Dateningenieure müssen Höchstleistungen erbringen, um voranzukommen, doch häufig bestehen in ihren Fähigkeiten Lücken, die geschlossen werden müssen.
Wenn Sie Dateningenieur sind oder einer werden möchten, benötigen Sie eine Reihe von Fähigkeiten in Ihrem sprichwörtlichen professionellen Werkzeugkasten, um in diesem Bereich wettbewerbsfähig zu bleiben und die besten Jobs zu ergattern.
Der beste Weg zum Erfolg besteht deshalb darin, sich nicht auf ein Spezialgebiet zu konzentrieren, sondern nach allen möglichen Fähigkeiten zu suchen und diese gründlich zu fördern.
Vor diesem Hintergrund ist jetzt der perfekte Zeitpunkt, einen Blick auf die Schlüsselkompetenzen zu werfen, die von modernen Dateningenieuren erwartet werden. So erhalten Sie einen Rahmen, an dem Sie sich orientieren können, wenn Sie Ihre eigenen Karriereziele verfolgen und in dieser Nische wachsen möchten.
Demonstration grundlegender Programmierkenntnisse mit Python und SQL
Die Beherrschung bestimmter Programmiersprachen ist für die Datentechnik von grundlegender Bedeutung, es gibt jedoch zahlreiche Optionen. Aus diesen Gründen sollte die Beherrschung von Python und SQL ganz oben auf Ihrer Liste stehen:
Python
Python ist für seine Vielseitigkeit und Benutzerfreundlichkeit bekannt und ein unverzichtbarer Bestandteil der Datenmanipulation und -analyse. Seine umfangreichen Bibliotheken, wie Pandas für die Datenverarbeitung und TensorFlow für maschinelles Lernen, machen es zu einem unverzichtbaren Werkzeug.
Obwohl sie im Bereich der Entwicklung weniger verbreitet ist als JavaScript oder HTML, ist sie dennoch eine Sprache, die 49,28 % der Programmierer im Sortiment und ist bei datenbasierten Anwendungen der Platzhirsch.
SQL
Diese Sprache bleibt der Goldstandard für die Verwaltung von Datenbanken. Egal, ob Sie große Datensätze abfragen oder komplexe Verknüpfungen durchführen, SQL ist unverzichtbar, um umsetzbare Erkenntnisse aus relationalen Datenbanken zu gewinnen – beispielsweise für Marketingzwecke.
Ein praktisches Beispiel
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Unternehmen Kundenverhaltensmuster aus seiner Verkaufsdatenbank analysieren muss, um Marketingstrategien effektiv anzupassen.
Mit Python kann ein Dateningenieur Skripte schreiben, um die Extraktion und Transformation dieser Daten zu automatisieren. Anschließend kann er mit SQL komplexe Abfragen durchführen, um Trends aufzudecken, die als Grundlage für strategische Entscheidungen dienen.
Wie Sie sehen, können Sie mit der Beherrschung dieser Sprachen nicht nur Ihre täglichen Aufgaben effizienter erledigen, sondern sich auch als Schlüsselspieler in strategischen Geschäftsabläufen positionieren. Und wenn Sie Ihre Fähigkeiten eindeutig unter Beweis stellen möchten, wählen Sie Werden Sie ein zertifizierter Data Engineer ist ein sinnvoller Schritt, denn er demonstriert Ihr Können auf anerkannte und effiziente Weise.
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Verteilte Systeme verstehen
Damit Dateningenieure Vorgänge skalieren oder die Verarbeitungsgeschwindigkeit erhöhen können, müssen sie über verteilte Systeme informiert sein. Folgendes müssen Sie über diesen kritischen Bereich wissen:
Skalierbarkeit und Fehlertoleranz
Verteilte Systeme ermöglichen die Datenverarbeitung über mehrere Maschinen hinweg, was nicht nur die Leistung verbessert, sondern auch Redundanz bei Systemausfällen bietet.
