Big Data Engineer

Big Data Engineer Jobprofil

Was ist ein Big Data Engineer?

Ein Big Data Engineer ist ein IT-Experte, der sich mit der Entwicklung und Verwaltung großer Dateninfrastrukturen befasst. Er ist auf Erfassung, Zusammenführung und Integration großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten aus externen sowie internen Quellen fokussiert. Die Arbeit mit heterogenen Datenformaten gehört ebenso zu seinem Aufgabenbereich wie Datenvisualisierung und die Gewährleistung von Datenqualität und -sicherheit.

Was versteht man unter Big Data?

Big Data bezeichnet volumenreiche und komplexe Datenmengen, die aufgrund ihrer Größe, Entstehungsgeschwindigkeit und Vielfalt nicht mit herkömmlichen Methoden effizient verarbeitet werden können. Quellen sind u.a. unternehmerische Transaktionen, Social Media, Sensoren, Mobilgeräte sowie Websites. Die Daten werden in Echtzeit generiert und umfassen strukturierte Daten in relationalen Datenbanken ebenso wie unstrukturierte Daten wie Texte, Bilder, Audiodateien, Videos und Logdateien.

Was macht ein Big Data Engineer?

Entwicklung einer effizienten Datenarchitektur: Der Big Data Engineer entwirft, implementiert und pflegt Daten-Infrastrukturen — von Datenbanken und Datenpipelines bis zu Data Warehouses und weiteren Systemen. APIs ermöglichen die Kommunikation und den Datenaustausch zwischen Softwareanwendungen.

Daten-Akquise: Erfassung, Zusammenführung und Integration von Daten aus verschiedenen internen und externen Quellen, häufig mit heterogenen Datenformaten. Eingesetzte Techniken sind Web Crawling, Web Scraping und APIs.

Implementierung von Datenverarbeitungslösungen: Entwicklung und Implementierung unternehmensgerechter, effizienter Datenverarbeitungslösungen — Auswahl von Technologien, Data Warehouses, Data Lakes oder anderen Speicherlösungen für große Datenmengen.

Datenintegration und -verarbeitung: Big Data Engineers entwickeln ETL-Prozesse (Extract, Transform, Load) und programmieren Skripte; sie nutzen Tools wie Hadoop, Spark oder Apache Kafka.

Performance-Optimierung und Skalierung: Anpassung der Dateninfrastruktur an Unternehmensspezifika, Feinabstimmung von Datenbankabfragen, Parallelverarbeitung und Pipeline-Tuning.

Datenschutz und Systemsicherheit: Implementierung von Sicherheitsmaßnahmen gemäß Datenschutzbestimmungen — Verschlüsselung sensibler Daten, Verwaltung von Zugriffsrechten und Durchsetzung von Sicherheitsrichtlinien.

Mit welchen Tools arbeitet ein Big Data Engineer?

Zu Verarbeitung, Speicherung und Analyse stehen dem Big Data Engineer diverse moderne Tools zur Verfügung. Zu den gängigsten von ihnen gehören:

• Python — eine flexible Programmiersprache zur Entwicklung von Skripten und Workflows.
• SQL — Abfragesprache für die Kommunikation mit relationalen Datenbanken. Die Mehrzahl der derzeit existierenden Datensysteme ist mit SQL-Schnittstellen ausgestattet.
• NoSQL-Datenbanken — NoSQL steht für Not only SQL. NoSQL-Datenbanken wie Cassandra, MongoDB, HBase und Couchbase folgen einem nicht-relationalen Ansatz. Sie benötigen keine definierten Tabellenschemata, skalieren horizontal und eignen sich vornehmlich zur Erfassung und Verarbeitung unstrukturierter Daten.
• Hadoop — Open-Source-Software-Framework für die verteilte Verarbeitung großer Datensätze. Es umfasst das Hadoop Distributed File System (HDFS) zur Speicherung von Daten sowie MapReduce zur parallelen Verarbeitung.
• Apache Spark — Cluster-Computing-Framework, das eine Echtzeit-Datenverarbeitung, maschinelles Lernen und interaktive Abfragen ermöglicht. Spark unterstützt auch Streaming-Datenverarbeitung.
• Apache Kafka — verteilte Streaming-Plattform, die es ermöglicht, große Mengen an Streaming-Daten in Echtzeit zu erfassen, zu speichern und zu verarbeiten.
• Cloud-Plattformen — Cloud-basierte Plattformen wie Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure und Google Cloud Platform mit diversen Speicherlösungen, Datenverarbeitungs-Engines und Analysetools.

