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Data Engineering-Prozess – Ein Leitfaden zum Wer, Was und Wie

Was sind die Phasen des Data Engineering? Was ist Datenverarbeitung im Data Engineering? Was ist Data Engineering in einfachen Worten?

Geschrieben von Niel Patel · 3 min gelesen >
Daten-Engineering-Prozess

Heutzutage sind Daten für fast jedes Unternehmen das wichtigste Element, um verschiedene Geschäftskennzahlen zu verstehen. Da jedes Unternehmen viele Daten produziert – vom Aktienkurs über die Vertriebsleistung bis hin zur Kundenbindung und Kundenfeedback – können Unternehmen diese Daten gezielt zur Beantwortung ihrer spezifischen Geschäftsfragen nutzen. In einem Unternehmen generieren und sammeln verschiedene Tools und Systeme Daten, und jedes System läuft unter einer bestimmten Abteilung oder einem bestimmten Eigentümer. Durch die Verknüpfung solcher Geschäftsdaten aus verschiedenen Quellen kann sich das Unternehmen einen umfassenden Überblick über die Wünsche des Kunden und die Lage des Unternehmens verschaffen. All diese Dinge fallen unter Data Engineering. In diesem Artikel gehen wir ausführlich auf das Data Engineering und die im Data Engineering-Prozess verwendeten Schritte ein. Weitere Informationen zum Data-Engineering-Prozess finden Sie hier ProjectPro Data Engineering-Projekte für Anfänger.

Was ist Datentechnik?

Unter Data Engineering versteht man das Entwerfen und Praktizieren der Entwicklung von Unternehmenssystemen, die dabei helfen können, wertvolle Daten in großem Maßstab zu sammeln, zu verwalten und zu analysieren. Nahezu jede Branche kann von den Vorteilen profitieren, da Unternehmen riesige Datenmengen sammeln, um den Bedarf an den richtigen Mitarbeitern mithilfe der richtigen Technologie zu ermitteln. Data Engineering ermöglicht es Unternehmen, die gefilterten Daten zuverlässig, schnell und sicher zu sammeln und zu verarbeiten, sodass Datenwissenschaftler und Fachleute sie von einem Ort aus analysieren können.  

Was macht ein Dateningenieur?

Sie werden verschiedene Einstellungen und Systeme verwenden, um verschiedene Daten zu sammeln, zu verwalten und in eine nutzbare Form umzuwandeln, damit Geschäftsanalysten und Datenwissenschaftsexperten sie für geschäftliche Vorteile interpretieren können. Das ultimative Ziel eines Dateningenieurs besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und sie verschiedenen Abteilungen innerhalb des Unternehmens zugänglich zu machen, um sie für die Auswertung und Extraktion detaillierter Erkenntnisse aus diesen Daten zu nutzen. Hier sind einige der Aufgaben, die ein Dateningenieur ausführen muss.

  1. Sammeln Sie Daten aus verschiedenen Quellen und erstellen Sie einen Datensatz, der auf die Geschäftsanforderungen abgestimmt ist.
  2. Entwickeln Sie Algorithmen zur Umwandlung von Daten in wertvolle und umsetzbare Informationen.
  3. Erstellen, testen und pflegen Sie eine Datenpipeline-Architektur.
  4. Die Zusammenarbeit mit anderen Abteilungen ist unerlässlich, um die Ziele des Unternehmens zu verstehen und zu verstehen, welche Daten bessere Erkenntnisse liefern.
  5. Erstellen Sie neue Datenvalidierungstechniken und nutzen Sie neue Datenanalysetools.
  6. Außerdem müssen Dateningenieure sich an die Datenverwaltung und -richtlinien halten.

Grundlegende Schritte des Data Engineering-Prozesses

Fast alle Data-Engineering-Prozesse in jedem Unternehmen durchlaufen die folgenden Schritte.

