Was ist Data Engineering?

Data Engineering ist die Praxis des Entwerfens, Erstellens und Wartens von Systemen, die Daten für Analysen, Berichte, maschinelles Lernen und die Entscheidungsfindung sammeln, speichern, transformieren und bereitstellen. Es geht darum, sicherzustellen, dass die Daten pünktlich und in guter Verfassung eintreffen.

Data Engineering ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, da es Daten vertrauenswürdig macht, Pipelines für eine schnellere und bessere Entscheidungsfindung erstellt und die Scale von Daten mit dem Wachstum des Unternehmens ermöglicht. KI, machine learning und erweiterte Analytics sind für gut konzipierte Daten und zuverlässige Pipelines auf Data Engineering angewiesen. Eine solide Datengrundlage spart Zeit und Geld, ermöglicht die teamübergreifende Zusammenarbeit und macht Daten zu einem Wettbewerbsvorteil.

Dateningenieure wandeln Rohdaten aus verschiedenen Quellen in nutzbare Daten für umsetzbare Erkenntnisse um. Sie unterstützen Analysten, Data Scientists, Führungskräfte, Marketing-, Produkt- und Geschäftsteams, APIs und Apps. Sie erstellen Trainingsdatensätze, warten Feature-Pipelines und implementieren Zugriffskontrollen, Datenherkunft, Dokumentation und Datenqualitätsprüfungen.

Data Engineering hat sich als eine wesentliche Disziplin etabliert und wächst weiter, da traditionelle Datenbanken und Ad-hoc-Skripte mit den riesigen Mengen an strukturierten und unstrukturierten Daten nicht Schritt halten konnten. Cloud-Computing entstand, um kostengünstigen, skalierbaren Speicher, elastische compute und verwaltete verteilte Systeme zu ermöglichen, die alle für große, verteilte Datenpipelines notwendig sind. Die Anwendungsfälle für Echtzeit, KI und maschinelles Lernen nahmen weiter zu, wodurch Data Governance, Sicherheit und Compliance unerlässlich wurden. Daten wurden zu einem zentralen Asset, der die Strategie vorantreibt und Umsatzentscheidungen beeinflusst.

Grundlegende Konzepte des Data Engineering

Daten-Pipelines

Datenpipelines sind automatisierte Systeme zum Verschieben, Transformieren und Verwalten von Daten von Quellen zu Zielen, die sicherstellen, dass die Daten zuverlässig, einsatzbereit und wiederholt in Scale verwendet werden können. Zuverlässige Pipelines sind entscheidend, um sicherzustellen, dass neue Daten konsistent und pünktlich fließen und vertrauenswürdig sind, um zeitnahe Erkenntnisse zu ermöglichen. Sie funktionieren wie Fließbänder für Daten und nutzen dabei diesen automatisierten Prozess:

Datenquelle → Ingestion → Verarbeitung/Transformation → Speicherung → Bereitstellung/Zugriff

So funktioniert es:

Pipelines beziehen Daten aus Datenquellen wie Anwendungsdatenbanken, Marketingplattformen, APIs, Ereignis-Streams und Dateien. Die Daten werden dann gesammelt, validiert und in Batches oder in Echtzeit in ein zentrales System verschoben (Ingestion). 

Die ingestierten Daten werden von Rohdaten in analysebereite Daten transformiert, indem unsaubere Felder bereinigt, Formate standardisiert, Datasets zusammengeführt und Metriken und Aggregate erstellt werden. Die verarbeiteten Daten werden in Data Warehouses, Data Lakes, Datenbanken und Analytics-Tools gespeichert. 

Pipelines werden nach Zeitplänen oder durch Trigger ausgeführt, um verschiedene Ziele zu versorgen, Abhängigkeiten zu verwalten, bei Fehlern Wiederholungsversuche durchzuführen und Alerts zu senden, wenn etwas fehlschlägt. Datenpipelines werden in der Regel danach kategorisiert, wie Daten bewegt werden, wann sie bewegt werden und wofür sie verwendet werden.

