Daten sind allgegenwärtig, und insbesondere in Unternehmen. Allerdings sind die Daten meist nicht alle in einem System gemeinsam verfügbar, sondern über eine komplexe System- und Applikationslandschaft verteilt. Um übergreifende Analysen zu ermöglichen, müssen die Daten zuverlässig erfasst, aufbereitet, transformiert und miteinander integriert werden. Genau hier kommt das Data Engineering ins Spiel.
Die Grundlage für Data Analytics, BI, Machine Learning und KI
Was ist Data Engineering?
Data Engineering ist die Disziplin, die sich mit der Entwicklung, dem Aufbau und der Wartung von robusten und skalierbaren Datenpipelines beschäftigt. Es geht darum, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren (ETL – Extract, Transform, Load), zu bereinigen, zu validieren und in einem Format zu speichern, das für Data Scientists, Analysten und andere Anwender leicht zugänglich ist.
Die Rolle des Data Engineers ist dabei verantwortlich für die komplette Implementierung der Datenstrecke von der Extraktion aus dem Quellsystem bis hin zur Bereitstellung eines effizienten integrierten Datenmodells, welches dann die Anforderungen der Anwender erfüllt.
Ziele von Data Engineering
Wie der Name schon sagt, gehört „Data Engineering“ in den Bereich der Ingenieurskunst. Es kommt dabei auf vielfältige Aspekte an, die eine Implementierung erfüllen muss:
- Zuverlässige Daten: Data Engineering stellt sicher, dass Ihre Daten korrekt, vollständig und konsistent sind.
- Skalierbarkeit: Robuste Datenpipelines können mit wachsenden Datenmengen problemlos umgehen.
- Effizienz: Automatisierte Prozesse sparen Zeit und Ressourcen.
Vielfältige Herausforderungen
Zur Bewältigung all der Aspekte bei Thema Data Engineering gibt es sowohl technisch als auch konzeptionell eine große Bandbreite an Technologien, Werkzeugen und Vorgehensmodellen.
Sie müssen sich entscheiden zwischen klassischen grafischen Tools wie Talend, Informatica und zwischen jüngeren Ansätzen wie dbt.
Letztlich ist dabei entscheidend eine Zielvision vor Augen zu haben, und die dafür notwendigen Puzzleteile zu finden und richtig zusammenzusetzen.
Typische Verarbeitungsstufen
Im Data Engineering hat sich mittlerweile auch eine mehrschichtige Architektur durchgesetzt, z.B. „Bronze“, „Silver“, „Gold“. In jeder Schicht steigt die Nutzlichkeit und damit der Wert der Daten durch die folgenden Verarbeitungsschritte:
1. Extraktion
In einem ersten Schritt müssen die Daten aus dem Quellsystem extrahiert oder durch eine direkte Anbindung bereitgestellt werden.
Diese Rohdaten entsprechen in der obigen Terminologie dem „Bronze Layer“.
2. Transformation
Sobald die Daten aus unterschiedlichen Systemen vorliegen, müssen diese aufbereitet werden. Ziel ist es, die Daten auf die wesentlichen Informationen zu vereinfachen, eine hinreichende Qualität zu erhalten, und ggf die unterschiedlichen Begriffswelten der verschiedenen Quellsysteme zu vereinheitlichen.
Das Ergebnis dieser Arbeit wird häufig als „Silver Layer“ bezeichnet.
3. Integration
Schließlich müssen die Daten in ein gemeinsames Modell integriert werden. Hierfür gibt es unterschiedliche Ansätze wie z.B. das vollintegrierte Modell eines DWHs oder eher lose gekoppelte Modelle in einem Data Mesh. In der Regel erfüllt erst diese Stufe die qualitativen Anforderungen für BI und Reporting.
Diese letzte Schicht wird gerne als „Gold Layer“ bezeichnet.
Wie dimajix Ihrem Unternehmen hilft
Als Experte auf dem Gebiet Big Data unterstützt dimajix Sie bei der Entwicklung einer einheitlichen Lösungsstrategie um die Herausforderungen der digitalen Transformation zu meistern
Konzeption und Architektur
Gemeinsam definieren wir die optimale Datenarchitektur für Ihr Unternehmen, sei es ein klassischer Data Warehouse, ein moderner Data Lake oder eine dezentrale Data Mesh-Architektur.
Beratung und Optimierung
Wir analysiere Ihre bestehenden Dateninfrastrukturen und identifiziere Verbesserungspotenziale. Wir helfen Ihnen auch kurzfristig bei der Analyse und Behebung konkreter Performanceprobleme.
Technologie-Expertise
Profitieren Sie für die Technologieauswahl von unserer langjährige und vielseitige Erfahrung in vielen Bereichen. Unter anderem:
- Hadoop Ökosystem, inklusive Hive, Spark, Kafka, HBase etc
- Trino & Starburst
- dbt
- Azure SQL / SQL Server / Postgres
- und vieles mehr…
Implementierung
Wir unterstützen Sie tatkräftig bei der Umsetzung Ihrer Vision im Bereich Plattform und Data Engineering. Dies umfasst sowohl Unterstützung bei dem Aufbau einer geeigneter Infrastruktur als auch die Implementierung konkreter Datenverarbeitungspipelines.
Häufige Fragen (FAQ) zu Data Engineering
Welche Technologien sind geeignet?
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Wie passt Data Engineering in mein Unternehmen?
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