen technologiebezogenen Bereich wechseln möchten.

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Wir haben die Pflichten und Verantwortlichkeiten von Data Engineers, die von ihnen verwendeten Tools und was Sie für den Einstieg als Data Engineer benötigen, zusammengestellt, um Ihnen dabei zu helfen, die Anforderungen eines Data Engineers zu verstehen. Lassen Sie uns nun genauer besprechen, was ein Dateningenieur tut.

Was macht ein Dateningenieur?

Das Design, die Wartung und die Optimierung der Dateninfrastruktur für Datenerfassung, -verwaltung, -transformation und -zugriff fallen in den Zuständigkeitsbereich von Data Engineers. Sie sind verantwortlich für die Entwicklung der Pipelines, die unverarbeitete Daten in Formate umwandeln, die Datenwissenschaftler und andere Benutzer der Daten verwenden können.

Data Engineers verwenden Software-Engineering-Prinzipien, um Algorithmen zu erstellen, die den Datenflussprozess automatisieren, der der grundlegende Datenteil sowohl des Software-Engineering als auch der Data Science ist. Sie können mehr über diesen Prozess erfahren, indem Sie sich unseren Artikel mit dem Titel „Optimieren eines maschinellen Lernprozessablaufs: Planung ist der Schlüssel.“ Neben dem Aufbau einer maschinellen Lern- und Analyseinfrastruktur arbeiten sie auch mit Datenwissenschaftlern zusammen, um sie zu testen und bereitzustellen.

Data Engineers helfen Unternehmen, ihre Daten schnell und flexibel zu organisieren und darauf zuzugreifen, und stellen gleichzeitig die Infrastruktur bereit, die Teams benötigen, um aus diesen Daten hervorragende Erkenntnisse und Analysen zu gewinnen.

Das beste Format oder die beste Struktur zum Speichern von Daten für eine Anwendung ist häufig nicht das beste für Data Science, Reporting oder Analytics. Zur Veranschaulichung muss Ihre Anwendung möglicherweise eine Million gleichzeitige Abfragen für einzelne Datensätze unterstützen. Es kann jedoch vorkommen, dass Ihr Data-Science-Team gelegentlich auf Milliarden von Datensätzen zugreifen muss. Die Lösungen für die Probleme werden sich in beiden Fällen unterscheiden, und hier könnten Dateningenieure nützlich sein.

Die Hauptaufgabe eines Dateningenieurs besteht darin, sicherzustellen, dass Daten jederzeit verfügbar, sicher und für alle Beteiligten zugänglich sind. Die zwei grundlegenden Arten von Data-Engineering-Aufgaben sind Entry-Level und Senior.

Was macht ein Dateningenieur: Stellenbeschreibung für den Einstieg in den Dateningenieur

Ingenieure, die Datenpipelines konstruieren, warten und verbessern, werden als Dateningenieure bezeichnet. Sie sind auf groß angelegte Datenverarbeitungs- und Speicherlösungen spezialisiert und entwickeln Systeme zum Mining und Erfassen von Daten.

Im Gegensatz zu Datenwissenschaftlern, die Algorithmen erstellen, um Daten auszuwerten und geschäftliche Antworten zu finden. Der Data Scientist und die Daten, die er untersuchen wird, werden durch Data Engineers verbunden. Data Scientists wären ohne den Data Engineer nicht in der Lage, ihre Arbeit zu erledigen.

Was macht ein Data Engineer: Stellenbeschreibung Senior Data Engineer

Der Senior Data Engineer ist verantwortlich für die Überwachung der Aufgaben von Junior Data Engineers und die Unterstützung bei der Entwicklung der Datenerfassungs- und -verarbeitungspipelines der Organisation. Die Aufgabe des Senior Data Engineer besteht darin, Datenpipelines zu erstellen und zu warten, die hochverfügbar und optimiert sind, und es der Daten- und Analyseabteilung zu ermöglichen, eingehendere Analysen und Berichte durchzuführen.

Ein Senior Data Engineer erstellt Datenverarbeitungs-Frameworks, um die wachsende Datenbank des Unternehmens zu verwalten. Er arbeitet mit leitenden Data-Science-Führungskräften und anderen Daten- und Analyseteams zusammen, um Berichterstellungs- und wissenschaftliche Technologien wie Tableau, R und Spark zur Nutzung von Daten zu nutzen. Der Senior Data Engineer arbeitet konsequent daran, neue und verbesserte Data-Engineering-Fähigkeiten zu verbessern.

