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Glossar
Data Management

Data Engineering

Data Engineers entwerfen, bauen und betreiben die Systeme und Prozesse, die erforderlich sind, um Rohdaten in nutzbare Informationen umzuwandeln.

Bedeutung im DetailKontaktiere uns

Data Engineering ist ein zentraler Bestandteil moderner Unternehmen. Data Engineers spielen eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung von Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse. Durch ihre Arbeit ermöglichen sie es Unternehmen, datengetriebene Entscheidungen zu treffen und ihren Wettbewerbsvorteil zu stärken.

Aufgaben im Data Engineering

  • Datenintegration: Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Quellen (z.B. Datenbanken, APIs, Sensoren).
  • Datentransformation: Umwandlung von Rohdaten in ein für Analysen geeignetes Format.
  • Datenmodellierung: Erstellung von logischen und physischen Datenmodellen.
  • Datenlagerung: Auswahl und Konfiguration von geeigneten Speicherlösungen (z.B. Data Warehouses, Data Lakes).
  • Datenpipelines: Entwicklung von automatisierten Prozessen zur Datenextraktion, -transformation und -laden (ETL).
  • Datenqualität: Sicherstellung der Genauigkeit, Vollständigkeit und Konsistenz der Daten.

Warum ist Data Engineering wichtig?

  • Datengetriebene Entscheidungen: Data Engineers liefern die Grundlage für datenbasierte Entscheidungen, indem sie hochwertige Daten zur Verfügung stellen.
  • Skalierbarkeit: Sie bauen Systeme, die mit wachsenden Datenmengen umgehen können.
  • Effizienz: Durch Automatisierung von Prozessen steigern sie die Effizienz der Datenverarbeitung.
  • Innovation: Data Engineers ermöglichen die Nutzung neuer Technologien wie Machine Learning und künstliche Intelligenz.

Schlüsseltechnologien im Data Engineering

  • SQL: Die Standardsprache für die Arbeit mit relationalen Datenbanken.
  • Python: Eine vielseitige Programmiersprache für Datenanalyse und Machine Learning.
  • Cloud-Plattformen: Cloud-basierte Dienste wie AWS, Azure und GCP bieten skalierbare und kostengünstige Lösungen für Data Engineering.
  • Big Data-Technologien: Hadoop, Spark und andere Technologien für die Verarbeitung großer Datenmengen.

Hier sind einige weitere Themen, zu denen Du weitere Informationen findest:

Hinweis: Dieses Glossar wurde mit Unterstützung von KI-Technologien wie Gemini und ChatGPT erstellt und gepflegt.

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