Arten von Datenpipelines

• Batch-Pipelines verarbeiten Daten in geplanten Blöcken (stündlich, täglich, wöchentlich) und werden für Geschäftsberichte, Finanzabgleiche, die Marketingleistung und historische Analysen verwendet.
• Streaming-(Echtzeit-)Datenpipelines verarbeiten Daten kontinuierlich, sobald sie generiert werden, um Live-Dashboards, Betrugserkennung, Echtzeit-Personalisierung und Ereignis-Tracking zu unterstützen.
• ELT-Pipelines (Extract, Load, Transform) laden zuerst Rohdaten und transformieren sie dann in einem Warehouse.
• Analytische Pipelines bereiten Daten speziell für Analyse und Reporting vor.
• Operative Pipelines speisen Daten in Live-Systeme wie Empfehlungssysteme zurück.
• Machine-Learning-Pipelines unterstützen Modelltraining und Inferenz.
• Datenreplikations-Pipelines kopieren Daten mit minimaler Transformation zwischen Systemen für Backups und die Notfallwiederherstellung oder zum Synchronisieren von Produktionsdatenbanken mit Analyseumgebungen.
• cloudnativ Pipelines nehmen Daten über cloud-verwaltete Dienste und moderne Architekturmuster auf, verarbeiten sie und stellen sie bereit, anstatt alte On-Premises-Systeme in die Cloud zu verschieben.
• Hybride Datenpipelines kombinieren mehrere Pipeline-Stile, Umgebungen oder Verarbeitungsmodi, um Performance, Kosten, Latenz und Komplexität auszugleichen. Eine hybride Pipeline kombiniert typischerweise Batch- und Streaming-Verarbeitung, On-Premises und Cloud, ETL und ELT. operative und analytische Verarbeitung oder verwaltete Dienste und benutzerdefinierter Code.

Ein Beispiel für eine Pipeline eines E-Commerce-Unternehmens zur Nachverfolgung des Kundenverhaltens könnte so aussehen:

1. Daten werden generiert, wenn ein Kunde die E-Commerce-Website besucht (Produktansichten, Hinzufügungen zum Warenkorb, abgeschlossene Käufe). Jede Aktion erstellt ein Ereignis.
2. Ereigniserfassung (Ingestion), erfasst von Website- und Mobil-App-Trackern und gesendet an eine API oder Message Queue.
3. Ereignisse durchlaufen eine Streaming-Pipeline, um validiert, dedupliziert und angereichert zu werden.
4. Alle Ereignisse werden als Rohdaten im Cloud-Objektspeicher (Data Lake) gespeichert.
5. Rohereignisse werden nach einem Schedule (Batch) in ein Data Warehouse geladen, Transformationen erstellen saubere Tabellen und Metriken werden berechnet.
6. Daten werden (durch Analytics und Dashboards) genutzt, um die Vertriebs-Performance zu überwachen, Funnel-Abbrüche zu analysieren und die Effektivität von Kampagnen zu bewerten.
7. Die Pipeline versorgt operative Systeme wie Trigger für die Marketingautomatisierung, Empfehlungssysteme und den Kundensupport.
8. Im Hintergrund überwachen Pipelines die Datenqualität und das Volumen, triggern bei Fehlern Alerts und prüfen Metriken auf Konsistenz.

Unterschiedliche Datentypen verstehen

Data Engineering hilft dabei, viele Arten von Daten gleichzeitig zu strukturieren und zu verstehen. Es liefert die Struktur, die jeden Typ nutzbar macht und deren Zusammenarbeit ermöglicht. Zu diesen Datentypen gehören:

• Strukturierte Daten: Hochgradig organisiert in Zeilen und Spalten mit festen Schemata; Beispiele hierfür sind Kundendatenbanken und Transaktionsdatensätze. Data Engineering hilft beim Entwurf von Schemata und Beziehungen, setzt Einschränkungen durch, optimiert Speicherung und Abfragen und erstellt zuverlässige Tabellen.
• Unstrukturierte Daten: Flexibel, ohne vordefiniertes Format wie Dokumente, Bilder, Videos, Social Media; machen 80–90 % der Unternehmensdaten aus. Data Engineering hilft dabei, Daten effizient in Data Lakes zu speichern, Metadaten und Features zu extrahieren, unstrukturierte Daten mit strukturierten Datensätzen zu verbinden und Daten für KI- und ML-Workloads vorzubereiten.
• Teilstrukturierte Daten: Flexible oder verschachtelte Formate, die einige Organisationselemente wie JSON- und XML-Ereignisse, API-Antworten und Anwendung-logs aufweisen. Data Engineering hilft dabei, verschachtelte Felder zu parsen und zu reduzieren, inkonsistente Strukturen zu standardisieren, die Schemaentwicklung im Laufe der Zeit zu handhaben und Rohversionen für die erneute Verarbeitung aufzubewahren.

Data Engineering existiert hauptsächlich, weil Einheitslösungen für Speicherung und Verarbeitung bei zunehmender Datenvielfalt schnell an ihre Grenzen stoßen. Die Struktur bestimmt, wie Daten abgefragt werden können.

Strukturierte Daten mit festem Schema und vorhersagbaren Feldern und Beziehungen können in relationalen Datenbanken oder Data Warehouse gespeichert werden. Einfache Transformationen wie Filtern, Aggregationen und Joins können gut mit SQL verarbeitet werden.