Sind Data Engineers 2022 gefragt?

Also ja, jetzt wissen Sie, was ein Dateningenieur macht. Aber ist dieser Beruf gefragt?

Heiß und auf dem Vormarsch: Jobs als Dateningenieur

Data Engineering kombiniert technologisches Know-how, kaufmännisches Wissen und Kreativität mit dem Ziel, Unternehmen dabei zu unterstützen, nützliche Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen. Ein kürzlich Würfelstudie festgestellt, dass die Stelle stark nachgefragt wird.

Laut der Umfrage wird erwartet, dass die Zahl der verfügbaren Möglichkeiten im Bereich Data Engineering jährlich um 50 % steigen wird, was ihn zu einem der am schnellsten wachsenden Berufe in der Technologiebranche macht. Zahlreiche Talente werden für die Branche benötigt, darunter Beratung, Datenbankdesign, Programmierung und statistische Analyse. 

Gehalt als datentechniker

Deutschland hat nach Großbritannien den zweitgrößten Arbeitsmarkt in Europa für Softwareentwickler und andere IT-Experten. Wie hoch ist der typische Lohn eines Dateningenieurs in Deutschland, einem Land mit relativ hohen Gehältern und einem Mangel an technischen Fähigkeiten im Vergleich zur Nachfrage?

Die meisten Kandidaten werden zu Beginn des Einstellungsverfahrens nach ihrer erwarteten Vergütung gefragt. Obwohl es naheliegend ist, dass Arbeitgeber es vorziehen, Bewerbern Niedriggehälter anzubieten, zeigen unsere Untersuchungen, dass in Europa die angebotene Durchschnittsvergütung höher ist als das prognostizierte Durchschnittseinkommen. Während das vorgeschlagene Gehalt oft zwischen 63 und 60 € liegt, liegt die erwartete Vergütung bei etwa 60 €.

Laut Jobportal stepstone.debeträgt das durchschnittliche Jahreseinkommen für Dateningenieure in Deutschland 50,600 € oder 4217 € pro Monat. Am unteren Ende der Skala für mehr Berufseinsteiger liegen laut Stepstone die Gehälter von Data Engineers zwischen 43,700 € (oder 3642 € pro Monat) und 61,400 € (oder 5117 € pro Monat).

Ein Dateningenieur in den Vereinigten Staaten verdient jährlich eine geschätzte Gesamtvergütung von 110,509 US-Dollar bei einem Durchschnittseinkommen von 93,591 US-Dollar. Diese Zahlen zeigen den Median oder den Mittelpunkt der Bereiche aus unserer einzigartigen Total Pay Estimate-Methodik, die auf Daten zu Löhnen basiert, die von unseren Benutzern gesammelt wurden. Die erwartete jährliche Gehaltserhöhung beträgt 16,919 US-Dollar. Barprämien, Provisionen, Trinkgelder und Gewinnbeteiligungen sind mögliche Formen der zusätzlichen Vergütung.

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Wie wird man Dateningenieur?

Jetzt können Sie sich darauf beziehen, was ein Dateningenieur tut, aber wenn Sie ein Dateningenieur werden möchten, sollten Sie auch Geld in Betracht ziehen. Mit den entsprechenden Fähigkeiten und Kenntnissen können Sie Ihre Karriere im Data Engineering beginnen oder ausbauen. Ein Bachelor-Abschluss in Informatik oder einem eng verwandten Fach ist bei Data Engineers üblich. Mit einem Studienabschluss können Sie die Grundlage für die Informationen schaffen, die Sie in diesem sich schnell verändernden Sektor benötigen.

Um Ihre Karriere zu erweitern und Türen zu Möglichkeiten mit möglicherweise höheren Gehältern zu öffnen, sollten Sie über einen Master-Abschluss nachdenken. Sie können zusätzlich zu einem Abschluss verschiedene Maßnahmen ergreifen, um sich für den Erfolg zu positionieren.

Wie kann ich ohne Abschluss Data Engineer werden?

Ja, technisch gesehen können Sie ohne BSc Data Engineer werden (weil es mehr um die Fähigkeiten geht), aber es ist am besten, einen Abschluss in Data Engineering oder einer verwandten Disziplin zu haben, aus dem einfachen Grund, dass für die meisten Arbeitgeber ein Abschluss eine Garantie ist dass Sie eine akademische Grundlage in dem Thema haben.

