Unternehmen produzieren eine Menge Daten. Alles, vom Kundenfeedback bis hin zu Verkaufszahlen und Aktienkursen, beeinflusst die Geschäftstätigkeit eines Unternehmens. Doch zu verstehen, welche Geschichten die Daten erzählen, ist nicht immer einfach oder intuitiv, weshalb sich viele Unternehmen auf Datentechnik verlassen.
Was ist Data Engineering?
Data Engineering ist der Prozess des Entwerfens und Erstellens von Systemen, mit denen Benutzer Rohdaten aus verschiedenen Quellen und Formaten sammeln und analysieren können. Diese Systeme ermöglichen es Benutzern, praktische Anwendungen für die Daten zu finden, mit denen Unternehmen erfolgreich sein können.
Warum ist Data Engineering wichtig?
Unternehmen jeder Größe müssen riesige Mengen unterschiedlicher Daten durchforsten, um kritische Geschäftsfragen zu beantworten. Data Engineering soll diesen Prozess unterstützen und es Datenkonsumenten wie Analysten, Datenwissenschaftlern und Führungskräften ermöglichen, alle verfügbaren Daten zuverlässig, schnell und sicher zu prüfen.
Die Datenanalyse ist eine Herausforderung, da die Daten von unterschiedlichen Technologien verwaltet und in unterschiedlichen Strukturen gespeichert werden. Die zur Analyse verwendeten Tools gehen jedoch davon aus, dass die Daten von derselben Technologie verwaltet und in derselben Struktur gespeichert werden. Diese Kluft kann jedem, der versucht, Fragen zur Geschäftsleistung zu beantworten, Kopfzerbrechen bereiten.
Betrachten Sie beispielsweise alle Daten, die eine Marke über ihre Kunden sammelt:
- Ein System enthält Informationen über Rechnungsstellung und Versand
- Ein anderes System verwaltet die Bestellhistorie
- Und andere Systeme speichern Kundensupport, Verhaltensinformationen und Daten von Drittanbietern
Zusammen bieten diese Daten ein umfassendes Bild des Kunden. Allerdings sind diese verschiedenen Datensätze unabhängig voneinander, was die Beantwortung bestimmter Fragen – beispielsweise, welche Arten von Bestellungen die höchsten Kundensupportkosten verursachen – sehr schwierig macht.
Data Engineering vereinheitlicht diese Datensätze und ermöglicht Ihnen, schnell und effizient Antworten auf Ihre Fragen zu finden.
Was machen Dateningenieure?
Data Engineering ist eine Fähigkeit, die immer gefragter ist. Data Engineers sind die Leute, die das System entwerfen, das Daten vereinheitlicht und Ihnen bei der Navigation darin helfen kann. Data Engineers führen viele verschiedene Aufgaben aus, darunter:
- Akquisition: Alle unterschiedlichen Datensätze rund um das Unternehmen finden
- Bereinigung: Auffinden und Bereinigen von Fehlern in den Daten
- Konvertierung: Alle Daten in ein einheitliches Format bringen
- Begriffsklärung: Interpretation von Daten, die auf verschiedene Weise interpretiert werden können
- Deduplizierung: Entfernen doppelter Datenkopien
Sobald dies erledigt ist, können die Daten in einem zentralen Repository wie einem Data Lake oder Data Lakehouse gespeichert werden . Dateningenieure können auch Teilmengen von Daten kopieren und in ein Data Warehouse verschieben.
Warum müssen Daten durch Data Engineering verarbeitet werden?
Dateningenieure spielen eine entscheidende Rolle bei der Entwicklung, dem Betrieb und der Unterstützung der zunehmend komplexen Umgebungen, die moderne Datenanalysen ermöglichen. In der Vergangenheit haben Dateningenieure sorgfältig Data Warehouse-Schemata mit Tabellenstrukturen und Indizes entwickelt, die darauf ausgelegt waren, Abfragen schnell zu verarbeiten und so eine angemessene Leistung sicherzustellen. Mit dem Aufkommen von Datenseen müssen Dateningenieure mehr Daten verwalten und an nachgelagerte Datenkonsumenten zur Analyse bereitstellen. In Datenseen gespeicherte Daten können unstrukturiert und unformatiert sein – sie erfordern die Aufmerksamkeit von Dateningenieuren, bevor das Unternehmen daraus einen Nutzen ziehen kann.
Glücklicherweise ist ein Datensatz, der durch Datentechnik vollständig bereinigt und formatiert wurde, einfacher und schneller zu lesen und zu verstehen. Da Unternehmen ständig Daten erstellen, ist es wichtig, Software zu finden, die einige dieser Prozesse automatisiert.
Der richtige Software-Stack extrahiert aus Ihren Daten eine riesige Menge an Informationen und Werten, wodurch End-to-End-Reisen für die Daten entstehen, die als „ Datenpipelines “ bezeichnet werden. Während die Informationen durch die Pipeline reisen, können sie mehrmals transformiert, angereichert und zusammengefasst werden.
Werkzeuge und Fähigkeiten für die Datentechnik
Dateningenieure verwenden viele verschiedene Tools, um mit Daten zu arbeiten. Sie nutzen spezielle Fähigkeiten, um End-to-End-Datenpipelines zu erstellen, die Daten von Quellsystemen zu Zielsystemen verschieben.
Dateningenieure arbeiten mit einer Vielzahl von Tools und Technologien, darunter:
- ETL-Tools: ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden) verschieben Daten zwischen Systemen. Sie greifen auf Daten zu und wenden dann Regeln an, um die Daten schrittweise zu „transformieren“, sodass sie für die Analyse besser geeignet sind.
- SQL: Structured Query Language (SQL) ist die Standardsprache für Abfragen relationaler Datenbanken.
- Python: Python ist eine allgemeine Programmiersprache. Dateningenieure können Python für ETL-Aufgaben verwenden.
- Cloud-Datenspeicher: Einschließlich Amazon S3, Azure Data Lake Storage (ADLS), Google Cloud Storage usw.
- Abfrage-Engines: Engines führen Abfragen an Daten aus, um Antworten zurückzugeben. Dateningenieure können mit Engines wie Dremio Sonar, Spark, Flink und anderen arbeiten.
Data Engineering vs. Data Science
Data Engineering und Data Science sind zwei sich ergänzende Fähigkeiten. Data Engineers helfen dabei, Daten für die Analyse zuverlässig und konsistent zu machen. Data Scientists benötigen zuverlässige Daten für maschinelles Lernen, Datenexploration und andere Analyseprojekte mit großen Datensätzen. Data Scientists verlassen sich möglicherweise auf Data Engineers, um Daten für ihre Analyse zu finden und vorzubereiten.
Data Engineering mit Dremio
Dremio vereinfacht die Datenverwaltung für Dateningenieure und bietet einen einzigen, einheitlichen Zugriffspunkt für alle Unternehmensdaten für BI und Ad-hoc-Self-Service. Erfahren Sie mehr über das Data Lakehouse mit Dremio.
Bereit, tiefer einzusteigen? Lesen Sie einen technischeren Artikel zum Thema Datentechnik .