Semistrukturierte Daten, deren Felder sich im Laufe der Zeit ändern können, werden am besten in Data Lake oder Warehouses mit Unterstützung für semistrukturierte Daten gespeichert. Unstrukturierte Daten (große Dateien ohne vordefiniertes Schema) werden am besten in Objektspeichern (Data Lakes) gespeichert. Komplexe Verarbeitungen wie Textanalyse, Bildmerkmalsextraktion und ML-Pipelines erfordern spezialisierte Tools und Rechenleistung.

Moderne Unternehmen müssen alle drei Datentypen verarbeiten, um ihre gesamten Daten-Assets zu nutzen.

Der Data-Engineering-Lebenszyklus

Der Data-Engineering-Lebenszyklus beschreibt, wie Daten von der Erstellung bis zur Nutzung bewegt und im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessert werden. Die sechs Phasen der Datenbewegung:

• Datengenerierung: Daten werden aus verschiedenen Quellen erstellt (Datenbanken, Apps, APIs, Sensoren, Logs, Benutzerinteraktionen, CRM/ERP-Systeme). Diese Phase ist entscheidend für die präzise und konsistente Erfassung von Daten an der Quelle.
• Ingestion: Erfassung von Daten über Batch- oder Echtzeit-/Streaming-Methoden, Validierung der grundlegenden Qualität und Weiterleitung an die richtigen Ziele, um fehlende oder doppelte Daten zu vermeiden.
• Speicherung: Rohe, untransformierte Daten werden in Data Lakes zur Objektspeicherung gespeichert; strukturierte, verarbeitete Daten in Data Warehouses. Dies gewährleistet die Skalierbarkeit der Daten, die Unterstützung für neue Anwendungsfälle und den Schutz vor Logikänderungen.
• Verarbeitung und Transformation: Bereinigung, Anreicherung, Validierung und Restrukturierung von Daten (ETL/ELT-Prozesse) in nutzbare Daten. Verarbeitete Daten werden als Faktentabellen, Dimensionstabellen und aggregierte Metriken gespeichert. Dadurch wird sichergestellt, dass die korrekte Geschäftslogik angewendet wird und die Daten einsatzbereit sind.
• Bereitstellung: Verarbeitete Daten für Analysten, Data Scientists, Business-Intelligence-Systeme und operative Systeme zum Verbrauch verfügbar machen. Hier wird Mehrwert geschaffen, indem Zugänglichkeit und Performance für verschiedene Benutzergruppen sichergestellt werden.
• Governance: Gewährleistung von Datensicherheit, -qualität, -schutz und Compliance. Dies ist entscheidend für das Management von Risiken und Verantwortlichkeiten, um sicherzustellen, dass der Zugriff kontrolliert und die Datenherkunft (Lineage) sowie die Dokumentation gepflegt werden.

Kernprozesse des Data Engineering

ETL und Datentransformation

ETL (Extract, Transform, Load) ist ein Datenintegrationsprozess, der verwendet wird, um Daten von Quellsystemen in ein Zielsystem zu verschieben, typischerweise ein Data Warehouse, nachdem sie bereinigt, in ein konsistentes, nutzbares Format umgewandelt und in den Speicher geladen wurden.

Transformation ist unerlässlich, da Rohdaten unübersichtlich, inkonsistent und für Analysen ungeeignet sind. Quellsysteme erzeugen Daten mit Duplikaten, fehlenden Werten, inkonsistenten Formaten und unterschiedlichen Namenskonventionen. Daten können aus verschiedenen Quellen stammen, die unterschiedliche Schemata verwenden, unterschiedliche Geschäftsregeln anwenden und Werte unterschiedlich speichern. Durch die Transformation werden Geschäftsregeln angewendet, sodass Metriken im gesamten Unternehmen dasselbe bedeuten.

Gängige Transformations-Tasks umfassen Datenbereinigung und -validierung, Schemaabgleich und -umstrukturierung, Datenanreicherung, Formatstandardisierung, Datenaggregation und -zusammenfassung, Erstellung von Geschäftslogik und Metriken sowie Sicherheits- und Compliance-Transformationen zur Maskierung von PII und zum Filtern eingeschränkter Felder.

Die ELT-Alternative (Extract, Load, Transform), die in Data Lakes, Cloud Data Warehouses und modernen Datenarchitekturen üblich ist, bedeutet, dass die Rohdaten zuerst geladen und später transformiert werden. Moderne Warehouses können Rohdaten bei Scale verarbeiten und Transformationen effizient durchführen. Rohdaten bleiben erhalten, bevor eine Geschäftslogik angewendet wird. Dies ermöglicht, die Rohdaten mit neuer Logik erneut zu verarbeiten und neue Anwendungsfälle für Analytics und KI/ML zu unterstützen.