Wenn Sie keinen Abschluss haben, müssen Sie ganz von vorne anfangen. Sie benötigen eine solide Grundlage in Informatik, um sich mühelos im Bereich Data Engineering zurechtzufinden. Beginnen Sie mit der Programmiersprache für Computer. Ein Data Engineer muss über ein solides mathematisches Verständnis verfügen.

Lernen Sie Programmieren in Python und einer Datenbankabfragesprache wie SQL. Data Engineering erfordert ein solides Verständnis von Datenstrukturen und Algorithmen.

Diese bildeten die Grundlage der Datentechnik. Sobald Sie diese gemeistert haben, ist es an der Zeit, zu spezialisierteren Aufgaben überzugehen.

Welche Fähigkeiten braucht ein Data Engineer?

Data-Engineering-Spezialisten übernehmen eine breite Palette von Aktivitäten, von der Konzeption, Entwicklung, Konstruktion und Verwaltung von Datenpipelines bis hin zum Sammeln von Rohdaten aus verschiedenen Quellen und der Gewährleistung der Leistungsverbesserung. Sie sollten mit Big-Data-Frameworks, Datenbanken, dem Aufbau von Dateninfrastrukturen, Containern und anderen Themen vertraut sein.

Fähigkeiten als Dateningenieur

Sie fragen sich vielleicht, welche Qualifikationen Sie benötigen, um erfolgreich zu sein, wenn Sie über eine Karriere in der Datentechnik nachdenken. Die Fähigkeiten, die Sie in Ihrer Karriere als Data Engineer am häufigsten einsetzen werden, sind unten aufgeführt.

In Bezug auf die Bereiche, in denen Sie Kenntnisse oder Fachkenntnisse erwerben möchten, handelt es sich bei diesen Themen um das, was Sie als Toolset eines Dateningenieurs bezeichnen könnten, aber Dateningenieure sollten Erfahrung darin haben, sich mit allen zu beschäftigen. Sehen wir uns nun einige der wichtigsten Fähigkeiten an, die ein Data Engineer benötigt.

Programmierung

Die Mehrheit der Data-Engineering-Berufe erfordert Programmierkenntnisse, die ein sehr begehrtes Talent sind. Viele Unternehmen verlangen von Bewerbern zumindest ein grundlegendes Verständnis von Programmiersprachen wie:

• Python
• Golang
• Ruby
• Javac
• SAS
• R
• Matlab
• C und C ++
• Perl
• Scala

Data Warehousing

Die Aufgabe, eine enorme Datenmenge zu speichern und zu interpretieren, fällt Dateningenieuren zu. Aus diesem Grund sind Kenntnisse und Erfahrung im Umgang mit Data-Warehousing-Tools wie Panoply oder Redshift in einem Data-Engineering-Beruf von entscheidender Bedeutung.

Kenntnisse in Betriebssystemen

Fundierte Kenntnisse von Betriebssystemen, einschließlich Apple macOS, Microsoft Windows, Linux, Solaris und UNIX, sind für Dateningenieure unerlässlich.

Datenbankmanagement

Das Datenbankmanagement sollte eine Spezialität von Data Engineers sein. Das gründliche Erlernen der strukturierten Abfragesprache (SQL) ist in dieser Branche sehr vorteilhaft, da angenommen wird, dass sie die am häufigsten verwendete Option ist. Eine Datenbank-Codierungssprache namens SQL wird verwendet, um Daten aus Tabellen zu extrahieren und zu verwalten. Wenn Sie jedoch freiberuflich Data Engineering betreiben möchten, sollten Sie sich auch über andere Datenbankoptionen wie Bigtable oder Cassandra informieren.

Maschinelles Lernen

Obwohl Data Scientists in erster Linie an maschinellem Lernen interessiert sind, kann es für Data Engineers hilfreich sein, zumindest ein grundlegendes Verständnis für die Verwendung dieser Art von Daten zu haben. Durch den Erwerb von Fachwissen in statistischer Analyse und Datenmodellierung können Sie Lösungen anbieten, die für Kollegen gelten und Sie zu einem enormen Gewinn für jedes Unternehmen machen.

