Data Engineer Aufgaben

Die Definition des Berufsbildes des Data Engineers zeichnet sich primär durch drei Aufgaben aus: dem Modellieren, Analysieren und Bereitstellen von Daten.

Data Engineer Aufgaben: Definition und Beschreibung des Jobs

Daten sind die Währung der Zukunft. Big-Data-Lösungen und Smart-Clouds dominieren die heutigen Infrastrukturen und das Datenmanagement aller Unternehmen. Innerhalb des Data-Science-Teams übernimmst du die Aufgaben der Erstellung, Archivierung, Aufbereitung sowie Bereitstellung von Daten. Das bedeutet zugleich, dass du dafür verantwortlich bist, sogenannte Data-Pipelines, also die Übertragung von Daten in ein zentrales System, zu erstellen und es so möglich machst, dass die Daten lesbar sind.

Was macht ein Data Engineer: Rolle innerhalb des Data Teams

Die Datenstrukturen unterscheiden sich nach den technischen Anforderungen: Als Data Engineer kannst du in Bereichen wie Industrie 4.0 oder Internet of Things Innovationsprozesse mitgestalten. Big Data ist hingegen bereits in allen Unternehmen angekommen. Deine Aufgabe ist es, eine Infrastruktur zu schaffen, welche die Analyse und Verwendung von Daten gewährleistet.

Als Datentechniker:in arbeitest du in einem festen Team mit einem Data Scientist und einem Data Artist zusammen. Data Engineer vs. Data Scientist – Wo liegen die Unterschiede? Beide Berufsgruppen befassen sich unter anderem mit der Analyse von Daten. Der Unterschied liegt darin, dass der Data Engineer die gesamte Bereitstellung der Daten steuert, während der Data Scientist auf Schnittstellen zur Analyse zurückgreift, welche der Data Engineer modelliert hat.

Konkret bedeutet dies, dass ein Data Engineer ein tieftechnisches Wissen benötigt. Zu den konkreten Aufgaben zählen:


  • Modellierung von skalierbaren Datenbanken
  • Aufbau und Pflege der IT-Infrastruktur
  • Gewährleistung von IT-Sicherheit und Datenschutz
  • Programmierung und Skripten von Datenstrukturen
  • Statistische Auswertung, Visualisierung und Kommunikation von Daten
  • Datenverarbeitung mittels technischer Prozesse wie ETL
  • Monitoring von Daten


Data Engineer Skills: Dieses Wissen bringst du mit

Begriffe wie ETL, Python, SQL, Spark und Hadoop sind für dich keine Fremdwörter? Dann beherrschst du die wichtigsten Programme und Sprachen, die du für deine Arbeit als Data Engineer benötigst. Das notwendige Wissen erzielst du in einem Informatikstudium oder einem Studium im Bereich Business Intelligence.

Spaß am Programmieren und das Kennen der Bedürfnisse der Kolleg:innen sind wichtige Voraussetzungen für den Job. Data-Scientists-Kenntnisse sind entsprechend vorauszusetzen. Sie helfen dabei, Daten so bereitzustellen, dass Data Scientists diese bestmöglich und gewinnbringend für das Unternehmen analysieren können.

Die Data Engineering Aufgaben bestehen vor allem in der Lösung von Problemen. Ein hohes Maß an Geduld und ein langer Atem sind notwendig, um die hochkomplexen Systeme durchschauen zu können. Die Arbeit im Team ist zudem nicht zu unterschätzen. Ein kommunikatives Wesen ist nicht nur für die Zusammenarbeit günstig, sondern auch für die Präsentation der Daten gegenüber Führungskräften.