  1. Datenfluss und -akkumulation: Die erste Stufe des Data Engineering besteht darin, Daten aus verschiedenen Quellen und Abteilungen zu sammeln. Die Dateningenieure kennzeichnen diese Daten dann und bewahren sie zur weiteren Verarbeitung in verschiedenen Dateien und Verzeichnissen an einem Ort auf.
  1. Datennormalisierung und -modellierung: Sobald alle Geschäftsdaten an einem zentralen Ort gesammelt sind, führt das Data-Engineering-Team die Datennormalisierung und -modellierung durch. Dazu gehören Prozesse wie das Herausfiltern der für die Gewinnung von Erkenntnissen erforderlichen Daten, das Entfernen doppelter Daten und das Zusammenführen von Daten zu einem präzisen Datenmodell. Datennormalisierung und -modellierung dienen als Datentransformationsschritt hin zu ETL-Pipelines (Extrahieren, Transformieren und Laden).
  1. Datenbereinigung: Die nächste Phase des Data-Engineering-Prozesses in jedem Data-Engineering-Projekt ist die Datenbereinigung. Das Team entfernt beschädigte, falsche, falsch formatierte, unvollständige und redundante Daten. In der vorherigen Phase konnte das Data-Engineering-Team beim Zusammenführen verschiedener Datensätze aus unterschiedlichen Quellen Fehler wie falsche Beschriftung, unzuverlässige Ausgabe, falsche Ergebnisse oder strukturelle Fehler feststellen. Durch die Datenbereinigung wird auch versucht, diese Störungen und Unterschiede zu beseitigen. Das ultimative Ziel der Datenbereinigungsphase ist das Filtern von Ausreißern und das Rendern der effektivsten Form des Datensatzes mit minimalen oder keinen Nullwerten.
  1. Datenkonvertierung: Sobald die Daten bereinigt und für die Unternehmensnutzung vorbereitet sind, muss das Data-Engineering-Team diese Daten in ein aussagekräftiges Format konvertieren, das verschiedene Abteilungen innerhalb des Unternehmens für weitere Analysen verwenden. Einige Unternehmen verwenden JSON, etwas CSV, während andere in anderen benutzerdefinierten Konfigurationen erhältlich sind. In dieser Phase werden die Daten für andere, wie Datenwissenschaftler und Geschäftsanalysten, vollständig einsatzbereit gemacht.
  1. Automatisierung und Skripterstellung: Die Skripterstellung für die Automatisierung ist für die Bewältigung verschiedener sich wiederholender Vorgänge unerlässlich, um den menschlichen Aufwand zu reduzieren und sie in kürzerer Zeit durchzuführen. Die Automatisierung verschiedener redundanter Arbeiten beim Umgang mit Big Data und großen Datensätzen aus verschiedenen Quellen ist von entscheidender Bedeutung. Dies liegt daran, dass der Data-Engineering-Prozess Daten aus verschiedenen Quellen extrahiert. Daher kann es mühsam sein, so viele Informationen manuell zu verwalten und zu organisieren. Daher muss das Engineering-Team möglicherweise auch Skripte schreiben, um verschiedene sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren.
  1. Datenzugänglichkeit: Sobald in dieser Phase alle Daten vollständig für die Analyse vorbereitet sind, prüft das Team die Zugänglichkeit sowohl aus Kundensicht als auch aus Geschäftssicht. Bei der Datenzugänglichkeit geht es darum, wie einfach Benutzer ihre gespeicherten Daten aus jedem Repository abrufen können. Preise für Cloud-Speicher, oder andere Datenbanken. Der Data-Engineering-Prozess stellt außerdem sicher, dass andere Abteilungen und interne Datenanalyseteams auf die für die Analyse vorbereiteten Daten zugreifen können. 

Datentechnische Fähigkeiten

Die verschiedenen Fähigkeiten, die für den Data-Engineering-Prozess erforderlich sind, sind:

  • Programmierung: Kenntnisse in einigen Programmiersprachen wie Python, C++, R, Scala, Java, SQL und NoSQL können dabei helfen, Daten zu extrahieren und Logik über Daten zu implementieren.
  • Datenbankhandhabung (relational und nicht-relational): Datenbanksysteme zählen zu den Top-Datenspeichern für die Speicherung relationaler und nicht-relationaler Daten.
  • Big-Data-Tools: Der Data-Engineering-Prozess befasst sich nicht mit regulären Daten, sondern muss eine riesige Datensammlung in großen Mengen verwalten. Das Data-Engineering-Team verwendet Tools wie Hadoop, Kafka und MongoDB.
  • Cloud-Speicher
  • E- und Engineering: Die Speicherung solch großer Datenmengen in kleinen Speichern ist nicht machbar. Daher ist ein angemessenes Verständnis der Cloud-Architektur und -Speicherung in den Data-Engineering-Phasen unerlässlich.
  • Automatisierung und Skripterstellung: Die Automatisierung verschiedener Aufgaben durch die Ausführung von Skripts ermöglicht es dem Team, verschiedene Vorgänge in kürzerer Zeit durchzuführen. Die Verarbeitung und Organisation so vieler Informationen aus unterschiedlichen Quellen erfordert diese skriptbasierte Automatisierung.
  • Datenwissenschaft: Datenbereinigung, Normalisierung, das Zusammenführen von Daten zu einem präzisen Modell oder Datensatz und die sinnvolle Kategorisierung dieser Datensätze fallen unter die Datenwissenschaft.
  • Verständnis der Datensicherheit: Da es bei Data-Engineering-Prozessen um so viele Kunden- und Geschäftsdaten geht, ist auch die Datensicherheit ein wichtiger Faktor, den es zu berücksichtigen gilt.

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