Der ultimative Leitfaden zur Datenanalyse: Ein tiefer Einblick in die Datentechnik

Daten gelten als das „neue Öl“, das Innovation, Entscheidungsfindung und Entwicklung in verschiedenen Sektoren vorantreibt. Da Unternehmen versuchen, die Vorteile von Daten zu nutzen, ist der Bedarf an Datenspezialisten sehr wichtig geworden. Dateningenieure sind unter diesen Fachleuten einzigartig, da sie die Grundlage für jede datengesteuerte Funktion bilden, indem sie die Datenpipelines verwalten, die die Daten von der Quelle zur Analyse übertragen. Dieser Artikel ist der beste Leitfaden zur Datenanalyse und legt den Schwerpunkt auf Data Engineering, das wichtig, aber nicht sehr sichtbar ist.
Was ist Data Engineering?
Unter Data Engineering versteht man den Prozess der Erstellung einer Datenarchitektur und der Verwaltung von Strukturen, die den Prozess der Datenerfassung, -speicherung und -verarbeitung erleichtern. Während von Datenwissenschaftlern erwartet wird, dass sie Daten interpretieren oder Erkenntnisse liefern, arbeiten Datenanalysten daran, die Erkenntnisse selbst zu generieren. Dateningenieure haben die Aufgabe, die Plattform dafür zu schaffen. Sie erstellen Pipelines, um Daten aus verschiedenen Quellen in das Datenrepository oder den Datensee zu übertragen, um sicherzustellen, dass die Daten kuratiert, strukturiert und einsatzbereit sind.
Die Rolle eines Dateningenieurs
Dateningenieure arbeiten eng mit Datenwissenschaftlern, Datenanalysten und anderen Interessengruppen zusammen, um die Datenanforderungen des Unternehmens zu verstehen. Zu ihren Hauptaufgaben gehören:

1. Datenpipeline-Entwicklung: Erstellen automatisierter Prozesse (Pipelines), die Daten aus verschiedenen Quellen extrahieren, sie in ein verwendbares Format umwandeln und in Speichersysteme laden.
2. Datenarchitekturdesign: Entwerfen und Implementieren skalierbarer Architekturen, die strukturierte und unstrukturierte Daten unterstützen. Dazu gehört die Auswahl der richtigen Datenbanktechnologien wie SQL, NoSQL oder Cloud-Speicherlösungen wie AWS S3.
3. Datenbereinigung und -transformation: Sicherstellen, dass die gesammelten Daten von hoher Qualität sind. Dazu gehört oft die Bereinigung der Daten, das Entfernen von Duplikaten und die Umwandlung in ein Format, das Datenanalysten und Wissenschaftler problemlos verwenden können.
4. Leistungsoptimierung: Sicherstellen, dass Datensysteme effizient funktionieren. Dies kann die Optimierung von Abfragen, die Indizierung von Datenbanken oder die Konfiguration von Speichersystemen für die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen umfassen.
5. Sicherheit und Compliance: Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen zum Schutz sensibler Daten und Sicherstellung, dass Datenverarbeitungsprozesse den relevanten Vorschriften wie DSGVO oder HIPAA entsprechen.

Kritische Fähigkeiten für Dateningenieure
Um in der Datentechnik hervorragende Leistungen zu erbringen, benötigen Fachleute eine solide Grundlage in mehreren Schlüsselbereichen:

1. Programmierung (Skriptkenntnisse): Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, Java oder Scala sind für die Entwicklung von Datenpipelines und die Durchführung von Datentransformationen unerlässlich.
2. Datenbankverwaltung: Kenntnisse sowohl über relationale (z. B. MySQL, PostgreSQL) als auch nicht-relationale Datenbanken (z. B. MongoDB, Cassandra) sind von entscheidender Bedeutung.
3. Data Warehousing: Das Verständnis von Data Warehousing-Konzepten und -Tools wie Amazon Redshift, Google BigQuery oder Snowflake ist für den Aufbau skalierbarer Datenspeicherlösungen unerlässlich.
4. ETL-Prozesse (Extrahieren, Transformieren, Laden): Für das Verschieben und Transformieren von Daten ist die Beherrschung von ETL-Tools wie Apache NiFi, Talend oder maßgeschneiderten Lösungen erforderlich.
5. Cloud Computing: Vertrautheit mit Cloud-Plattformen wie AWS, Azure oder Google Cloud wird immer wichtiger, da immer mehr Unternehmen ihre Dateninfrastruktur in die Cloud migrieren.
6. Big-Data-Technologien:Für die Arbeit mit großen Datenmengen sind häufig Kenntnisse über Big-Data-Tools wie Hadoop, Spark und Kafka erforderlich.