Datenverarbeitungs-Frameworks
Technologien wie Apache Hadoop und Apache Spark sind von zentraler Bedeutung – wir werden später noch näher darauf eingehen. Das Ökosystem von Hadoop hat sich beispielsweise bei der kostengünstigen Verarbeitung großer Datenmengen bewährt, während Spark außergewöhnliche Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit für Echtzeitanalysen bietet.
Dies ist von Bedeutung, denn während die Datenanalyse von den meisten Unternehmen als vorrangige Investition angesehen wird, 87,9 % der Unternehmenglauben nur 37 %, dass sie die Qualität der ihnen zur Verfügung stehenden Daten erfolgreich verbessert haben – ein erfahrener Ingenieur ist in diesem Zusammenhang also von unschätzbarem Wert.
Ein praktisches Beispiel
Ein Einzelhandelsunternehmen könnte Hadoop verwenden, um jahrelange Kundentransaktionsdaten zu speichern und zu verarbeiten, die auf Hunderten von Servern verteilt sind. Mit Spark könnte das Unternehmen dann Echtzeitanalysen der jüngsten Transaktionen durchführen, um Preise oder Werbeaktionen in Zeiten mit hoher Nachfrage dynamisch anzupassen.
Das Beherrschen dieser Technologien verleiht Ihnen die Fähigkeit, Projekte zu leiten, die Robuste Infrastrukturlösungendie natürlich für Unternehmen, die mit großen Datensätzen arbeiten, von entscheidender Bedeutung sind.
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ETL-Prozesse wertschätzen
Die effiziente Verwaltung der ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) ist eine weitere wichtige Fähigkeit für Dateningenieure und tatsächlich gibt es eine ganze Branche, die sich um Softwareplattformen und Tools dreht, die für die Verwaltung dieser Prozesse entwickelt wurden. eine Bewertung von 11,86 Milliarden Dollar in der neuesten verfügbaren Marktanalyse. Hier ist ein Überblick darüber, warum die Verfeinerung dieser Fähigkeit so wichtig ist:
Die Fähigkeit, Daten effektiv aus unterschiedlichen Quellen abzurufen, ist von entscheidender Bedeutung. Dazu gehört der Umgang mit unterschiedlichen Formaten und Strukturen wie JSON, XML oder direkt von APIs.
Datentransformation
Um sicherzustellen, dass der Datensatz für Analysen nutzbar ist, werden Techniken wie Normalisierung, Aggregation und Datenbereinigung angewendet. Fortgeschrittene Kenntnisse dieser Prozesse reduzieren Fehler und verbessern die Datenqualität.
Daten werden geladen
Nach der Transformation ermöglicht das Laden der Daten in ein geeignetes Speichersystem weitere Analysen oder Business-Intelligence-Vorgänge.
Ein praktisches Beispiel
Stellen Sie sich ein Finanzdienstleistungsunternehmen vor, das täglich Einblicke in Markttrends benötigt. Ein effizienter ETL-Prozess könnte das Extrahieren von Transaktionsdaten mehrerer Börsen umfassen, die Transformation dieser Daten, damit sie mit den Analysetools des Unternehmens übereinstimmen, und das Laden der Daten in eine leistungsoptimierte Datenbank jeden Tag vor Börseneröffnung.
Kurz gesagt: Kenntnisse im Bereich ETL können Ihre technischen Fähigkeiten steigern und auch Ihre Fähigkeit verbessern, analytikbasierte Entscheidungen in Echtzeitumgebungen zu unterstützen.
Wir haben bereits erwähnt, dass Datentools wie Apache Hadoop und Spark oft eine Voraussetzung sind, um die Anforderungen moderner Unternehmen zu erfüllen. Daher ist die Verwendung dieser Tools eine Fähigkeit, die es zu fördern gilt. Hier ist ein kurzer Überblick über jedes dieser Tools:
Apache Hadoop
Ideal für die Handhabung großer Datenmengen in einer verteilten Umgebung. Es verwendet das HDFS (Hadoop Distributed File System) für den Hochdurchsatzzugriff auf Anwendungsdaten.