Die Sicherstellung der Datenqualität ist von entscheidender Bedeutung, denn jede Entscheidung, Erkenntnis und automatisierte Aktion ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Dieses Garbage-in/Garbage-out-Prinzip gilt für alle nachgelagerten Anwendungsfälle. Wenn die Daten falsch sind, sind auch die Entscheidungen falsch und können das Unternehmen Zeit, Vertrauen und Umsatz kosten.

Tools zur Datentransformation unterscheiden sich je nach Umfang, Komplexität und dem Ort, an dem die Transformationen stattfinden. SQL wird häufig für Datenbanktransformationen verwendet, da es sich um eine einfache, leistungsstarke und sehr wartbare Sprache handelt. Für komplexere oder benutzerdefinierte Transformationen werden Python, Scala und Java für die Verarbeitung nicht tabellarischer Daten, für benutzerdefinierte Validierungslogik, für die erweiterte Datenmanipulation und für das Feature-Engineering für Machine Learning verwendet.

Für die großskalige Datenverarbeitung können verteilte Datenverarbeitungs-Frameworks wie Apache Spark, Flink und Beam Datenmengen verarbeiten, die die Kapazitäten einzelner Maschinen übersteigen.

Batch-Verarbeitung vs. Echtzeitverarbeitung

Bei der Batch-Verarbeitung werden Daten über einen bestimmten Zeitraum gesammelt und nach einem Schedule (stündlich, täglich, wöchentlich) auf einmal verarbeitet. Dies ist weniger komplex und kostengünstiger, führt aber zu einer höheren Latenz, da sich die Daten ansammeln können, was diese Methode für zeitkritische Entscheidungen ungeeignet macht. Die Stapelverarbeitung wird häufig für die Analyse historischer Trends, das Finanz-Reporting, Vertriebs- und Marketing-Dashboards, Datensicherungen und regelmäßige Aggregationen verwendet.

Bei der Echtzeitverarbeitung werden Daten mit minimaler Latenz (Millisekunden bis Sekunden) verarbeitet, sobald sie generiert werden. Dies ermöglicht sofortige Einblicke und schnelle, automatisierte Entscheidungen, ist aber komplexer zu erstellen und mit höheren Betriebskosten verbunden. Die Echtzeitverarbeitung wird häufig für Live-Dashboards, Betrugserkennung, Warnungen und Monitoring, Echtzeitempfehlungen, Aktienhandel und dynamische Preise verwendet.

Angesichts der Kompromisse zwischen Latenz, Kosten und Infrastrukturkomplexität entscheiden sich viele Organisationen für einen hybriden Ansatz, die sogenannte Lambda-Architektur, die beides kombiniert, um sowohl schnelle Einblicke als auch genaue, vollständige Daten zu liefern. Die Lambda-Architektur verarbeitet Daten über zwei parallele Pfade – einen für Echtzeitgeschwindigkeit und einen für Batch-Genauigkeit – und führt die Ergebnisse anschließend zur Nutzung zusammen.

Die Entscheidung für einen Batch-, Echtzeit- oder hybriden Ansatz bestimmt direkt, was ein Unternehmen tun kann – und wie schnell es dies tun kann. Wenn die Geschwindigkeit der Entscheidungsfindung, die Risikoerkennung oder die Reaktion auf Kundenaktionen von größter Bedeutung ist, ist die Echtzeitverarbeitung schneller und agiler. Im Hinblick auf die betriebliche Effizienz ist die Batch-Verarbeitung einfacher zu verwalten und verursacht geringere Infrastruktur- und Arbeitskosten sowie weniger Fehlerquellen. Die Echtzeitverarbeitung ermöglicht schnellere Test-und-Lern-Zyklen, um Innovation und Differenzierung voranzutreiben.

In der Praxis gewährleistet die Batch-Verarbeitung die Korrektheit der Berichterstattung und die Prognosegenauigkeit, während die Echtzeitverarbeitung die Aktualität für das Kundenerlebnis, Alerts und die Automatisierung sicherstellt. Ein hybrider Ansatz gleicht Geschwindigkeit, Zuverlässigkeit und Kosten aus.

Datenspeicherlösungen

Datenspeicherung ist keine Einheitslösung. Es gibt verschiedene Lösungen zur Optimierung von Scale, Performance, Kosten und Zugriffsmustern. Entscheidungen zur Speicherarchitektur beeinflussen, wie schnell Unternehmen Daten analysieren und ML-Modelle erstellen können.