Tools im Data Engineering
Data Engineering umfasst den Einsatz von Tools und Technologien zum Erstellen und Verwalten von Datenbeständen. Diese Tools sind hilfreich bei der Datenerfassung, Archivierung, Analyse und Bearbeitung. Hier ist ein Blick auf einige der am häufigsten verwendeten Tools im Data Engineering:

Datenerfassungstools

• Apache Kafka: Eine verteilte Streaming-Plattform zum Aufbau von Echtzeit-Datenpipelines und Streaming-Anwendungen. Kafka kann Datenfeeds mit hohem Durchsatz verarbeiten und wird häufig zur Aufnahme großer Datenmengen in Echtzeit verwendet.

• Apache NiFi: Ein Datenintegrationstool, das die Datenbewegung zwischen verschiedenen Systemen automatisiert. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Entwerfen von Datenflüssen und unterstützt verschiedene Datenquellen.

• AWS Glue: Ein vollständig verwalteter ETL-Dienst von Amazon, der das Vorbereiten und Laden von Daten für Analysen einfach macht. Glue automatisiert den Prozess der Datenerkennung, Katalogisierung und Datenverschiebung.

Tools zur Datenspeicherung und -speicherung

• Amazon S3: Ein skalierbarer Objektspeicherdienst zum Speichern und Abrufen beliebiger Daten. S3 wird üblicherweise zum Speichern von Rohdaten verwendet, bevor sie verarbeitet oder analysiert werden.

• Google BigQuery: Ein vollständig verwaltetes, serverloses Data Warehouse, das superschnelle SQL-Abfragen mithilfe der Rechenleistung der Google-Infrastruktur ermöglicht. Es ist ideal für die Analyse großer Datensätze.

• Snowflake: Eine cloudbasierte Data-Warehousing-Lösung, die eine einheitliche Datenspeicher- und -verarbeitungsplattform bietet. Es ist bekannt für seine Skalierbarkeit, Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung für mehrere Cloud-Plattformen.

• Apache HDFS (Hadoop Distributed File System): Ein verteiltes Dateisystem, das für die Ausführung auf Standardhardware entwickelt wurde. Es ist eine Kernkomponente von Hadoop und wird verwendet, um große Datensätze verteilt zu speichern.

Datenverarbeitungs- und Transformationstools

• Apache Spark: Ein verteiltes Open-Source-Verarbeitungssystem für Big-Data-Workloads. Spark bietet eine Schnittstelle zum Programmieren ganzer Cluster mit impliziter Datenparallelität und Fehlertoleranz.

• Apache Airflow: Ein Open-Source-Tool zum programmgesteuerten Erstellen, Planen und Überwachen von Arbeitsabläufen. Airflow verwaltet komplexe Datenpipelines und sorgt für einen reibungslosen Datenfluss durch verschiedene Verarbeitungsstufen.

• dbt (Data Build Tool): Ein Befehlszeilentool, das es Analysten und Ingenieuren ermöglicht, Daten in ihrem Lager effektiver umzuwandeln. dbt verarbeitet das „T“ in ETL und wird zum Konvertieren von Daten verwendet, sobald sie sich in einem Warehouse befinden.

• Apache Beam: Ein einheitliches Programmiermodell zum Definieren und Ausführen von Datenverarbeitungspipelines. Beam kann auf mehreren Ausführungs-Engines wie Apache Flink, Apache Spark und Google Cloud Dataflow ausgeführt werden.

ETL-Tools (Extrahieren, Transformieren, Laden)

• Talend: Eine Open-Source-Datenintegrationsplattform, die Tools für ETL, Datenmigration und Datensynchronisierung bietet. Talend bietet eine grafische Oberfläche zum Entwerfen von Datenflüssen und Transformationen.

• Informatica PowerCenter: Ein weit verbreitetes Datenintegrationstool, das umfassende Funktionen für Datenintegration, Datenqualität und Datenverwaltung bietet.

• Microsoft Azure Data Factory: Ein cloudbasierter ETL-Dienst, der die Bewegung und Transformation von Daten automatisiert. Azure Data Factory unterstützt eine Vielzahl von Datenquellen und -zielen.

• Pentaho Data Integration (PDI): Ein Open-Source-ETL-Tool, mit dem Benutzer Datenpipelines erstellen können, um Daten zwischen verschiedenen Systemen zu verschieben und umzuwandeln.