Datenanalyse

Die meisten Personalchefs gehen davon aus, dass Bewerber für Data Engineer-Positionen über ein solides Verständnis von Analysesoftware verfügen, insbesondere von Produkten, die auf Apache Hadoop basieren, wie MapReduce, Hive, Pig und HBase.

Kritisches Denken

Dateningenieure müssen in der Lage sein, Probleme einzuschätzen und dann innovative und dennoch praktische Lösungen anzubieten. Fähigkeiten zum kritischen Denken sind unerlässlich, da es zahlreiche Gelegenheiten gibt, in denen Sie möglicherweise eine Lösung erstellen müssen, die noch nicht existiert.

Kommunikationsfähigkeit

Die Fähigkeit, gut mit Kollegen mit und ohne technische Erfahrung zu interagieren, ist für Dateningenieure von entscheidender Bedeutung, weshalb hervorragende Kommunikationsfähigkeiten von entscheidender Bedeutung sind. Auch wenn Sie häufig mit anderen Datenexperten wie Data Scientists und Data Architects zusammenarbeiten, müssen Sie Ihre Ergebnisse und Empfehlungen häufig Kollegen ohne technische Ausbildung präsentieren.

Arbeiten Dateningenieure von zu Hause aus?

Nachdem wir fast alles darüber verstanden haben, was ein Dateningenieur tut, müssen wir auch das Arbeitsumfeld besprechen. Data Engineering ist im Gegensatz zu anderen technischen Disziplinen perfekt für ein WFM-Setting geeignet. Das Entwerfen, Erstellen und Warten von Datenverarbeitungssystemen sollte Ihre oberste Priorität sein.

Daher ist es nicht immer notwendig, physische Einstellungen und/oder ihre Komponenten zu verwalten. Stattdessen verbringen Sie die meiste Zeit mit Ihrem Computer, Ihrer Software und Ihren elektronischen Geräten.

Data Science erobert die Customer Journey und den Sales Funnel

Sie könnten auch Systeme verwalten, geeignete Patches für diese Systeme erstellen und erstellen und dann die Änderungen ausführen und testen, um sicherzustellen, dass sie funktionieren.

Diese Art von Aufgaben beinhaltet typischerweise die Arbeit in der Cloud. Solange Sie über sichere Server und Firewall-Schutz verfügen, ist die Arbeit von zu Hause aus einfach.

Die Fähigkeit, mit Ihrem Management, Ihrem Team und Ihren Kunden zu kommunizieren, kann ein wichtiger Aspekt Ihrer Arbeit sein.

Es wird einfacher, Beratung und Führung in einer Remote-Arbeitsumgebung durchzuführen, auch wenn einige Mitarbeiter immer noch die Kommunikation und Zusammenarbeit von Angesicht zu Angesicht bevorzugen. Infolgedessen können Sie erstaunliche Tools wie Videokonferenzen, Telefonanrufe, E-Mails, Chatfunktionen, Produktentwicklungssoftware und mehr verwenden, um die Anforderungen Ihres Unternehmens, Ihrer Kollegen und Kunden von zu Hause aus zu bewerten.

Trotzdem können Sie entscheiden, dass es besser ist, aus der Ferne zu arbeiten, als in ein Büro zu gehen. Ihr Arbeitsplan wird flexibler und Sie haben mehr Wahlmöglichkeiten, wie Sie mit Ihren Kunden kommunizieren und Ihr eigenes Tempo bestimmen.

Um als Dateningenieur, der von zu Hause aus arbeitet, erfolgreich zu sein, ist ein erhebliches Maß an Selbstdisziplin und effektivem Selbstmanagement erforderlich.

Wie viele Stunden pro Woche arbeiten Dateningenieure?

Obwohl sie gelegentlich mehr arbeiten müssen, arbeiten Dateningenieure in der Regel etwa 40 Stunden pro Woche. Zu den täglichen Aufgaben eines Dateningenieurs gehören der Aufbau von Datenpipelines und die Anwendung von Algorithmen für maschinelles Lernen darauf. Darüber hinaus sammeln und bereiten sie Daten für die Analyse vor.

Ist Data Engineering schwer?

Data-Science-Operationen müssen skaliert werden, ähnlich wie es Website-Entwickler tun. Die Schwierigkeit für Dateningenieure besteht darin, ein Gleichgewicht zwischen den unmittelbaren Anforderungen der Zeit und der längerfristigen Vision zu finden, wohin die Datenanforderungen die von ihnen verwalteten Umgebungen führen werden. Bei jeder neuen Architektur, die Sie erstellen, machen Sie sich ständig Sorgen, dass Sie sich in eine technische Klemme begeben.

