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Data Engineer / Big Data Architect

Baumeister der Datenbanken

Christian Stöckl 26.10.2017
Daten sind der neue Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Auf ihrer Basis können Unternehmen Produkte und Dienstleistungen in hohem Maße individualisiert produzieren, bewerben und verkaufen. Doch bevor es so weit ist, kommt der Data Engineer ins Spiel. Hier erfährst du, welche Aufgaben der IT-Spezialist hat, der je nach Position auch Big Data Engineer oder Big Data Architect genannt wird.
#JobEinstiegIT: Der (Big) Data Engineer ist der Baumeister der Datenbanken oder auch Herr der Datenversorgung
#JobEinstiegIT: Der (Big) Data Engineer ist der Baumeister der Datenbanken oder auch Herr der Datenversorgung

Was macht ein Data Engineer?

Die Aufgabe eines Data Engineers ist es, Daten zu generieren, zu speichern, zu historisieren, aufzubereiten, anzureichern und nachfolgenden Instanzen zur Verfügung zu stellen. Um die Daten zu sammeln, modelliert ein Data Engineer skalierbare Datenbank- und Datenfluss-Architekturen. Ebenso entwickelt und verbessert er die IT-Infrastruktur hardware- und softwareseitig. Dabei befasst er sich auch mit Themen wie IT-Security, Datensicherheit und Datenschutz. Je nach Bedarf ist ein Data Engineer daher teilweise Administrator der IT-Systeme oder auch ein Software Entwickler, denn oft erweitert er die Software-Landschaft um eigene Komponenten. Ebenfalls führt er Analysen durch, zum Beispiel zur Datenqualität.

In der Regel sind Data Engineers ausgebildete Informatiker. Typische Karrierestufen auf Expertenebene sind:

  1. Data Engineer
  2. Senior Data Engineer
  3. Business Intelligence Architect
  4. (Big) Data Architect

Wenn ein Data Engineer mit sehr großen Datenmengen arbeitet, die zur Speicherung und Verarbeitung Big Data-Technologien benötigen, wird er zum Big Data Engineer. Zu seinen Aufgaben gehört es ebenfalls, eine robuste und flexible Infrastruktur für die Datenmengen zu planen und zu entwickeln. Außerdem schafft er Schnittstellen zu  internen und externen Datenquellen und sorgt für einen reibungslosen Betrieb sowie die Aktualität der Daten. Der (Big) Data Engineer ist der Baumeister der Datenbanken oder auch Herr der Datenversorgung.

Was ist der Unterschied zu einem Data Scientist/Analyst?

Ein Data Engineer ist im Wesentlichen für das Zusammenführen von Daten und die Schaffung von Schnittstellen verantwortlich. Aus den zur Verfügung stehenden Datenmengen und Technologien kreiert der Data Engineer eine Landschaft, in der sich der Data Scientist ausleben kann. Er weiß nicht nur, welche Daten im Unternehmen vorhanden sind und wo sie gespeichert sind, sondern auch, wie diese Daten am Besten in eine zentrale Analyseinfrastruktur integriert werden und welche zusätzlichen externen Daten zur Anreicherung genutzt werden können.

Ein Data Scientist setzt da an, wo der Data Engineer aufhört. Er ist dafür zuständig, die zur Verfügung gestellten Daten explorativ und gezielt zu analysieren, die Analyseergebnisse zu visualisieren und in einen roten Faden einzuspannen (Storytelling). Da der Data Scientist die Daten über die vom Data Engineer geschaffenen Schnittstellen anzapft, bekommt man einen Data Scientist in den Rechenzentren der Unternehmen nur selten zu Gesicht.

Wie wird man Data Engineer?

Für seine Aufgaben benötigt ein Data Engineer ein breites technisches Verständnis und Wissen. Für die nötigen Grundlagen eignet sich daher am besten ein Informatik-Studium. Besonders hilfreich sind speziell zugeschnittene Studiengänge in Richtung Software Engineering und Data Development. Letztlich braucht ein Dateningenieur ein gutes Gespür für Big Data-Infrastrukturen und die erforderlichen Technologien. Dieses entwickelt sich am besten durch jede Menge Berufspraxis.

Welche Skills benötigt ein Data Engineer?

Data Engineers benötigen auf jeden Fall einige besondere Fähigkeiten. Sie sollten Spaß am Umgang mit Zahlen haben und sehr gute Kenntnisse in Mathematik und Informatik besitzen. Dazu gehört es, mindestens eine oder besser gleich mehrere Programmiersprachen zu beherrschen, da sie für das Sammeln der Daten die nötigen Datenbanken anlegen und Schnittstellen bilden müssen. Dafür muss bei Bedarf auch neue Software entwickelt werden.

Da Data Engineers oft Aufgaben eines Data Analysten übernehmen, ist es von Vorteil, wenn sie zusätzlich über gute analytische Fähigkeiten verfügen. Für die Präsentation von Analyseergebnissen ist Kommunikationsstärke erforderlich. Schließlich müssen die Ergebnisse auch für fachfremde Personen verständlich dargestellt werden können.

Berufsaussichten eines Data Engineers

Im Zuge der Digitalisierung steigt die Nachfrage nach Big Data-Projekten immens an – und ein Ende des Trends ist nicht absehbar. Entsprechend gut sind die Berufsaussichten für (Big) Data Engineers. Immer mehr Unternehmen entdecken das Potenzial ihrer Daten für sich. Data Engineering sorgt dafür, dass Unternehmen ihre eigenen Kernkompetenzen für die digitale Zukunft aufstellen können. Datengetriebene Anwendungen und Geschäftsprozesse können die Marktposition und Zukunft von Unternehmen sichern. Data Engineers können deshalb entspannt in ihre berufliche Zukunft blicken. 

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