Tools zur Datenorchestrierung

• Apache Oozie: Ein Workflow-Planersystem zur Verwaltung von Apache Hadoop-Jobs. Es hilft, komplexe Datenpipelines zu automatisieren und Abhängigkeiten zwischen Aufgaben zu verwalten.

• Perfekt: Ein modernes Workflow-Orchestrierungstool, das das Erstellen, Planen und Überwachen von Daten-Workflows einfach macht. Prefect bietet sowohl lokale als auch cloudbasierte Lösungen für die Verwaltung von Arbeitsabläufen.

• Dagster: Eine Orchestrierungsplattform für maschinelles Lernen, Analysen und ETL. Dagster soll sicherstellen, dass Datenpipelines modular, testbar und wartbar sind.

Datenqualitäts- und Governance-Tools

• Große Erwartungen: Ein Open-Source-Tool zur Validierung, Dokumentation und Profilierung Ihrer Daten. Great Expectations trägt dazu bei, die Datenqualität sicherzustellen, indem es einen flexiblen Rahmen für die Definition von Erwartungen an Ihre Daten bietet.

• Alation: Ein Datenkatalog- und Governance-Tool, das Unternehmen bei der Verwaltung ihrer Datenbestände unterstützt und sicherstellt, dass Daten gut dokumentiert, auffindbar und verwaltet sind.

Datenvisualisierungs- und Berichtstools

• Tableau: Ein leistungsstarkes Datenvisualisierungstool, mit dem Benutzer interaktive und gemeinsam nutzbare Dashboards erstellen können. Tableau kann eine Verbindung zu mehreren Datenquellen herstellen und wird häufig für Datenberichte verwendet.

• Looker: Eine Business-Intelligence- und Datenanalyseplattform, die Unternehmen dabei hilft, Geschäftsanalysen in Echtzeit einfach zu erkunden, zu analysieren und zu teilen.

• Power BI: Mit dem Datenvisualisierungstool von Microsoft können Benutzer Erkenntnisse aus ihren Daten erstellen und teilen. Power BI lässt sich gut in andere Microsoft-Dienste integrieren und unterstützt verschiedene Datenquellen.

Cloud-Plattformen

• Amazon Web Services (AWS): Bietet eine Suite cloudbasierter Data-Engineering-Tools, darunter S3 für die Speicherung, Redshift für die Lagerhaltung und Glue für ETL.

• Google Cloud Platform (GCP): Bietet BigQuery für Data Warehousing, Dataflow für die Datenverarbeitung und verschiedene maschinelle Lerndienste.

• Microsoft Azure: Bietet verschiedene Tools für die Datenentwicklung, darunter Azure Data Lake Storage, Azure SQL-Datenbank und Azure Data Factory für ETL-Prozesse.

Big-Data-Tools

• Hadoop: Ein Open-Source-Framework, das die verteilte Verarbeitung großer Datensätze über Computercluster hinweg ermöglicht. Es umfasst das Hadoop Distributed File System (HDFS) und das MapReduce-Programmiermodell.

• Apache Flink: Ein Stream-Verarbeitungs-Framework, das auch Stapelverarbeitung verarbeiten kann. Flink ist für seine Fähigkeit bekannt, große Datenmengen mit geringer Latenz zu verarbeiten.

• Apache Storm: Ein Echtzeit-Berechnungssystem, das die Verarbeitung von Datenströmen in Echtzeit ermöglicht.

Die Zukunft des Data Engineering
Dateningenieure sind sehr gefragt, da sich viele Unternehmen zunehmend der Notwendigkeit einer soliden Dateninfrastruktur bewusst sind. Die Einführung von Cloud Computing treibt diese Nachfrage voran, ebenso wie die Entwicklung des Internets der Dinge (IoT) und die Integration von künstlicher Intelligenz und Algorithmen für maschinelles Lernen. Auch in Zukunft werden Dateningenieure wichtige Fachkräfte im Datenökosystem bleiben, wobei der Schwerpunkt zunehmend auf Echtzeit-Datenverarbeitung, Datenstreaming und der Integration von KI und maschinellem Lernen in Datenpipelines liegt.

Fazit
Es ist auch erwähnenswert, dass Data Engineering sehr anspruchsvoll und vielfältig ist und sowohl technische als auch kreative Fähigkeiten sowie einen kritischen Denker erfordert. Da Unternehmen zunehmend von Big Data abhängig werden, wird die Position eines Dateningenieurs daher weiterhin von hoher Relevanz bleiben. Data Engineering ist ein perfekter Beruf für diejenigen, die ihre Berufung an der Schnittstelle von Technologie, Datenwissenschaft und Innovation suchen.

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