Der herausforderndste Aspekt des Jobs besteht daher darin, die vielen verschiedenen Technologien zu beherrschen und gleichzeitig die unmittelbaren und langfristigen Bedürfnisse der internen Datenteams zu verstehen, um die am besten geeigneten Strategien auszuwählen.

Ist Data Engineering stressig?

Bei so vielen Tools und Methoden, die Ihnen zur Verfügung stehen, kann Data Engineering ein herausfordernder Beruf sein. Hinzu kommen Deadlines und Arbeitsdruck. Darüber hinaus können die Unfähigkeit von Dateningenieuren, mit nicht-technischen Managern zu kommunizieren, ein Mangel an Bedeutung und Monotonie zu Frustration beitragen.

Um die Frage zu beantworten, hängt es weitgehend von dem Unternehmen ab, für das Sie arbeiten, wenn Data Engineering stressig ist. Eine Verallgemeinerung wie „Data Engineering ist enorm anstrengend“ wäre falsch. Es wird dazu führen, dass Menschen falsche Vorstellungen über das Feld haben.

Data Engineering ist an und für sich kein Stress; in der Tat kann es ziemlich angenehm sein. Um sich von anderen Data Engineers abzuheben, können Sie Code erstellen, um langwierige Aufgaben zu automatisieren und innovative Wege für den Umgang mit Daten zu finden.

Wie wirkt sich also das Arbeitsumfeld auf den Arbeitsstress aus? Nun, viele Programmierer und Dateningenieure sind bei großen Banken und IT-Unternehmen beschäftigt. Die Mehrheit der Dateningenieure empfindet diese Berufe jedoch als anstrengend und stressig. Trotz eines guten Einkommens streben Dateningenieure danach, in Umgebungen zu arbeiten, in denen sie ihre Arbeit möglicherweise besser genießen.

Der wettbewerbsbedingte Arbeits- und Termindruck in so großen Organisationen sind ein Faktor dafür. Ein weiteres Argument ist, dass jede Anstrengung, die Sie unternehmen, letztendlich dazu führt, dass reiche Menschen noch reicher werden. Sie hat häufig keine positiven Auswirkungen auf die Gesellschaft.

In großen Unternehmen herrscht typischerweise eine Kultur des Grinds. Das Wohlbefinden und die Gesundheit ihrer Mitarbeiter sind ihnen nicht wichtig. Sie können auf Seiten wie Amazon und Netflix arbeiten und viel Geld verdienen, aber wenn Sie den Stress und die Belastung nicht gewohnt sind, geht Ihnen schnell das Geld aus. Kleinere Unternehmen und Start-ups hingegen verlangen von Ihnen nicht so viel Arbeit.

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Daher sollten Sie sorgfältig überlegen, für welche Art von Unternehmen Sie arbeiten möchten, wenn Sie sich Sorgen darüber machen, in einem stressigen Umfeld zu arbeiten, in dem Sie Ihren Job nicht mögen.

Viele Leute verwechseln Dateningenieure mit Datenwissenschaftlern und Datenanalysten. Die Bereiche, auf die sich diese Berufe konzentrieren und auf die sie spezialisiert sind, sind jedoch unterschiedlich. 

Dateningenieur vs. Datenwissenschaftler

Die notwendigen Kenntnisse, Fähigkeiten und Ausbildungen finden sich überschneidend in Stellenausschreibungen für Data Scientists und Data Engineers. Die Ziele eines Unternehmens für die beiden Positionen können sogar vergleichbar sein. Aus einer Stellenbeschreibung kann unklar sein, was ein Data Scientist arbeitet oder was genau das Unternehmen benötigt, um seine Datenprobleme zu lösen. Qualifikationen für Stellenanzeigen in den Bereichen Data Science und Data Engineering (wie Python und SQL) können ebenfalls vorhanden sein. Die Grenze zwischen Data Scientist und Data Engineer verschwimmt häufig durch die kontinuierliche Nutzung und Ausformung dieser beiden Positionen.

