In einem Satz ist Data Engineering das Management von Systemen, um Daten nutzbar zu machen. --- Vollständiger Artikel auf meinem Blog: https://cedricgaudissart.hashnode.dev/verstandnis-dafur-was-data-engineering-ist-ein-umfassender-leitfaden

1. Was ist Data
Engineering?
von Cédric Gaudissart
In einem Satz ist Data Engineering das Management von
Systemen, um Daten nutzbar zu machen. Der Lebenszyklus
des Data Engineering umfasst eine Reihe von Phasen, die
darauf abzielen, Rohdaten in nutzbare Daten umzuwandeln.

2. Von der
Datensammlung zur
Verarbeitung
Datensammlung
Data Engineers sammeln Daten aus
verschiedenen Quellen, einschließlich interner
Datenbanken, IoT-Geräten und externen APIs.
Diese Phase ist wesentlich für die
Ansammlung der Rohmaterialien, die für
Analysen notwendig sind.
Datenaufnahme
Dies beinhaltet die Übertragung von Daten an
Systeme zur Verarbeitung und Speicherung, oft
automatisiert durch Data Engineers. Diese
Phase muss effizient sein, um das Volumen
und die Geschwindigkeit der eingehenden
Daten zu bewältigen.
Datenverarbeitung
Data Engineers validieren, bereinigen und
transformieren Daten, um Qualität und
Nutzbarkeit zu gewährleisten. Dies umfasst
das Entfernen von Duplikaten, das Korrigieren
von Fehlern und das Transformieren der Daten
in ein konsistentes Format.

3. Integration und Speicherung von Daten
Datenintegration
Data Engineers kombinieren
Daten aus verschiedenen
Quellen, bereichern und
kontextualisieren
Informationen, um eine
ganzheitliche Sicht zu bieten.
Datenspeicherung
Data Engineers organisieren
und speichern Daten auf eine
skalierbare, sichere Weise,
bereit für den Zugriff und die
Analyse. Datenbanken, Daten-
Seen und Datenlager sind
Schlüsselkomponenten.
Datenorchestrierung
Data Engineers optimieren die
Koordination zwischen
verschiedenen Stufen,
automatisieren den Datenfluss
durch Pipelines und stellen
sicher, dass die Daten nahtlos
von der Sammlung zur Analyse
übergehen.

4. Sicherstellung von Datenqualität und
Zuverlässigkeit
Datenqualitäts
kontrolle
Data Engineers erhalten die
Zuverlässigkeit und
Integrität der Daten durch
kontinuierliches Monitoring,
Validierung und
Korrekturprozesse. Dies
gewährleistet die
allgemeine Qualität der
Daten für fundierte
Entscheidungsfindungen.
Wartung der
Datenpipeline
Data Engineers
aktualisieren, optimieren
und sichern kontinuierlich
die Datenprozesse und -
technologien, um einen
effizienten und konformen
Datenfluss zu
gewährleisten.
Datenarchivierung
Data Engineers bieten ein
sicheres Repository für
historische Daten, das die
Einhaltung von Vorschriften
und zukünftige
Zugänglichkeit erleichtert
und gleichzeitig die
Leistung des aktuellen
Systems optimiert.

5. Datenmanagement
Im gesamten Lebenszyklus des Data Engineering
werden strenge Datenmanagementpraktiken
aufrechterhalten, um Datenqualität, Datenschutz und
Governance zu gewährleisten. Dies unterstreicht den
Lebenszyklus des Data Engineering als Eckpfeiler für
datengesteuerte Organisationen.