Was ist Data Engineering?

Unter Datentechnik versteht man die Entwicklung und Konstruktion von Großsystemen zur Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten. Unternehmen können zwar riesige Datenmengen anhäufen, benötigen aber das richtige Fachwissen und die richtige Technologie, um sicherzustellen, dass die Daten in einem optimalen Zustand sind, wenn sie die Datenwissenschaftler und Analysten erreichen. Die Gewährleistung dieser Verwertbarkeit ist die Aufgabe des Data Engineering. Gehen wir näher auf die Erklärungen ein.

Data Engineering ist eine Disziplin, die sich mit dem Entwurf, der Implementierung und der Verwaltung von Datenarchitekturen befasst. Ihr Zweck? Den spezifischen Anforderungen eines Unternehmens an die Informationsanalyse und -verarbeitung gerecht zu werden. Data Engineers sind für die Erstellung robuster und effizienter Pipelines und die Integration von Extraktions-, Transformations- und Ladeprozessen (ETL) verantwortlich, um die Qualität, Beständigkeit und Verfügbarkeit von Daten zu gewährleisten. Um dies zu erreichen, arbeiten sie eng mit Data Scientists und Analysten zusammen, um sicherzustellen, dass die Daten relevant, zugänglich und verwertbar sind.

Data Engineering umfasst nicht nur Datenbankmanagement, verteilte Speicherung, Echtzeit-Datenflussmanagement und Leistungsoptimierung, sondern seine wesentliche Aufgabe ist es, eine starke und skalierbar Infrastruktur zu gewährleisten, die eine grundlegende Basis für die Entwicklung einer echten Datenkultur in einem Unternehmen darstellt.

Was machen Dateningenieure?

Hinter dem Begriff Data Engineering verbergen sich Dateningenieure, die für den Entwurf, die Implementierung und die Wartung der Infrastruktur verantwortlich sind, die für ein effektives Datenmanagement in einem Unternehmen erforderlich ist. Datenqualitätsmanagement, Indizierung, Partitionierung und Replikation gehören zu ihren Aufgaben. Sie implementieren Überwachungs- und Fehlermanagementsysteme und arbeiten mit data science zusammen, um Datenmodelle zu entwerfen, die die Ziele des Unternehmens kennenlernen .

Vorteile von Data Engineering

Innerhalb Ihres Unternehmens bietet die Integration von Data Engineering in Ihre Datenstrategie vier wesentliche Vorteile.

Optimierung des Data Lifecycle Management

Data Engineering sorgt für die Extraktion, Transformation und das Laden (ETL) von Daten und erleichtert die Konsolidierung aus verschiedenen Quellen in zentralisierten Lagern.

Maximale Scalability

Dank des Einsatzes von Technologien wie Hadoop und Spark bietet das Data Engineering eine horizontale scalability, die es Unternehmen ermöglicht, große Datenmengen in Echtzeit effizient zu verarbeiten.

Verbesserung der Datenqualität

ETL-Pipelines integrieren von Haus aus Datenbereinigungs-, Normalisierungs- und Validierungsprozesse, wodurch die Zuverlässigkeit der Analysen erhöht wird.

Zugang zum Besten der Innovation

Data Engineering fördert die Innovation, indem es die nahtlose Integration neuer Technologien ermöglicht, wie z. B. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz ermöglicht und so die Entwicklung fortschrittlicher analytischer Lösungen für eine fundierte Entscheidungsfindung fördert.

Unterschiede zwischen Data Engineering und Data Science

data science und Data Engineering sind keine Gegensätze, sondern ergänzen sich gegenseitig. Data Engineering konzentriert sich auf die Entwicklung, Deployment und Verwaltung von Dateninfrastrukturen und spielt eine Schlüsselrolle bei der Qualität und Zuverlässigkeit von Daten.

Auf der anderen Seite konzentriert sich die data science mehr auf die fortgeschrittene Datenanalyse. Hierfür nutzen data science verschiedene statistische Verfahren, Algorithmen für Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, um Erkenntnisse zu gewinnen und Vorhersagemodelle zu erstellen.

Während Data Engineering die Grundlagen schafft, erforscht data science diese Daten, um aussagekräftiges Wissen und Prognosen zu generieren. Während erstere zum Aufbau Ihrer langfristigen Datenstrategie beiträgt, ist letztere für deren nachhaltige Umsetzung und Anwendung verantwortlich.

Über Actian Corporation

Actian macht Daten einfach. Unsere Datenplattform vereinfacht die Verbindung, Verwaltung und Analyse von Daten in Cloud-, Hybrid- und lokalen Umgebungen. Mit jahrzehntelanger Erfahrung in den Bereichen Datenmanagement und -analyse liefert Actian leistungsstarke Lösungen, die es Unternehmen ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen. Actian wird von führenden Analysten anerkannt und wurde für seine Leistung und Innovation mit Branchenpreisen ausgezeichnet. Unsere Teams präsentieren bewährte Anwendungsfälle auf Konferenzen (z. B. Strata Data) und tragen zu Open-Source-Projekten bei. Im ActianBlog behandeln wir Themen wie Echtzeit-Dateneingabe, Datenanalyse, Data Governance, Datenmanagement, Datenqualität, Datenintelligenz und KI-gesteuerte Analysen.