Zuständigkeiten | Ein Überblick

Die effiziente Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Analyse von Daten ermöglicht bessere Geschäftsentscheidungen, tiefere Einblicke in Prozesse und die Entwicklung leistungsfähiger Machine-Learning-Modelle. Das folgende Diagramm veranschaulicht den Datenfluss von der Quelle bis zur Nutzung in einem datengetriebenen Unternehmen.

flowchart TD
    subgraph ETL["ETL"]
        direction LR
        Q@{ shape: procs, label: "Datenquellen"} -->|"Extract"| DE([Data Engineer])
    end
    ETL -->|"Transform & Load"| SD
    subgraph DM["Data Management"]
        subgraph SD["Strukturierte Daten"]
            DB[("Datenbanken")]
            DWH[("Data Warehouse")]
        end

        subgraph USD["Unstrukturierte Daten"]
            OS[("Objekt-Storage")]
        end
    end

    SD -->|Abfragen| DA([Data Analyst])
    SD -.->|**Überwachtes Lernen**| DS([Data Scientist])
    USD -.->|**Unüberwachtes Lernen**| DS

    DA -->|Berichte| CEO(("Geschäftsleitung"))
    DS -->|Prognosen| CEO
    DS -->|Modelle| MLOps(["ML Engineer"])
    MLOps <-.->|**Verstärkendes Lernen**| DM

Das Diagramm zeigt, wie Daten von der Quelle bis zur Entscheidungsfindung verarbeitet werden und welche zentralen Rollen an diesem Prozess beteiligt sind.

Data Engineers schaffen die technische Infrastruktur für zuverlässige und skalierbare Datenverarbeitung.
Data Analysts übersetzen Daten in Geschäftswissen durch Visualisierungen und Reports.
Data Scientists entwickeln Machine-Learning-Modelle, um Prognosen und Mustererkennungen zu ermöglichen.
ML Engineers sorgen für eine kontinuierliche Optimierung und Operationalisierung dieser Modelle.

Diese Zusammenarbeit ermöglicht eine datengetriebene Entscheidungsfindung und stellt sicher, dass Unternehmen intelligent, effizient und vorausschauend handeln können.

Data Engineer | Die Basis der Dateninfrastruktur

Der Data Engineer bildet das Rückgrat der modernen Dateninfrastruktur, indem er Daten aus vielfältigen Quellen wie IoT-Sensoren, APIs, relationalen Datenbanken und Echtzeit-Streams integriert, robuste ETL-/ELT-Prozesse zur Bereinigung, Transformation und Anreicherung der Rohdaten implementiert und sie in geeigneten Speichersystemen – sei es in Data Warehouses für strukturierte oder in Objekt-Speichern für unstrukturierte Daten – ablegt, während er zugleich durch kontinuierliche Optimierung und Skalierung der Datenpipelines sowie durch enge Zusammenarbeit mit Data Analysts und Data Scientists sicherstellt, dass stets konsistente, sichere und leistungsfähige Daten zur Verfügung stehen.

Data Analyst | Datenanalyse als Entscheidungsgrundlage

Der Data Analyst ist der Schlüsselakteur, wenn es darum geht, aus den vorhandenen Daten wertvolle Einsichten zu gewinnen. Durch den gezielten Einsatz von Abfragesprachen wie SQL und moderner Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI analysiert er strukturierte Daten, identifiziert Trends und Muster und erstellt verständliche Dashboards und Berichte. Diese Ergebnisse dienen als wichtige Grundlage für strategische Entscheidungen und unterstützen Unternehmen dabei, ihre Prozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile zu sichern.

Data Scientist | Datengetriebene Prognosen und Modellierung

Der Data Scientist nutzt modernste statistische Methoden und Machine-Learning-Algorithmen, um aus strukturierten sowie unstrukturierten Daten wertvolle Prognosen zu generieren. Dabei bedient er sich sowohl des überwachten als auch des unüberwachten Lernens, um Muster und Zusammenhänge zu identifizieren, die über herkömmliche Analysen hinausgehen. Durch die enge Zusammenarbeit mit Data Engineers und Data Analysts entwickelt er kontinuierlich Modelle, die nicht nur aktuelle Geschäftsprozesse optimieren, sondern auch zukünftige Trends vorhersagen und Unternehmen so einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen.

ML Engineer | Deployment und Optimierung

Der ML Engineer ist verantwortlich für die Implementierung, Optimierung und Skalierung von Machine-Learning-Modellen in produktiven Systemen. Er arbeitet eng mit Data Scientists zusammen, um entwickelte Modelle nahtlos in bestehende Infrastrukturen zu integrieren und sorgt dafür, dass diese Modelle kontinuierlich überwacht, aktualisiert und an veränderte Anforderungen angepasst werden. Durch den Einsatz moderner Technologien und Automatisierungsprozesse stellt er sicher, dass KI-Anwendungen effizient betrieben werden und sich dynamisch weiterentwickeln können – ein entscheidender Faktor, um Wettbewerbsvorteile zu sichern und datengetriebene Prozesse nachhaltig zu verbessern.