Ein Data Warehouse wird für strukturierte Daten verwendet und ist für schnelle Abfragen sowie für Business Analytics und Reporting optimiert. Moderne Data Warehouses verwenden das Schema-on-Write-Prinzip (Daten werden vor der Speicherung transformiert) mit ACID-Garantien, sodass Metriken auf sauberen, vertrauenswürdigen Daten berechnet werden, was zu mehr Vertrauen in Berichte und einer schnelleren Abfrage-Performance führt. Da die meisten Business Intelligence-Tools stabile Schemata, vorhersagbare Datentypen und wohldefinierte Beziehungen erwarten, eignen sich Data Warehouses am besten für Dashboards und regelmäßige Berichtsszenarien, bei denen es vor allem auf Geschwindigkeit und Übersichtlichkeit ankommt.

Data-Lake-Speicher ist die vorherrschende Methode zur Speicherung aller Arten von Rohdaten in Scale (sowohl strukturierte als auch unstrukturierte). Der Schema-on-Read-Datenmodellierungsansatz, bei dem ein Schema erst beim Lesen oder Abfragen von Daten angewendet wird, bietet maximale Flexibilität für explorative Analysen und maschinelles Lernen.

Die aufkommende Data-Lakehouse-Architektur kombiniert die Vorteile der Warehouse-Performance und der Data Lake-Flexibilität. Sie unterstützt strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Datentypen sowie ACID-Transaktionen auf kostengünstigem Speicher. Sie unterstützt sowohl die Batch-Verarbeitung als auch Echtzeit-Streaming und eine flexible Schemaentwicklung für schnellere Iterationen, ohne nachgelagerte Nutzer zu beeinträchtigen. Dieselben einheitlichen Daten können für BI und Dashboards, Data Science und machine learning verwendet werden.

Data Engineering vs. verwandte Disziplinen

Data Engineering vs. Data Analytics vs. Data Science

Im Wesentlichen schafft das Data Engineering die Datengrundlage, die Datenanalyse erklärt, was passiert ist und warum, und die Data Science prognostiziert, was passieren wird, und empfiehlt Maßnahmen. Jede Disziplin erfordert unterschiedliche Fähigkeiten, aber alle sind für ein datengesteuertes Unternehmen unerlässlich.

Data Engineering konzentriert sich auf den Aufbau von Systemen und Infrastruktur für den Datenfluss. Zu den Kernfunktionen gehören das Erstellen von Pipelines, das Verwalten der Infrastruktur sowie das Aufnehmen und Organisieren von Daten, um zuverlässige, skalierbare Datensysteme bereitzustellen, die nachgelagerte Arbeiten ermöglichen.

Datenanalyse konzentriert sich auf die Interpretation von Daten, um spezifische Geschäftsfragen zu beantworten. Zu den Kernfunktionen gehören die Analyse von Daten, die Umwandlung von Daten in Erkenntnisse für die Entscheidungsfindung, die Erstellung von Berichten, das Erkennen von Trends und Mustern, die Erstellung von Dashboards und die Verfolgung von KPIs und Geschäftskennzahlen.

Data Science konzentriert sich auf die Erstellung von Vorhersagemodellen, die Gewinnung fortschrittlicher analytischer Erkenntnisse und die Förderung der Automatisierung. Zu den Kernfunktionen gehören statistische Analysen, prädiktive Modelle, Machine-Learning-Algorithmen und Experimente.

Die drei Disziplinen bedingen und verstärken sich gegenseitig. Data Engineering schafft die Grundlage, die den Erfolg von Analytics und Data Science ermöglicht, indem es zuverlässige Datenpipelines, skalierbaren Speicher und Compute sowie Datenqualität, Governance und Zugriff bereitstellt.

Die Datenanalyse nutzt die Ergebnisse des Data Engineering und übersetzt Daten in Erkenntnisse und Geschäftswert. Und Data Science ist auf Data Engineering angewiesen, um zuverlässige Feature-Pipelines zu erstellen und die Analytik auf Vorhersage und Automatisierung zu erweitern.

