Gestaltung der Datenarchitektur:
Erstellung der Datenarchitektur, die dem gesamten Datenökosystem der Organisation zugrunde liegt, einschließlich der Auswahl der geeigneten Datenbanktechnologien, Datenpipelines und Datenspeichersysteme
Entwicklung von Datenpipelines:
Entwicklung und Aufrechterhaltung von Datenpipelines, die Daten von Quellsystemen zu Datenlagern oder anderen Zielorten bewegen.
Datenumwandlung:
Verarbeitung und Umwandlung von Daten, um sie für Analysen und Berichte nutzbar zu machen.
Kontrolle der Datenqualität:
Sicherstellung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Zuverlässigkeit der Daten im Datenökosystem des Unternehmens.
Leistungsoptimierung:
Abstimmung der Dateninfrastruktur, um sicherzustellen, dass die Datenverarbeitung und -analyse effizient und skalierbar ist.
Zusammenarbeit mit Datenanalysten und Wissenschaftlern:
Enge Zusammenarbeit mit Datenanalysten und Wissenschaftlern, um ihre Datenbedürfnisse zu verstehen und ihnen bei der Entwicklung der Abfragen und Tools zu helfen, die sie für ihre Arbeit benötigen.
Die wichtigsten technischen Fähigkeiten eines Data Engineers:
Fachkenntnisse in Datenbankverwaltungssystemen wie SQL- und NoSQL-Datenbanken, einschließlich Datenmodellierung, Indizierung und Abfragen.
Kenntnisse von Datenlagerkonzepten, wie z.B. Dimensionsmodellierung, ETL-Prozesse und Data Governance.
Erfahrungen mit Cloud-Computing-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud Platform und Kenntnisse über Cloud-basierte Datenspeicherungs- und -verarbeitungs-Tools.
Sachverständnis der Programmiersprachen wie Python, Java, Scala oder SQL und Erfahrungen mit Datenverarbeitungs-Frameworks wie Apache Spark, Apache Hadoop oder Apache Hive.
Kenntnisse über bewährte Verfahren und Vorschriften in den Bereichen Datensicherheit und Datenschutz, z. B. DSGVO.
Vertrautheit mit Datenvisualisierungs-Tools und -Techniken wie Tableau und Power BI, um Datenerkenntnisse zu vermitteln.
Folglich benötigen Data Engineers eine zuverlässige Grundlage in den Bereichen Datenbanken, Datenlager, Programmierung und Cloud Computing, um die Infrastruktur zu entwickeln, aufzubauen und instand zu halten, die datengesteuerte Entscheidungen ermöglicht.
Die wichtigsten Sozialkompetenzen eines Data Engineers
Data Engineers sollten über analytisches Denken, ausgeprägte Problemlösungsfähigkeiten, ausgezeichnete Kommunikationsfähigkeiten, Teamfähigkeit, gutes Zeitmanagement, Anpassungsfähigkeit und Detailgenauigkeit verfügen. Mit solchen Sozialkompetenzen sind Data Engineers in der Lage, komplexe Datensätze zu analysieren, effektiv mit anderen Teammitgliedern zusammenzuarbeiten, mehrere Projekte zu leiten und termingerecht qualitativ hochwertige Arbeit zu liefern und sich gleichzeitig an sich verändernde Anforderungen und Geschäftsbedürfnisse anzupassen.