DATA ENGINEERING

Data Engineering ist ein Teilgebiet der Daten- und IT-Welt, das sich mit der Sammlung, Aufbereitung, Speicherung und Bereitstellung von Daten beschäftigt. Es ist sozusagen die „Infrastrukturarbeit“, die notwendig ist, damit Data Scientists, Analysten und KI-Modelle mit qualitativ hochwertigen und gut strukturierten Daten arbeiten können.

Zentrale Aufgaben im Data Engineering:

• Datenintegration: Daten aus verschiedenen Quellen (z. B. Datenbanken, APIs, Sensoren, Logfiles) zusammenführen.

• Datenpipelines bauen: Automatisierte Prozesse entwickeln, die Daten von A nach B transportieren und dabei bereinigen, transformieren oder anreichern.

• Datenmodellierung: Entwurf von Datenstrukturen (z. B. in Data Warehouses oder Data Lakes), die effizient und konsistent sind.

• Datenqualität sichern: Sicherstellen, dass Daten vollständig, korrekt und konsistent vorliegen.

• Skalierbare Systeme: Architektur und Infrastruktur (z. B. in der Cloud) aufbauen, die auch mit sehr großen Datenmengen (Big Data) umgehen können.

Typische Technologien & Tools:

• ETL/ELT-Tools: Apache Airflow, dbt, Talend

• Datenbanken & Speicher: SQL, NoSQL, Data Warehouses (Snowflake, BigQuery, Redshift), Data Lakes (S3, HDFS)

• Verarbeitungssysteme: Apache Spark, Kafka, Flink

• Cloud-Plattformen: AWS, Azure, Google Cloud

Zusammen gefasst: Data Engineers bauen die Daten-Infrastruktur, damit andere Nutzer daraus Erkenntnisse gewinnen können.

Kontaktieren Sie uns gerne, falls Sie sich unverbindlich austauschen wollen. Wir freuen uns darauf!