Warum Unternehmen Data Engineering benötigen

Herausforderungen, die Data Engineering löst

• Datenwildwuchs: Unternehmen sammeln Daten aus Dutzenden von unverbundenen Quellen (Datenbanken, APIs, IoT, logs, Anwendungen). Diese Datensilos erschweren es, sich ein vollständiges Bild von den Daten zu machen. Die Zentralisierung von Daten in Data Lakes, Warehouses oder Lakehouses bietet eine einheitliche, unternehmensweite Sicht auf die Daten.
• Datenqualität: Rohdaten enthalten Fehler, inkonsistente Formate, doppelte Datensätze und fehlende Felder. Data Engineers helfen bei der Bereinigung und Validierung von Daten, wenden konsistente Schemata und Geschäftsregeln an und überwachen kontinuierlich die Datenqualität.
• Skalierung und Komplexität: Das Datenvolumen wächst exponentiell und erfordert Systeme, die Terabytes und Petabytes verarbeiten können, da sie andernfalls langsam, anfällig und teuer werden. Data Engineers helfen beim Aufbau skalierbarer Pipelines und Speicher und nutzen verteilte, cloudnative Architekturen für Datensysteme, die mit dem Unternehmen wachsen.
• Geschwindigkeit: Geschäftsentscheidungen erfordern zeitnahe Einblicke, keine wochenalten Daten. Manuelle Exporte und einmalige Skripte verlangsamen Teams und führen zu Fehlern. Data Engineering kann die Aufnahme und Transformation automatisieren und zuverlässige Workflows für einen schnelleren Datenzugriff mit weniger manuellem Aufwand orchestrieren.
• Zugänglichkeit: Teams müssen wissen, welche Daten vorhanden sind, wo sie sich befinden und welche Version die richtige ist. Data Engineering hilft dabei, Daten für Analysten und Data Scientists ohne technische Hürden verfügbar zu machen.
• Compliance: Sensible Daten müssen geschützt werden, wobei Datensicherheit, Datenschutz und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften gewährleistet werden müssen, während die Daten nutzbar bleiben. Data Engineers implementieren Zugriffskontrollen und Verschlüsselung, verfolgen die Datenherkunft (Lineage) und die Nutzung und überwachen die Compliance-Anforderungen wie DSGVO, HIPAA oder CCPA.

Anwendungen in der Praxis

Data Engineering baut die Infrastruktur auf, um diese Anwendungsfälle zu ermöglichen, indem es Daten nutzbar macht:

• Finanzdienstleistungen: Data-Engineering-Lösungen streamen Transaktionsdaten in Millisekunden und liefern Features in Echtzeit an Systeme zur Betrugserkennung. Mit historischem Verhalten angereicherte Risikomanagementmodelle können das Marktrisiko analysieren.
• E-Commerce: Data Engineering-Lösungen streamen Klick- und Kaufereignisse in Echtzeit und erstellen Pipelines, die Echtzeit-Personalisierungs- und Empfehlungs-Engines versorgen, die das Kundenerlebnis verbessern und eine Bestandsoptimierung sowie höhere Konversionsraten ermöglichen.
• Gesundheitswesen: Kritische Patientendaten sind über verschiedene Systeme fragmentiert. Data-Engineering-Lösungen helfen bei der anbieterübergreifenden Aufnahme und Normalisierung von Daten für ganzheitliche Ansichten, Predictive Analytics und um Risikogruppen zu identifizieren.
• Fertigung/IoT: Data-Engineering-Lösungen sammeln kontinuierlich Sensor- und Maschinendaten und ermöglichen Anomalieerkennung und vorausschauende Wartung, um Geräteausfälle zu verhindern. Zur Optimierung der Lieferkette erfassen Datenlösungen GPS-, Sensor- und Verkehrsdaten in Echtzeit und kombinieren sie mit Historische Daten, um sie in Optimierungsalgorithmen einzuspeisen.
• Einzelhandel: Data-Engineering-Lösungen integrieren Daten von Point-of-Sale, Lieferkette und Nachfrage, um 360°-Kundenansichten und Prognose-Pipelines zu erstellen, die Online-/Offline-Verhalten, Algorithmen zur Preisoptimierung und Bestandssichtbarkeit in nahezu Echtzeit kombinieren.
• Medien/Unterhaltung: Zuschauer erwarten sofort relevante Inhaltsempfehlungen. Data-Engineering-Lösungen verarbeiten und analysieren das Sehverhalten für das Engagement, pflegen Benutzerprofile und betreiben Empfehlungs-Engines.

Moderne Data-Engineering-Ansätze

Tools und Technologien

Data Engineering basiert auf einem vielschichtigen Ökosystem von Tools und Technologien, von denen jedes einen bestimmten Teil des Datenlebenszyklus abdeckt.

