Data Engineering spielt in datengetriebenen Unternehmen eine enorm wichtige Rolle, da große Datenmengen damit effizient nutzbar gemacht und optimiert werden können. In diesem Artikel erfährst du, was Data Engineering eigentlich ist, wie der typische Data-Engineering-Prozess aussieht und worin die Unterschiede zu Data Science und Data Analytics liegen.
Was ist Data Engineering?
Unter Data Engineering versteht man die Aufgabe, Rohdaten aus unterschiedlichen Quellen so aufzubereiten, dass sie für Data Scientists und andere Stakeholder innerhalb eines Unternehmens nutzbar werden. Der Data-Engineering-Prozess umfasst unter anderem den Aufbau von Datenpipelines, die Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, Daten verarbeiten und transformieren sowie sie hinter passenden Sicherheits- und Zugriffsebenen speichern. Ziel ist es, dass die Daten für Endnutzer leicht verfügbar sind – mit den jeweils richtigen Berechtigungen und Sicherheitsstandards.
Je nach eingesetzter Plattform arbeiten Data Engineers typischerweise mit Data Warehouses, Data Lakes, Data Lakehouses oder ähnlichen Systemen. Data Engineering unterstützt Unternehmen dabei, ihre Datenbestände sinnvoll zu nutzen, weil es einen entscheidenden Vorbereitungsschritt darstellt. Für datengetriebene Unternehmen gelten Data Engineers daher als zentrale Grundlage, um komplexe Anwendungsfälle wie Predictive Maintenance, Assurance, Personalisierung und viele weitere Use Cases überhaupt umzusetzen.
Wie sieht der Data-Engineering-Prozess aus?
- Anforderungsanalyse (Requirements Gathering)
In dieser Phase finden mehrere Abstimmungen mit Kunden oder internen Stakeholdern statt, um die Anforderungen an das System zu sammeln. Anschließend werden diese Anforderungen in konkrete Arbeitspakete heruntergebrochen. Das Ergebnis dieser Phase ist ein Plan für alle folgenden datenbezogenen Prozesse. - Designphase
Nach einer detaillierten Analyse der Anforderungen entwickeln Data Engineers mögliche Lösungsansätze. Dabei entstehen Workflows und Prozesse, die Best Practices in Bereichen wie Sicherheit, Compliance, Infrastruktur und Entwicklungsstandards berücksichtigen. Außerdem wird festgelegt, welche Tools, Technologien und Prozesse sich am besten eignen. - Datenmodellierung
In dieser Phase werden datenorientierte Strukturen analysiert und visualisiert. Das Hauptziel besteht darin, Beziehungen innerhalb der Daten sichtbar zu machen und verständlich darzustellen. Dieser Schritt ist besonders wichtig, um Skalierbarkeit frühzeitig mitzudenken und eine möglichst effiziente Datenverarbeitung und -abfrage sicherzustellen. - Zugriffs- und Berechtigungsmanagement
Diese Phase läuft parallel zur Designphase. Hier werden sämtliche Anforderungen rund um Zugriffe und Berechtigungen identifiziert. Anschließend werden die notwendigen Prozesse angestoßen, um die entsprechenden Zugriffe und Freigaben zu erhalten. - Datenintegration
In dieser Phase werden Systeme und Pipelines entwickelt, die Daten aus den Quellsystemen in Data Lakes oder ähnliche Speicherlösungen überführen. Zu den wichtigsten Aufgaben gehören unter anderem: Datenbereinigung, Design und Entwicklung von Data Lakes, Datenintegration, Entwicklung von Datenpipelines, Fehlerbehandlung und Retry-Systeme (falls erforderlich), Archivierung von Rohdaten (falls erforderlich), Testing und Dokumentation. - Datentransformation
Hier werden Systeme und Pipelines entwickelt, die Daten in Data Warehouses überführen und für Endnutzer verfügbar machen. Zu den zentralen Aufgaben zählen: Datenbereinigung, Standardisierung und Transformation von Daten, Design und Entwicklung von Data Warehouses, Entwicklung von ELT-/ETL-Pipelines, Implementierung von Data-Governance- und Datenmanagementsystemen, Fehlerbehandlung und Retry-Systeme (falls erforderlich), Archivierung verarbeiteter Daten (falls erforderlich), Testing und Dokumentation. - Automatisierung
Ziel dieser Phase ist die Automatisierung der Datenpipelines – beispielsweise mithilfe von Containerisierung und Virtualisierung. - Qualitätssicherung
Daten und Pipelines werden hier umfassend getestet. Dafür werden Testfälle erstellt, um das gesamte Datensystem zu validieren und zu überprüfen. Ziel ist eine hochwertige und zuverlässige Datenarchitektur. - User Acceptance Testing (UAT)
Die Projektergebnisse werden den wichtigsten Stakeholdern vorgestellt. Anschließend werden entsprechende Freigaben eingeholt, um Vollständigkeit und Korrektheit zu bestätigen. - Deployment
Der Go-live. In dieser Phase wird die Pipeline produktiv geschaltet.