Laut einer Studie von Allied Market Research wird der Hadoop-Markt voraussichtlich auf mehr als 842 Milliarden Dollar bis 2030Dies spiegelt die steigende Nachfrage nach skalierbaren Big Data-Lösungen und die damit verbundene Forderung an Dateningenieure wider, sich mit diesem Thema vertraut zu machen.
Apache Spark
Spark ist für seine Geschwindigkeit bei der analytischen Verarbeitung bekannt und arbeitet sowohl im Speicher als auch auf der Festplatte. Es eignet sich besonders gut für maschinelles Lernen, Echtzeit-Streaming und komplexe Algorithmen, die einen schnellen iterativen Zugriff auf Datensätze erfordern.
Ein praktisches Beispiel
Stellen Sie sich ein E-Commerce-Unternehmen vor, das täglich benutzergenerierte Daten im Terabyte-Bereich verarbeitet. Durch die Nutzung von Hadoop für kostengünstige Speicherung und Stapelverarbeitung in Kombination mit Spark für Echtzeit-Empfehlungsalgorithmen kann das Unternehmen das Benutzererlebnis durch personalisierte Einkaufsvorschläge verbessern und gleichzeitig Backend-Vorgänge effizient verwalten.
Im Wesentlichen verschafft Ihnen der geschickte Umgang mit diesen Technologien eine Vorreiterrolle bei der Bewältigung einiger der größten Datenherausforderungen unserer Zeit – und steigert so Ihre Beschäftigungsfähigkeit (und Ihr Verdienstpotenzial) erheblich.
Effektive Kommunikation, um Daten in Strategien umzusetzen
Die Fähigkeit, komplexe Informationen klar und effektiv zu kommunizieren, ist eine der wichtigsten Soft Skills für Dateningenieure, da sie eine Brücke zwischen der technischen Welt und strategischen Geschäftserkenntnissen schlägt und in den folgenden Kontexten Anwendung findet:
Stakeholder-Präsentationen
Damit Ihre datengestützten Erkenntnisse umsetzbar und verständlich sind, müssen Sie Ihre Botschaft auf die Zielgruppe zuschneiden – ob Führungskräfte der obersten Führungsebene oder Marketingteams.
Dokumentation
Durch das Schreiben einer klaren, prägnanten Dokumentation Ihrer Datenprozesse können andere Teammitglieder Ihre Arbeit verstehen und möglicherweise replizieren, ohne dass sie ständig angeleitet werden müssen.
Trainingseinheiten
Gelegentlich müssen Sie Schulungen für nichttechnisches Personal durchführen, um es in die Lage zu versetzen, die ihnen zur Verfügung stehenden Datentools besser zu nutzen.
Ein praktisches Beispiel
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Dateningenieur die Ergebnisse eines komplexen Vorhersagemodells erklären muss, das Verkaufstrends prognostiziert. Durch die Verwendung vereinfachter Visualisierungen und nachvollziehbarer Analogien hilft er dem Vertriebsteam erfolgreich zu verstehen, wie es seine Strategien auf der Grundlage dieser Erkenntnisse anpassen kann.
All dies ist von größter Bedeutung, da Unternehmen derzeit auf datengesteuerte Kulturen umsteigen. nur 21% glauben, dass sie erfolgreich eine solche Lösung eingeführt haben. Dies ist ein Problem, das Dateningenieure lösen können – solange ihre Kommunikationsfähigkeiten auf dem neuesten Stand sind.
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Probleme im Handumdrehen lösen
Effektives analytisches Denken und lösungsorientierte Ansätze können das Ergebnis eines Projekts erheblich beeinflussen. Dateningenieure müssen daher die folgenden Dinge mitbringen, um ihre tägliche Arbeit optimal erledigen zu können:
Probleme erkennen
Ein Data Engineer muss Unstimmigkeiten in Datenprozessen oder -ausgaben schnell erkennen können. Dies kann das Debuggen von Code, die Optimierung der Datenspeicherung oder die Überarbeitung von Datenworkflows zur Verbesserung der Effizienz umfassen.
