Was ist der Unterschied zwischen einem Datenarchitekten und einem Dateningenieur?

Die wachsende Bedeutung von Daten in Unternehmen, die eine digitale Transformation durchlaufen, führt zu einer Neudefinition der Rollen und Aufgaben von data driven Mitarbeitern innerhalb des Unternehmens. Zu diesen Schlüsselprofilen gehören der Datenarchitekt und der Dateningenieur. Für die meisten Menschen sind diese beiden Funktionen unklar: Obwohl ihre Rollen recht ähnlich erscheinen können, sind ihre Zwecke und Aufgaben recht unterschiedlich. 

Da die Verbesserung von Daten eine komplexe Aufgabe ist, müssen Unternehmen mit den richtigen Leuten zusammenarbeiten: Spezialisten, die eine data driven Kultur schaffen können. Es wird empfohlen, einen Datenarchitekten und einen Dateningenieur innerhalb der Datenabteilung einzustellen. Obwohl sich diese beiden Schlüsselrollen überschneiden und oft zu Verwirrung führen, erfüllen sie jeweils unterschiedliche Aufgaben. Um zu wissen, ob Sie einen Datenarchitekten oder einen Dateningenieur (oder beide) einstellen sollten, ist es wichtig, ihre Arbeitsbereiche zu verstehen, um Datensynergien zu schaffen.

Das breite Spektrum der Fähigkeiten eines Datenarchitekten

Die Hauptaufgabe eines Datenarchitekten besteht darin, alle im Unternehmen vorhandenen Daten zu organisieren. Dazu muss er nicht nur in der Lage sein, die Daten zu identifizieren und zu kartieren, sondern sie auch nach ihrem Wert, ihrem Volumen und ihrer Wichtigkeit zu priorisieren. Daten recherchieren, identifizieren, kartieren, priorisieren, segmentieren... die Arbeit eines Datenarchitekten ist komplex und diese Profile sind besonders gefragt. Und das aus gutem Grund. Sobald diese Bestandsaufnahme der Daten abgeschlossen ist, kann der Datenarchitekt einen Masterplan zur Rationalisierung der Datenorganisation erstellen.

Ein Datenarchitekt greift in den ersten Phasen eines Datenprojekts ein und muss daher die Grundlagen für die Nutzung von Daten in einem Unternehmen schaffen. Als solcher ist er ein wesentliches Glied in der Wertschöpfungskette Ihrer Datenteams. Ihre Arbeit wird dann von Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und schließlich von allen Ihren Mitarbeitern genutzt.

Was sind die wesentlichen Fähigkeiten eines Dateningenieurs?

Ein Data Engineer folgt einem Data Architect in dieser umfangreichen Aufgabe der Schaffung des Framework für die Recherche und den Abruf von Daten. Wie machen sie das? Mit ihrer Fähigkeit, die die Stärken und Schwächen der Datenquellen des Unternehmens zu verstehen und zu entschlüsseln. Als echter Feldspieler sind sie ein Schlüssel zur Identifizierung von unternehmensweiten Datenbeständen. Ein hochqualifizierter Data Engineer ist ein wesentlicher Bestandteil eines data driven Projekts.

Wenn ein Datenarchitekt die Organisation der Daten entwirft, sorgt der Dateningenieur für deren Verwaltung, die Einhaltung der guten Praktiken bei der Verarbeitung, der Modellierung und der Speicherung auf einer täglichen Basis. Im Framework seiner Aufgaben muss ein Data Engineer ständig dafür sorgen, dass alle Prozesse, die mit der Nutzung von Daten in einer Organisation verbunden sind, fließend sind. Mit anderen Worten, ein Data Engineer garantiert die Qualität und Relevanz der Datenund nutzt dabei den vom Data Architect definierten Framework , mit dem er zusammenarbeiten muss.

Datenarchitekt vs. Dateningenieur: Ähnlich...aber vor allem komplementär

Ein Datenarchitekt und ein Dateningenieur haben oft eine ähnliche training und verfügen über vergleichbare Fähigkeiten in der IT-Entwicklung und Datenverwertung. Allerdings bringt ein Data Architect mit seiner Erfahrung in der Datenbanktechnologie einen anderen Wert in Ihr Datenprojekt ein. Mit mehr konzeptionellen Beiträgen muss sich ein Data Architect auf die konkrete Vision eines Data Engineers verlassen. Die Kombination dieser Schlüsselprofile ermöglicht es Ihnen, die Unternehmensdaten voll auszuschöpfen. In der Tat, arbeiten ein Datenarchitekt und ein Dateningenieur zusammen, um ein Framework für die Datenverwaltung zu konzipieren, zu visualisieren und aufzubauen.

Dieses perfekte Duo ermöglicht es jeder Organisation, den Erfolg ihrer Datenprojekte zu maximieren und vor allem die Voraussetzungen für eine nachhaltige, rationale und ROI-gesteuerte Nutzung ihrer Daten zu schaffen.

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