Was ist ein Data Engineer?
Ein Data Engineer übernimmt eine Schlüsselrolle in der datengetriebenen Unternehmenswelt: Er erschließt und verarbeitet Datenbestände so, dass sie für verschiedene Nutzergruppen zugänglich und nutzbar werden.
Dabei unterstützt das Data Engineering sämtliche Unternehmensbereiche – überall dort, wo Daten entstehen. In der Industrie 4.0 beispielsweise werden Maschinendaten gesammelt und analysiert, um Produktionsprozesse zu optimieren. Im Marketing und Vertrieb hingegen geht es vor allem um personenbezogene Daten, mit deren Hilfe Kunden gezielt angesprochen und Verkaufschancen besser genutzt werden können.
Um diese Potenziale zu erschließen, schafft der Data Engineer eine leistungsfähige Dateninfrastruktur. Im Zentrum stehen dabei sogenannte Datenpipelines, die den kontinuierlichen Datenfluss von der Quelle bis zur Anwendung sicherstellen.
Gleichzeitig trägt der Data Engineer die Verantwortung für eine hohe Datenqualität – eine zentrale Voraussetzung für erfolgreiche Datenprojekte und präzise Analysen. Auch Aspekte wie Datenschutz und Datensicherheit fallen in seinen Aufgabenbereich.
Mit dem stetigen Anstieg der verfügbaren Datenmengen und dem Vormarsch neuer Technologien – etwa Big Data, Cloud-Computing oder dem Internet of Things (IoT) – wird die Rolle des Data Engineers zunehmend komplexer. Das Berufsbild erfordert heute ein breites Spektrum an Fachkenntnissen, von Datenbanktechnologien über Programmiersprachen bis hin zu Cloud-Plattformen. Die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich ist entsprechend hoch.
Die Aufgaben eines Data Engineers
Die Aufgaben eines Data Engineers sind vielfältig – und für eine funktionierende Dateninfrastruktur im Unternehmen essenziell.
Im Mittelpunkt steht zunächst die Integration und zentrale Speicherung verschiedenster Quelldaten. Diese Daten werden anschließend bereinigt, angereichert und bedarfsgerecht aggregiert – abhängig davon, wie und von wem sie genutzt werden sollen. Ob für Data Analysts, Data Scientists, Fachbereiche oder sogar Unternehmenskunden: Der Data Engineer stellt sicher, dass alle relevanten Informationen performant zur Verfügung stehen.
Ein weiterer Kernbereich ist das Monitoring. Die Qualität der Daten sowie die Stabilität der Datenprozesse werden kontinuierlich überwacht und bei Bedarf angepasst. Denn nur mit verlässlichen Daten lassen sich valide Analysen und fundierte Entscheidungen treffen.
Insbesondere im Cloud-Umfeld entwickelt der Data Engineer moderne Datenlösungen mithilfe spezialisierter Tools. Ziel ist es, strukturierte und unstrukturierte Daten automatisiert zu verarbeiten – von der Speicherung über die Analyse bis hin zur Visualisierung.
Doch die Arbeit geht weit über die reine Technik hinaus. Data Engineers bringen ihr Wissen auch in die Gestaltung von Datenmodellen und Lösungsarchitekturen ein. Darüber hinaus stehen sie Kolleginnen und Kollegen aus anderen Abteilungen beratend zur Seite, um die Zusammenarbeit über Fachgrenzen hinweg zu erleichtern.
Die wichtigsten Kompetenzen eines Data Engineers
Ein erfolgreicher Data Engineer vereint fundiertes technisches Wissen mit der Fähigkeit, komplexe Zusammenhänge verständlich zu kommunizieren. In einigen Bereichen wird der Data Engineer dann auch bereits als Analytics Engineer bezeichnet da sowohl die technische als auch die fachliche Kompetenz im Umgang mit Daten erwartet wird.
Die Grundlage bildet in der Regel ein Studium im Bereich Wirtschaftsinformatik oder eine vergleichbare Ausbildung, zum Beispiel als Fachinformatiker. Noch wichtiger als formale Abschlüsse ist jedoch die praktische Erfahrung – insbesondere im Umgang mit großen Datenmengen und modernen Tools der Datenverarbeitung.
Zu den technischen Kernkompetenzen gehören Programmierkenntnisse in Sprachen wie Python oder Scala sowie der sichere Umgang mit relationalen Datenbanken und Abfragesprachen wie SQL. Auch der Einsatz moderner Cloud-Technologien wird zunehmend zur Selbstverständlichkeit – insbesondere in datengetriebenen Unternehmen, die auf Skalierbarkeit und Effizienz setzen.
Doch damit nicht genug: Ein Data Engineer muss heute auch kommunikativ stark sein. Denn in datengetriebenen Projekten treffen oft sehr unterschiedliche Fachbereiche aufeinander. Hier ist es entscheidend, dass technische Konzepte auch für Nicht-Techniker nachvollziehbar erklärt werden können. Teamfähigkeit, Offenheit und ein gutes Verständnis für unternehmerische Zusammenhänge runden das Kompetenzprofil ab.