• Programmiersprachen: Data Engineers verwenden mehrere Sprachen – jede wird für eine bestimmte Art von Arbeit ausgewählt. SQL ist wahrscheinlich die wichtigste Sprache für das Data Engineering. Es wird zur Abfrage, Transformation und Modellierung von Daten verwendet, ist plattformübergreifend universell, sehr gut lesbar, deklarativ und für Analytics optimiert. Python wird häufig für die Datenverarbeitung, Orchestrierung, Automatisierung und ETL verwendet. Es ist einfach zu schreiben und zu warten, verfügt über eine riesige Auswahl an Datenbibliotheken und funktioniert gut mit Cloud-Diensten. Scala und Java werden häufig für große und verteilte Systeme und für Streaming-Transformationen verwendet. Scala ist die native Sprache für Apache Spark und kombiniert funktionale und objektorientierte Stile. Java wird oft in Big-Data- und verteilten Verarbeitungs-Frameworks sowie für Backend-Datendienste verwendet.
• Big-Data-Plattformen: Big-Data-Plattformen sind darauf ausgelegt, das Volumen, die Geschwindigkeit und die Vielfalt von Daten im großen Scale zuverlässig zu handhaben. Für die verteilte Verarbeitung wird Apache Spark häufig für ETL/ELT, Aggregationen, Feature-Engineering, großskalige Transformationen und die Machine-Learning-Vorbereitung verwendet. Apache Kafka ist eine verteilte Event-Streaming-Plattform, die für Event-Pipelines, Echtzeit-Ingestion und Microservices verwendet wird. Apache Hadoop wird häufig für die verteilte Dateispeicherung für Legacy-Big-Data-Systeme verwendet.
• Cloud-Plattformen: Cloud-Plattformen bieten die Infrastruktur, verwaltete Dienste und Skalierbarkeit, auf die modernes Data Engineering angewiesen ist. Amazon Web Services (AWS) bietet Objektspeicher (Data Lakes), verwaltete Data Warehouses, verwaltete ETL- und ELT-Dienste, Streaming- und Messaging-Plattformen und serverloses Compute. Microsoft Azure bietet Unternehmens-Datenintegration, Analytics- und Warehouse-Dienste, Cloud-Speicher und Data Lakes, starke Governance und Sicherheit sowie Unterstützung für das Microsoft-Ökosystem. Die Google Cloud Platform (GCP) wird oft von datenintensiven und analysegesteuerten Organisationen bevorzugt und bietet serverlose Data Warehouses, native Streaming Analytics, vollständig verwaltete Datenverarbeitungsdienste und skalierbaren Objektspeicher.
• Data Warehouses und Data Lakes: Databricks ist eine einheitliche, verwaltete Plattform, die es Data Engineers ermöglicht, skalierbare Datenpipelines und Analysen direkt auf Data Lakes zu erstellen – ohne die Infrastruktur verwalten zu müssen. Die Databricks Lakehouse-Architektur kombiniert die Flexibilität von Data Lakes mit der Zuverlässigkeit von Warehouses. Databricks basiert auf Apache Spark und bietet ACID-Transaktionen, Schemaerzwingung und -entwicklung, Time Travel und Versionierung, einheitliche Batch- und Streaming-Pipelines, Workflow-Orchestrierung und native Unterstützung für mehrere Sprachen.
• Orchestrierung und Workflow: Orchestrierungstools steuern, wann und wie Datenpipelines ausgeführt werden, und handhaben Abhängigkeiten, Wiederholungsversuche, Fehler und das Monitoring. Apache Airflow ist eine Open-Source-Orchestrierungsplattform, die für komplexe Batch-Pipelines mit vielen Abhängigkeiten verwendet wird. Prefect wird für die Workflow-Orchestrierung mit Hybrid-Cloud-/On-Premises-Unterstützung verwendet. Dagster ist eine datenbewusste Orchestrierungsplattform mit integrierten Funktionen für Datenqualität und Beobachtbarkeit.
• Datentransformation: dbt ist ein Transformationstool, das es Analytics Engineers ermöglicht, Datentransformationen mithilfe von SQL zu schreiben, zu testen, zu dokumentieren und zu versionieren. Es ermöglicht Analytics-Ingenieuren, Tests für die Datenqualität zu definieren und diese durchzusetzen. dbt generiert automatisch Modelldokumentation, Spaltenbeschreibungen und Abhängigkeitsgraphen. Verwaltete ELT- und cloudnative ETL-Dienste bieten eine schnellere Einrichtung. Sie können Daten aus vielen Quellen aufnehmen, grundlegende Transformationen anwenden und Monitoring sowie Wiederholungsversuche bereitstellen.

Cloudnative Architektur

On-Premises-Dateninfrastrukturen hatten mit dem explodierenden Volumen und der Vielfalt der Daten zu kämpfen. Die physischen Server und der feste Speicher im Rechenzentrum eines Unternehmens erforderten hohe anfängliche Investitionskosten. Lange Bereitstellungszyklen sowie manuelle Skalierung und Wartung führten dazu, dass Data Engineers mehr Zeit mit der Verwaltung der Infrastruktur als mit dem Erstellen von Pipelines verbrachten.

Unternehmen sind auf cloudbasierte Datensysteme umgestiegen, um die Anforderungen an Agilität und Geschwindigkeit zu erfüllen, schnellere Einblicke zu liefern, schnelles Experimentieren zu ermöglichen und unstrukturierte sowie semistrukturierte Daten aus neuen Quellen zu verarbeiten.