Letztendlich unterscheidet sich ein Data Scientist jedoch von einem Data Engineer. Ein Data Scientist bereinigt und analysiert Daten, beantwortet Fragen und stellt Metriken zur Lösung von Geschäftsproblemen bereit. Ein Data Engineer hingegen entwickelt, testet und wartet Datenpipelines und -architekturen, die der Data Scientist zur Analyse nutzt. Der Data Engineer erledigt die Kleinarbeit, um dem Data Scientist bei der Bereitstellung genauer Metriken zu helfen.

Aber letztendlich unterscheidet sich ein Data Scientist von einem Data Engineer. Ein Datenwissenschaftler bereinigt und analysiert Daten und gibt Einblicke und Metriken, um Probleme in der Unternehmenswelt anzugehen. Im Gegensatz dazu erstellt, bewertet und wartet ein Data Engineer die Datenarchitekturen und Pipelines, die ein Data Scientist zur Durchführung von Analysen einsetzt. Um den Data Scientist bei der Bereitstellung präziser Metriken zu unterstützen, leistet der Data Engineer viel Arbeit.

Natürlich haben fortgeschrittene Abschlüsse in Data Science und Data Engineering mehrere Vorteile. Die jeweiligen Vor- und Nachteile hängen vom Hintergrund und den beruflichen Zielen des Einzelnen ab. Ein angehender Data Scientist mit einem Bachelor in Psychologie würde beispielsweise darüber nachdenken, einen Master in Data Science zu absolvieren, um die erforderliche Programmierkompetenz und praktische Erfahrung zu sammeln. Ein fortgeschrittener Abschluss ist für einen angehenden Dateningenieur, der derzeit einen Bachelor-Abschluss in Informatik besitzt, möglicherweise nicht erforderlich, da er in der Lage ist, Aufgaben im Bereich Datentechnik auf Einstiegsniveau zu erledigen.

Dateningenieur vs. Datenanalyst

Data Scientists und Data Analysts sind über Data Engineers verbunden. Der Datenabgleich und die Aufbereitung aus betrieblichen oder analytischen Gründen liegen in Ihrer Verantwortung als Data Engineer. Für diese Position müssen Sie über umfangreiche Erfahrung in der Erstellung, Entwicklung und Wartung von Datenarchitekturen verfügen. In dieser Position arbeiten Sie normalerweise mit Big Data, erstellen Berichte darüber und übermitteln sie an Datenwissenschaftler zur Untersuchung.

Die Einstiegsposition eines Datenanalyseteams wird von einem Datenanalysten besetzt. Um in dieser Position erfolgreich zu sein, müssen Sie in der Lage sein, numerische Daten in ein leicht verständliches Format umzuwandeln. Darüber hinaus müssen Sie eine Reihe von Bereichen beherrschen, darunter Modellierung, Berichterstellung und grundlegende Datenverarbeitung sowie Tools wie Excel und Programmiersprachen wie Python. Mit genügend Berufserfahrung können Sie schließlich von der Position des Datenanalysten zum Dateningenieur und Datenwissenschaftler aufsteigen.

Zusammenfassung

Wir hoffen, dass Sie erfahren haben, was ein Dateningenieur im Detail macht. Data Engineering ist von entscheidender Bedeutung, da es Unternehmen ermöglicht, Daten für die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Daten sind in jeder Phase vorhanden, unabhängig davon, ob sich Geschäftsteams mit Verkaufsdaten befassen oder ihre Lead-Lebenszyklen untersuchen.

Der technologische Fortschritt hat sich im Laufe der Zeit erheblich auf die Vitalität von Daten ausgewirkt. Zu diesen Fortschritten gehören Open-Source-Initiativen, Cloud Computing und die Ausweitung von Big Data.

Der letzte Satz betont den Wert von Ingenieurwissen, wenn es um die Verwaltung riesiger Datenmengen geht.

Das Ziel von Data Engineers ist es, Daten zu erstellen, die sowohl umfassend als auch zusammenhängend sind.

Data Engineering ist ein entscheidender Bestandteil nahezu aller Unternehmensziele. Datentechniker bereiten und verarbeiten Daten für die spätere Analyse mit einer Vielzahl spezialisierter Techniken und Geräte.

Es versteht sich von selbst, dass Daten nutzlos sind, wenn man sie nicht lesen kann. Daher ist Data Engineering der erste Schritt, um Daten sinnvoll zu machen. Damit endet unser Artikel, der erklärt, was ein Dateningenieur macht.