Strategisches Denken
Durch die Anwendung eines strategischen Ansatzes zur Problemlösung wird sichergestellt, dass die Lösungen nicht nur unmittelbare Probleme beheben, sondern auch mit den langfristigen Geschäftszielen übereinstimmen. All dies ist hilfreich, wenn Sie planen, einmal eine Führungsposition einzunehmen.
Innovative Lösungen
Wenn Sie Kreativität in Ihren Problemlösungsprozess einbringen, kann dies zu innovativen Technologieanwendungen führen, die Zeit und Ressourcen sparen.
Ein praktisches Beispiel
Stellen Sie sich ein Telekommunikationsunternehmen vor, das mit Kundenabwanderung konfrontiert ist. Durch die Identifizierung von Mustern in den Daten zum Kundenverhalten könnte ein erfahrener Dateningenieur einen Algorithmus entwickeln, der potenzielle Abwanderung vorhersagt. Die Umsetzung gezielter Interventionen auf der Grundlage dieser Vorhersagen könnte die Abwanderungsrate dann deutlich senken.
Durch die Entwicklung starker Problemlösungskompetenzen können Sie technische Probleme effektiv angehen und auch einen bedeutenden Beitrag zur Erreichung strategischer Organisationsziele leisten was oft bedeutet Neuausrichtung der Herangehensweise an Rätsel insgesamt.
Die potenziellen Vorteile lassen sich im Einzelfall nicht quantifizieren, aber Unternehmen können bei der Erzielung gewünschter Ergebnisse eine Verbesserung um 10 bis 60 Prozent erzielen, wenn sie die Problemlösung ernst nehmen und strategisch angehen.
Zusammenarbeit mit Kollegen
Datenprojekte sind zwangsläufig vielschichtig und erfordern große und vielfältige Teams, um überhaupt in Gang gebracht werden zu können. Dies bedeutet natürlich, dass die Fähigkeit zur effektiven Zusammenarbeit bei allen Beteiligten unverzichtbar ist.
Dateningenieure müssen abteilungs- und fachübergreifend zusammenarbeiten, um sicherzustellen, dass die Datenlösungen umfassendere Geschäftsziele erfüllen. Dabei sind folgende Überlegungen zu berücksichtigen:
Funktionsübergreifende Teams
Durch die Zusammenarbeit mit Fachleuten aus unterschiedlichen Abteilungen wie IT, Marketing und Finanzen entwickeln Sie eine ganzheitliche Sicht auf die Geschäftsanforderungen und erfahren, wie Daten diese Ziele vorantreiben können. Durch den Einsatz von Tools für die Zusammenarbeit wird dieser Ansatz noch weiter verbessert.
Feedbackschleifen statt Echokammern
Durch die Einrichtung regelmäßiger Feedback-Mechanismen wird sichergestellt, dass Dateninitiativen mit den Erwartungen der Benutzer und den Geschäftszielen in Einklang gebracht werden. Allerdings dürfen sie nicht zu Echokammern werden, in denen nur eine begrenzte Anzahl von Ansichten zum Ausdruck kommt.
Konfliktlösung
Durch die wirksame Aufarbeitung von Meinungsverschiedenheiten und Missverständnissen wird sichergestellt, dass Projekte auf Kurs bleiben und ihre strategischen Ziele erreichen.
Ein praktisches Beispiel
Angenommen, eine Einzelhandelskette bringt eine neue Produktlinie auf den Markt und verlässt sich bei der Bestandsverteilung auf prädiktive Analysen.
Ein Dateningenieur, der eng mit dem Lieferkettenteam und den Verkaufsleitern zusammenarbeitet, kann Erkenntnisse liefern, die dafür sorgen, dass in allen Filialen optimale Lagerbestände aufrechterhalten werden und so Unter- oder Überbestände vermieden werden.