Data Engineering vs. Data Science vs. Data Analytics
Data Engineering, Data Science und Data Analytics sind allesamt essenzielle Bestandteile moderner Datenarbeit. Obwohl sich alle drei Bereiche mit Daten beschäftigen, haben sie unterschiedliche Aufgaben und Verantwortlichkeiten innerhalb eines Unternehmens.
Data Engineering konzentriert sich auf den Aufbau und die Wartung der Infrastruktur für Datenspeicherung und Datenverarbeitung. Data Science hingegen beschäftigt sich damit, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen und Vorhersagemodelle zu entwickeln. Data Analytics fokussiert sich wiederum darauf, Daten zur Optimierung von Geschäftsentscheidungen und Prozessen einzusetzen – etwa durch Management-Dashboards oder die Optimierung des Return-on-Advertising-Spend (ROAS) in digitalen Marketingkampagnen.
Vereinfacht gesagt: Die Qualität der Ergebnisse von Data Scientists und teilweise auch Data Analysts hängt direkt von der Qualität der Arbeit der Data Engineers ab.
Welche Kenntnisse braucht man als Data Engineer?
Data Engineers verfügen typischerweise über fundierte Kenntnisse in Informatik, Programmierung und Datenbankmanagement.
Welche Kenntnisse braucht man als Data Scientist?
Data Science beschäftigt sich mit der Anwendung statistischer und rechnergestützter Methoden, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Deshalb haben Data Scientists meist einen starken Hintergrund in Mathematik, Statistik und Programmierung sowie Fachwissen in bestimmten Anwendungsbereichen.
Welche Kenntnisse braucht man als Data Analyst?
Data Analysts wiederum bringen häufig Erfahrung in Statistik, Datenvisualisierung und Business Intelligence mit. Wenn sie im Bereich Web oder App arbeiten, kennen sie sich außerdem oft sehr gut mit Analytics-Tools wie Google Analytics 4, Mapp oder Adobe Analytics sowie mit Visualisierungstools wie Looker Studio, Tableau oder Power BI aus.
Welche Tools und Technologien werden im Data Engineering häufig eingesetzt?
Data Engineering ist ein komplexes und sich schnell weiterentwickelndes Fachgebiet, das spezialisierte Tools und Technologien benötigt, um Datenpipelines, Data Warehouses und Data Lakes aufzubauen und zu betreiben.
Hier sind einige der wichtigsten Tools und Technologien, die häufig von Data Engineers verwendet werden:
- Apache Hadoop
Hadoop ist ein weit verbreitetes Open-Source-Framework für die verteilte Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen. - Apache Spark
Spark ist eine schnelle und flexible Engine zur Datenverarbeitung, die häufig zusammen mit Hadoop genutzt wird, um Datenanalysen und Machine-Learning-Aufgaben durchzuführen. - Apache Kafka
Kafka ist ein verteiltes Messaging-System für Echtzeit-Datenstreaming und Datenverarbeitung. - SQL Databases
SQL-Datenbanken wie MySQL, PostgreSQL oder Oracle werden häufig verwendet, um strukturierte Daten zu speichern und abzufragen. - NoSQL Databases
NoSQL-Datenbanken wie MongoDB, Cassandra oder DynamoDB eignen sich besonders für unstrukturierte oder semistrukturierte Daten. - Cloud-Plattformen
Cloud-Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure oder Google Cloud Platform (GCP) bieten skalierbare und kosteneffiziente Infrastrukturen für Datenspeicherung und Datenverarbeitung. - ETL-Tools
ETL-Tools wie Talend, Informatica oder Apache NiFi automatisieren den Prozess, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren, in ein nutzbares Format zu transformieren und anschließend in ein Data Warehouse oder einen Data Lake zu laden. - Workflow-Manager
Workflow-Manager wie Apache Airflow, Luigi oder Oozie helfen dabei, komplexe Datenverarbeitungsprozesse zu planen und zu verwalten. - Versionskontrollsysteme
Versionskontrollsysteme wie Git oder Subversion werden genutzt, um Code- und Konfigurationsänderungen in Data-Engineering-Projekten zu verwalten. - Monitoring-Tools
Tools wie Prometheus, Grafana oder der ELK-Stack überwachen den Zustand und die Performance von Datenpipelines, Data Warehouses und Data Lakes.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Data Engineering eine Vielzahl spezialisierter Tools und Technologien benötigt, um Daten effizient verwalten und nutzen zu können.
Wenn du wissen willst, was die Welt des Data Engineerings gerade so beschäftigt lies unsere 5 Data & AI Engineering Trends in 2026.
Welche Vorteile bietet Data Engineering für Unternehmen?
Data Engineering stellt Unternehmen die Infrastruktur und Werkzeuge zur Verfügung, die nötig sind, um Daten effizient zu speichern, zu verarbeiten und zu verwalten. Dadurch können Unternehmen fundiertere Entscheidungen auf Basis verlässlicher Daten treffen, ihre Prozesse optimieren und die Customer Experience verbessern – etwa durch neue Produkte und Services. Mit dem starken Wachstum und der breiten Nutzung von künstlicher Intelligenz in Gesellschaft und Arbeitswelt wird Data Engineering außerdem immer wichtiger, da es einen zentralen Bestandteil moderner Data Operations bildet.