Data Engineering ist ein Beruf, der sich darauf konzentriert, Rohdaten für die Analyse durch Datenwissenschaftler, analytische Anwendungen und Datenkonsumenten nutzbar zu machen. Data Engineers konstruieren Datenpipelines, die externe und betriebliche Daten sammeln und verfeinern, um Anwendungen zu unterstützen, darunter Entscheidungshilfen, business intelligence (BI)-Systeme und Modelle für Maschinelles Lernen (ML).
Warum ist Data Engineering wichtig?
Dateningenieure sind für jedes Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da sie die primäre Voraussetzung für eine faktenbasierte Entscheidungsfindung sind. Sie sorgen dafür, dass die von ihnen produzierten digitalen Daten als Grundlage für die operativen Entscheidungen dienen, die das Wachstum des Unternehmens vorantreiben.
Dateningenieure verwenden leicht verfügbare Data Analytics , um einem Unternehmen dabei zu helfen, herauszufinden, welche Änderungen seine Abläufe effizienter und die Entscheidungsfindung effektiver machen können.
Ein zunehmender Nutzer von Datenpipelines sind Modelle des Maschinelles Lernen , die umso effektiver werden, je mehr hochwertige training sie verbrauchen und je besser sie Vorhersagen über Marktveränderungen und Kundenverhalten treffen können.
Bürgerliche Datenanalysten sind auf Dateningenieure angewiesen, die Daten für eine einfache Analyse organisieren, BI-Dashboards einrichten und Metadaten entwickeln, die ihnen helfen, relevante Daten zu finden.
Beispiele für Datenpipelines, die Dateningenieure erstellen
Dateningenieure erstellen Datenpipelines zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in vielen Unternehmensabteilungen. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für Datenflüsse.
Analytische Dashboards zur Unternehmensführung in Echtzeit
Auf höchster Ebene nutzen business intelligence Datenpipelines, die von Customer-Relationship-Management-Systemen (CRM) gespeist werden, um mit dem Betrieb Schritt zu halten. So kann ein Unternehmen beispielsweise seine Leistung mit festgelegten Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) für das Corporate Performance Management vergleichen. BI-Dashboards können Situationen aufzeigen, in denen Kennzahlen unter vordefinierte Schwellenwerte fallen, z. B. wenn das Vertriebsmanagement zu hohe Rabatte gewährt, so dass die Gewinnmargen für das Quartal unter Druck geraten. Ein plötzlicher Rückgang der Rentabilität kann das Vertrauen der Anleger erschüttern und zu negativen Maßnahmen des Managements führen.
Engagement im Online-Handel
Die Modelle des Maschinelles Lernen können Browserverläufe in Kombination mit früheren Kaufaktivitäten nutzen, um das Einkaufserlebnis für aktive Käufer zu personalisieren, indem sie Empfehlungen in Echtzeit geben.
Navigationssysteme
Verkehrssysteme wie die Schifffahrt nutzen Datenpipelines mit Sensoreingaben über die aktuellen Wind- und Meeresbedingungen. In Kombination mit Wettervorhersagen können sie die sichersten und kraftstoffeffizientesten Kurseinstellungen vorgeben.
Diagnostik im Gesundheitswesen
Data Engineers erstellen Datenpipelines, die Modelle desMaschinelles Lernen trainieren , um die Symptome der Patienten, Medikamente und Daten aus klinischen Studien zu untersuchen und wahrscheinliche Ergebnisse vorherzusagen. Diese Daten geben den Ärzten Hinweise auf die wirksamsten Behandlungspläne für einen bestimmten Patienten.
Aktienhandel
Die Modelle von Maschinelles Lernen können Kauf- und Verkaufsempfehlungen auf der Grundlage von aktuellen Handelsmustern, behördlichen Einreichungen, den neuesten Änderungen der Analystenbewertungen und Nachrichten geben und so Handelsvorschläge unterbreiten.
Risiko- und Betrugsanalyse
Finanzinstitute und Versicherungsunternehmen müssen potenzielle Betrugsfälle kontinuierlich überwachen. KI-Modelle nutzen Datenpipelines aus aktuellen und vergangenen Transaktionen, um betrügerische Transaktionen zu erkennen.
Die Vorteile von Data Engineering
Data Engineering war in den letzten Jahren eine der am schnellsten wachsenden technischen Funktionen, da es für Unternehmen nachweislich von Vorteil ist. Viele dieser Vorteile sind im Folgenden aufgeführt:
- Data Engineering ist für das Sammeln von Betriebs- und Marktdaten zuständig, die es den Unternehmen ermöglichen, stets über Veränderungen der Geschäftsbedingungen informiert zu sein, auf die sie reagieren müssen.
- Datenpipelines helfen bei der Optimierung der Entscheidungsfindung , indem sie Ergebnisse vorhersagen und aus vergangenen Erfolgen und Fehlern lernen.
- Dateningenieure automatisieren Daten-Workflows, mit deren Hilfe ein unmittelbarer Nutzen aus Betriebsdaten gezogen werden kann, die in der Vergangenheit in einem Daten-Lake schlummerten,
- Data Engineering ist ein schnell wachsender Karrierepfad, der Kandidaten aus dem Kreis der Datenanalysten anziehen und einen Pool potenzieller Datenarchitekten und Datenwissenschaftler schaffen kann.
- Dateningenieure stehen an vorderster Front, wenn es darum geht, data driven Organisationen zu schaffen, indem sie aus betrieblichen Rohdaten verwertbare Erkenntnisse gewinnen. Die Verwendung von Daten zur Begründung von Entscheidungen beschleunigt Genehmigungsprozesse und macht ein Unternehmen reaktions- und wettbewerbsfähiger.
- Mit Hilfe von Modellen, die auf künstlicher Intelligenz basieren, können Unternehmen subtile Korrelationen zwischen Entscheidungen und Ergebnissen erkennen, die ohne die Rolle des Data Engineering bei der Bereitstellung von Daten zur Entscheidungsunterstützung unmöglich gewesen wären.
Actian Datenmanagement für Data Engineering
Eine voll gemanagt hybride Datenplattform wie die von Actian vereinfacht komplexe Datenintegrationsherausforderungen und gibt Dateningenieuren die Flexibilität, sich an die sich entwickelnden Anforderungen Datenpipeline anzupassen. Mit Actian können Sie mit DataConnect, einem eigenständigen, hybriden Datenintegrations- und Qualitätstool mit mehr als 200 Konnektoren, oder mit Actian Data Platform, einer vereinheitlichten Datenintegrations-, Warehousing- und Analyseplattform, loslegen. In jedem Fall haben Sie die Gewissheit, dass Sie mit einer Vielzahl von Datenquellen und -formaten arbeiten können, um zuverlässige Datenpipelines zu pflegen.
