Sehr geehrte Leserinnen und Leser,
Der Begriff „Data Engineering“ ist zurzeit in aller Munde. Er beschreibt die Aufbereitung von großen Datenmengen, um aus den darin enthaltenen Informationen einen echten Mehrwert zu gewinnen. Dies ist für Unternehmen elementar, damit in Zeiten von Big Data smarte Entscheidungen aus den riesigen Datenmengen abgeleitet werden können. Denn nur genaue und qualitativ hochwertige Daten führen zu den Lösungen, die von ihnen abhängen.
Analysen werden in Unternehmen immer wichtiger, weshalb auch Data Engineering zu einem Wettbewerbsvorteil und festem Bestandteil von Technologieinitiativen, die Unternehmen zum Erfolg verhelfen, geworden ist. Aus diesem Grund ist der Beruf eines Data Engineers in Unternehmen heutzutage unerlässlich. Die Hauptzuständigkeit hierbei besteht darin, den Datenstrom, auch Data Stream, innerhalb einer Organisation sicherzustellen, unter anderem mit Hilfe von Modellierung und Skalierung von Datenbanken.
Doch auch Unternehmen selbst sollten hinsichtlich der hohen Relevanz von Data Engineering Maßnahmen treffen, um eine langfristig erfolgreiche Data-Engineering-Praxis zu etablieren.
In 6 Schritten zur erfolgreichen Data-Engineering-Praxis
1. Klein anfangen
Zu Beginn sollte eine ganzheitliche Bestandaufnahme erfolgen, die klärt, wie gut oder schlecht das Unternehmen in Sachen Data Engineering aufgestellt ist. Daraus hervorgehend wird festgelegt, welche Teile der Unternehmensstrukturen geändert oder erweitert werden muss, um eine robustere Data Pipeline zu unterstützen. Zudem gilt es zu klären, in welche Tools bereits investiert wurde und in welchem Bereich das Unternehmen am meisten durch neue, moderne Technologien profitieren kann. Anschließend wird eine Analytik-Initiative, mit der begonnen werden soll, beschlossen.
Idealerweise wird mit einem überschaubaren Anwendungsfall gestartet, wie beispielsweise der Reparatur einer ineffizienten Data Pipeline, die zu lange für die Ausführung braucht.
2. Architektur vereinfachen
Ein analytischer Mehrwert lässt sich am schnellsten erzielen, wenn keine Hard- und Software mehr verwaltet werden muss. Mit einem Managed Cloud Service lassen sich Informationssysteme nahezu unbegrenzt dynamisch erweitern und verkleinern – automatisiert und jederzeit. Eine solche Lösung kann die Infrastruktur liefern, die die Unternehmensbedürfnisse vollständig erfüllt sowie sämtliche digitale IT-Herausforderungen löst. Darüber hinaus müssen IT-Experten weniger Systeme hosten und die manuelle Administration und Abstimmung wird reduziert.
3. Alle Beteiligten miteinbeziehen
Data Engineering ist Teamsache – deshalb gilt es besonders, alle Nutzer, Manager und Abteilungen, die davon profitieren könne, ins Boot zu holen. Dabei sollte geklärt werden, welche Data-Engineering-Ressourcen bereits vorhanden sind und welche Teammitglieder das Data Engineering unterstützen sollen. Außerdem bedarf es der Einholung von Unterstützung von Vorstand und Geschäftsführung. Daraufhin können die erforderlichen Fähigkeiten für die Datenaufnahme, -aufbereitung, -transformation und -bereitstellung entwickelt werden.
4. Data Governance von Anfang an berücksichtigen
Nach erfolgter Abstimmung mit den Fachbereichen und der IT müssen Verantwortliche für die Überwachung der Datenqualität bestimmt werden. Denn die Datensicherheit, -pflege und -reihenfolge sowie andere Datenverwaltungspraktiken müssen jederzeit nachvollziehbar umgesetzt werden. Hierbei ist es unerlässlich, dass das Unternehmen über eine DevOps-Strategie verfügt sowie die Festlegung der dafür Verantwortlichen.
5. Die richtige technologische Grundlage
Die Transformation von Daten erfordert eine große Menge an Rechenressourcen. Daher ist es sinnvoll, die Möglichkeit der modernen Datenverarbeitung in der Cloud bestmöglich auszuschöpfen. Eine ganzheitliche Cloud-Datenplattform kann eine Vielzahl von Workloads, einschließlich Data Warehouse, Data Pipelines, Datenaustausch, u.v.m. zusammenführen und so die Nutzung der Daten optimieren. Da sich die Daten an einer Stelle befinden, ist es einfacher auf sie zuzugreifen, sie zu analysieren und sie mit anderen Beteiligten auszutauschen.
6. Weichen für die Zukunft stellen
Bei der Auswahl von Data-Engineering-Technologien und der Einrichtung neuer Datenarchitekturen ist zu überlegen, wie die aktuellen Anforderungen des Unternehmens erfüllt und gleichzeitig die Weichen für die Zukunft gestellt werden können. Das Ziel muss es sein, alle Mitarbeiter, die auf Daten angewiesen sind, zu unterstützen.