Cloud-Systeme ermöglichten eine sofortige Scale (nach oben oder unten), die Trennung von Speicher und compute und Pay-as-you-go-Preise. Vollständig verwaltete Dienste für Data Warehouses, Streaming-Systeme und Orchestrierung reduzierten den Betriebsaufwand, da Data Engineers ihren Fokus auf die Datenlogik verlagerten.

Die Cloud-Einführung ermöglichte neue Architekturmuster wie ELT, Data Lakes und Lakehouses sowie serverlose und ereignisgesteuerte Pipelines. Unternehmen profitierten von Analysen nahezu in Echtzeit, Self-Service-Daten, KI und ML im großen Scale, schnelleren Innovationszyklen und geringeren Gesamtbetriebskosten, wodurch Daten zu einem strategischen Asset wurden.

Entwicklung und Zukunft des Data Engineering

Die Disziplin des Data Engineering entwickelte sich in ihren Anfängen aus der Datenbankadministration und später dem Data Warehousing. Datenbankadministratoren waren für das Entwerfen von Schemata, die Verwaltung von Indizes, die Sicherstellung von Backups und Wiederherstellung sowie die Aufrechterhaltung der Performance und Verfügbarkeit von lokalen relationalen Datenbanken verantwortlich.

Mit dem Aufkommen des Data Warehousing wurden zentrale analytische Datenbanken, ETL-Prozesse, Stern- und Schneeflockenschemas sowie batchbasiertes Reporting eingeführt. Aber die Arbeit war immer noch Schema-on-Write und stark geplant und starr. DBA- und Warehousing-Praktiken waren nicht für Streaming-Daten, elastische Skalierung, komplexe Pipelines und schnelle Iterationen ausgelegt.

Big Data und die Cloud ersetzten herkömmliche on-premises Rechenzentren und führten zu einer weiteren Verlagerung von der reinen Batch-Verarbeitung hin zu Echtzeit- und Streaming-Architekturen. Neue Frameworks führten verteilten Speicher und compute, Schema-on-Read und neue Verarbeitungsparadigmen ein. Datensysteme wurden zu Engineering-Systemen, nicht nur zu Datenbanken.

Data Engineering entwickelt sich ständig weiter. Datenquellen vervielfachen sich ständig, Echtzeit-Anwendungsfälle nehmen zu und KI und ML sind auf starke, agile Datengrundlagen angewiesen. Der Fokus auf Datenqualität und Governance nimmt zu, da die regulatorischen Anforderungen steigen und damit auch der Bedarf an unternehmensweitem Datenzugriff über Self-Service-Analytics-Plattformen.

Datenpipelines werden zu mehr als nur interner Infrastruktur. Organisationen nutzen Daten als Produkt mit definierten Verbrauchern und Anwendungsfällen. Das Data Engineering erfährt eine tiefere Integration mit KI und ML und baut Feature Stores und Echtzeit-Feature-Pipelines auf.

Einheitliche Plattformen ersetzen zu komplexe Stacks, was zu weniger Übergaben zwischen Tools, geringerem Betriebsaufwand und schnellerer Entwicklung führt. Ein stärkerer Fokus auf Datenqualität führt zu integrierten Qualitätsprüfungen, End-to-End-Observability und proaktiver Anomalieerkennung. Automatisierte Lineage, intelligente Orchestrierung und selbstheilende Pipelines bieten resilientere Systeme mit weniger manuellem Aufwand.

Fazit

Data Engineering ist eine wachsende Disziplin, die das Chaos roher Daten in organisierte, skalierbare, zuverlässige und zugängliche Informationen umwandelt. Es ermöglicht Unternehmen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen, KI- und Machine-Learning-Modelle zu erstellen, schnell auf Marktveränderungen zu reagieren und Daten als Produkt bereitzustellen.

Eine solide Data-Engineering-Infrastruktur ist von entscheidender Bedeutung, da die Datenmengen weiter explosionsartig ansteigen und Unternehmen zunehmend auf Datenerkenntnisse angewiesen sind. Ohne sie untergraben Datenfragmentierung und unzuverlässige Daten alle Analytics- und KI-Bemühungen und könnten in der heutigen wettbewerbsorientierten und regulierten Geschäftswelt katastrophale Folgen haben.

Das Verständnis von Konzepten, Prozessen, Lebenszyklusansätzen und Praxisanwendungen des Data Engineering hilft Unternehmen, bessere Entscheidungen über Dateninfrastruktur, Tool-Auswahl und Analysestrategie zu treffen.

Unternehmen mit einem starken Fokus auf Data Engineering können schneller agieren, intelligentere Entscheidungen treffen und Daten in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln.