Was ist Data Engineering?
Data Engineering ist keine einzelne Sache, sondern ein Prozess!
Warum braucht ein Unternehmen Data Engineering?
Welche Vorteile bietet Data Engineering?
Das Wichtigste im Data Engineering
Klare Ziele setzen
Die richtigen Tools auswählen
Ergebnisse interpretieren
Die Schritte im Data Engineering
1. Anforderungen definieren
Hier müssen gemeinsam die Antworten auf mögliche Fragen bezüglich der Ziele für den Prozess bestimmt werden wie z.B.:
- Aus welchen Quellen stammen die Daten?
- Ist noch zusätzliches Tracking nötig?
- Wo sollen die Daten gespeichert werden?
- Wie sollen die Daten später aufbereitet werden?
- Ist es ein starrer Datensatz oder braucht es automatisierte Prozesse?
Je nach Anforderungen sprechen wir eine unterschiedliche Empfehlung für die Tools aus, die für das Abrufen, Abspeichern und Verarbeiten zur Grundlage genommen werden. Dazu gehören:
1. Anforderungen definieren
In diesem Schritt bestimmen wir gemeinsam die Antworten auf mögliche Fragen bezüglich der Ziele für den Prozess wie z.B.:
- Aus welchen Quellen stammen die Daten?
- Ist noch ein zusätzliches Tracking nötig?
- Wo sollen die Daten gespeichert werden?
- Wie sollen die Daten später aufbereitet sein?
- Ist es ein starrer Datensatz oder braucht es automatisierte Prozesse?
2. Daten abrufen
Die Daten müssen in ein gewünschtes Framework gebettet werden, das mit dem Tool für die spätere Speicherung in Übereinkunft gebracht werden muss. Dabei kann mithilfe von ETL Tools auch das Abrufen automatisiert werden, um Reports dauerhaft aktuell zu halten.
Mögliche Tools für die Automatisierung der Datenabfragen können sein:
2. Daten abrufen
Die Daten werden in ein gewünschtes Framework gebettet, das mit dem Tool für die spätere Speicherung in Übereinkunft gebracht wird. Mithilfe von ETL Tools wird auch das Abrufen automatisiert, um Reports dauerhaft aktuell zu halten.
3. Daten abspeichern
Um die Daten nach dem Abrufen für die Verarbeitung zu verwenden, muss die Speicherung der Daten optimiert werden. Hier fällt grundsätzlich die Wahl auf ein Cloud-basiertes System oder eine lokale Datenablage.
Cloud basierte Vorteile:
- Leistungsbereitstellung und Rechenleistung ist günstiger und berechenbarer
- Integrierte Systeme für die Weiterverarbeitung
- Abrufen und Speichern liegen näher beieinander
- Kosten und Leistungen können schneller an die aktuellen Bedürfnisse angepasst werden
Lokale Vorteile:
- Höhere Kontrolle über die Server
- Komplette Kontrolle über alle Prozesse
3. Daten abspeichern
Um die Daten nach dem Abrufen für die Verarbeitung zu verwenden, muss die Speicherung der Daten optimiert werden. Hier fällt grundsätzlich die Wahl auf ein Cloud-basiertes System oder eine lokale Datenablage.
Cloud basierte Vorteile:
- Leistungsbereitstellung und Rechenleistung ist günstiger und berechenbarer
- Integrierte Systeme für die Weiterverarbeitung
- Abrufen und Speichern liegen näher beieinander
- Kosten und Leistungen werden schneller an die aktuellen Bedürfnisse angepasst
Lokale Vorteile:
- Höhere Kontrolle über die Server
- Komplette Kontrolle über alle Prozesse
4. Daten verarbeiten
Hier findet die Aufbereitung der relevanten Datenmengen für die spätere Darstellung statt. Meist wird nur ein kleiner Teil der Daten gebraucht, der aber präzise verarbeitet sein muss, um eine schnelle und aussagekräftige Analyse zu gewährleisten. Die Verarbeitungsgrundlagen kommen stark auf die vorher ausgewählten Tools an.
Mithilfe von Python, Java oder Scala werden die Daten brauchbar formatiert. Eine hohe Qualität an dieser Stelle sorgt für hochqualitative Ergebnisse. Mit SQL können dann die entsprechenden Verarbeitungsanfragen gestellt und an die Visualisierungstools gesendet werden.
4. Daten verarbeiten
In diesem Schritt findet die Aufbereitung der relevanten Datenmengen für die spätere Darstellung statt. Meist wird nur ein kleiner Teil präzis verarbeiteter Daten gebraucht, um eine schnelle und aussagekräftige Analyse zu gewährleisten. Die Verarbeitungsgrundlagen kommen stark auf die vorher ausgewählten Tools an.
5. Daten visualisieren
Es gibt eine große Auswahl an Darstellungstools, aus denen Ergebnisse abgeleitet werden können. Alle haben spezifische Stärken und Schwächen. Auch hier können wir durch langjährige Erfahrung und Expertise im Feld eine hochwertige Beratung liefern. Einen tieferen Einblick in unsere Expertise im Dashboarding finden sie HIER.
Mögliche Tools für die Visualisierung:
5. Daten visualisieren
Es gibt eine große Auswahl an Darstellungstools, aus denen Ergebnisse abgeleitet werden können. Alle haben spezifische Stärken und Schwächen. Auch hier können wir durch langjährige Erfahrung und Expertise im Bereich Data Engineering eine hochwertige Beratung liefern. Einen tieferen Einblick in unsere Expertise im Dashboarding finden Sie hier.
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