All diese Fakten sind deshalb relevant, weil es handfeste Belege dafür gibt, dass Probleme bei der Zusammenarbeit der Hauptgrund dafür sind, warum viele Projekte am Arbeitsplatz scheitern oder zum Scheitern verurteilt sind.
Durch die Zusammenarbeit können sich die Menschen auf die anstehende Aufgabe konzentrieren. 64 % länger als wenn sie alleine arbeiten und wenn es darüber hinaus ein klares Ziel und einen Anreiz gibt, wird die Leistung noch einmal deutlich gesteigert. Wenn Sie als Dateningenieur der Katalysator für die Zusammenarbeit sein können, werden die Belohnungen folgen.
Umgang mit Data Governance
Datenverwaltung ist sowohl eine Compliance-Anforderung für Unternehmen als auch ein strategisches Gut für jeden Dateningenieur. Auf dem Laufenden zu bleiben und robuste Datenverwaltungsrahmen zu implementieren, stellt sicher, dass die Daten korrekt, zugänglich und sicher bleiben – wobei die folgenden Schritte dabei berücksichtigt werden:
Datenqualitätsmanagement
Durch die Gewährleistung der Genauigkeit und Konsistenz der Daten über verschiedene Plattformen hinweg lassen sich kostspielige Fehler vermeiden und Entscheidungsprozesse verbessern. Wir haben dies bereits zuvor erwähnt, aber es ist eine Wiederholung wert.
Zugriffskontrollen
Durch die Einrichtung geeigneter Benutzerberechtigungen werden vertrauliche Informationen vor unbefugtem Zugriff geschützt und gleichzeitig den erforderlichen Stakeholdern ermöglicht, die Daten effektiv zu nutzen. Angesichts der Tatsache, dass Verstöße Unternehmen heute über 4 Millionen US-Dollar im Durchschnittdies ist ein zentrales Anliegen.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Wenn Sie sich über Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO in Europa oder den CCPA in Kalifornien auf dem Laufenden halten, können Sie rechtliche Strafen vermeiden und durch die Gewährleistung des Datenschutzes der Verbraucher das Vertrauen der Öffentlichkeit bewahren.
Ein praktisches Beispiel
Stellen Sie sich einen Gesundheitsdienstleister vor, der Patientenakten verwaltet. Durch die Implementierung umfassender Richtlinien zur Datenverwaltung stellen sie nicht nur die Einhaltung der HIPAA-Vorschriften sicher, sondern verbessern auch die Integrität und Zuverlässigkeit der Patientendaten, die von medizinischem Fachpersonal für bessere Behandlungsergebnisse verwendet werden.
Angesichts dessen nur 42 % der Unternehmen die eine Optimierung der Datenverwaltung anstreben, um die Compliance und Produktivität zu steigern, das Gefühl haben, dass sie mit diesem Ziel auf dem richtigen Weg sind. Die Festigung Ihrer Fachkompetenz auf diesem Gebiet wird Sie für aktuelle und potenzielle Arbeitgeber unverzichtbar machen.
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Abschluss
Es lohnt sich, an diesen Fähigkeiten zu arbeiten, von denen einige spezifisch für die Datentechnik sind, während andere problemlos auf alle Berufsfelder übertragbar sind, unabhängig von Ihren langfristigen Zielen.
Kenntnisse in Programmiersprachen und Big-Data-Tools sind wichtig für den Erfolg bestimmter Projekte, können aber auch später in Ihrer Karriere hilfreich sein, wenn Sie beispielsweise auf Führungsebene tätig sind. Und Soft Skills wie effektive Kommunikation und reibungslose Zusammenarbeit verbessern Ihre Aussichten auf ganzer Linie.
Jetzt sind Sie an der Reihe, die Führung zu übernehmen und Ihr Abenteuer der Weiterbildung zu beginnen – denn das Endziel könnte Ihr Leben verändern.
