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Data Engineering (DATA)

Data Engineering ist ein Fachgebiet der Datenwissenschaft, das sich auf die praktischen Aspekte der Datenvorbereitung und -manipulation konzentriert, bevor diese Daten für analytische Zwecke verwendet werden. Es beinhaltet die Architektur, das Design und die Verwaltung von Datenflüssen und -infrastrukturen, um große Mengen an Daten effizient zu sammeln, zu speichern, zu verarbeiten und zugänglich zu machen.

Die Hauptaufgaben eines Data Engineers umfassen unter anderem:

  1. Datensammlung: Entwickeln von Prozessen zur Automatisierung der Datenerfassung aus verschiedenen Quellen.
  2. Datenlagerung: Entwurf und Implementierung von Datenlagerungs- und Datenbanklösungen, die eine effiziente Datenspeicherung und -abfrage ermöglichen.
  3. Datenbereinigung: Bereinigung der Daten, um Fehler zu korrigieren, Duplikate zu entfernen und Inkonsistenzen zu beseitigen, damit die Daten für die Analyse geeignet sind.
  4. Datenintegration: Zusammenführung von Daten aus unterschiedlichen Quellen in ein kohärentes Datenökosystem.
  5. Datenmodellierung: Entwurf von Datenmodellen, die die Art und Weise definieren, wie Daten gespeichert, verarbeitet und genutzt werden sollen.
  6. Datenverarbeitung und -transformation: Entwicklung von ETL-Prozessen (Extrahieren, Transformieren, Laden), um Rohdaten in ein Format umzuwandeln, das für Analysen und Geschäftsentscheidungen geeignet ist.
  7. Datensicherheit und Datenschutz: Gewährleistung der Sicherheit der Daten und des Schutzes der Privatsphäre durch Implementierung von Richtlinien und Technologien.
  8. Performance-Management: Optimierung von Datenflüssen und -prozessen, um die Effizienz und Geschwindigkeit der Datenverarbeitung zu verbessern.
  9. Überwachung und Fehlerbehebung: Überwachung der Dateninfrastruktur und schnelle Behebung von Problemen, um die Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Daten zu gewährleisten.

Data Engineering ist von entscheidender Bedeutung, da es eine solide Grundlage für die Datenanalyse und Business Intelligence bildet. Ohne die sorgfältige Vorarbeit der Data Engineers wären Datenanalysen oft ungenau, zeitaufwendig und möglicherweise nicht umsetzbar.