Big Data Engineer und verwandte Rollen

Ein Big Data Engineer als hochqualifizierte Fachkraft für Datenerfassung, -verarbeitung und -analyse arbeitet eng mit IT-Spezialisten zusammen, deren spezifische Arbeitsbereiche ähnliche Qualifizierungen und Fähigkeiten erfordern.

Der Data Scientist ist verantwortlich für die Entwicklung von Modellen und Algorithmen zur Analyse von Daten sowie deren Auswertung. Er verwendet statistische Analysen, maschinelles Lernen und Data-Mining-Techniken, um aktuelle Muster und Trends zu identifizieren.

Ein Data Analyst analysiert Daten-Konvolute und präsentiert die Resultate in Form von Berichten, Dashboards und visuellen Darstellungen. Diese bilden die Grundlage für Entscheidungsfindungen und Marketingstrategien.

Datenarchitekten erarbeiten Datenmodelle und -architekturen, die eine effiziente Speicherung, Verarbeitung und Nutzung der erfassten Daten ermöglichen. Dabei identifizieren sie erfolgversprechende Datenbanktechnologien, Strukturierungsansätze und Datenflussmuster.

Der Data Engineer ist für die Entwicklung und Wartung von Datenpipelines und -infrastrukturen verantwortlich. Er arbeitet mit Daten in verschiedenen Größenordnungen und kümmert sich um alle Belange von Datenpipelines, einschließlich Datenintegration und -transformation.

Ein Machine Learning Engineer ist für Entwicklung und Implementierung maschineller Lernalgorithmen und Modelle verantwortlich. Mithilfe der erfassten Daten trainiert und optimiert er Modelle, die Forecasts und Systeme zur Entscheidungsfindung zu erstellen.

Wodurch unterscheiden sich Big Data Engineer und Data Scientist?

Der Big Data Engineer konzentriert sich auf Erfassung, Speicherung, Verarbeitung und Bereitstellung großer Datenmengen. Sein Fokus liegt auf der effizienten Verarbeitung und Speicherung von Daten, um sie für die Analyse zugänglich zu machen. Er besitzt umfangreiche Kenntnisse in den Bereichen Datenbanken, Datenverarbeitungstechnologien, Cloud-Computing und Scripting.

Das Hauptaugenmerk eines Data Scientists hingegen liegt auf der Datenanalyse und daraus resultierenden Schlussfolgerungen. Er verwendet statistische Modelle, Machine Learning sowie Data-Mining-Techniken zur Identifizierung von Trends und Mustern. Der Data Scientist benötigt umfangreiche mathematische, statistische und Programmier-Kenntnisse.

Wodurch unterscheiden sich Big Data Engineer und Machine Learning Engineer?

Der Hauptunterschied der Arbeitsbereiche beider IT-Profis liegt im Fokus ihrer Tätigkeiten. Während sich der Big Data Engineer auf Erfassung und Verwaltung von Datenstrukturen konzentriert, ist der Arbeitsschwerpunkt eines Machine Learning Engineers ausgerichtet auf die Entwicklung, Implementierung und Optimierung von maschinellen Lernalgorithmen. Er ist Spezialist in den Kategorien statistische Modellierung, Programmierung und Frameworks wie TensorFlow, scikit-learn oder PyTorch.

Wie wird man Big Data Engineer?

In Deutschland wird Data Engineering noch nicht als eigenständiger Studiengang angeboten. Ein abgeschlossenes Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik oder Computertechnik ist eine häufige Voraussetzung — ein Hochschulabschluss ist jedoch nicht zwingend erforderlich. Auch eine Ausbildung zum Statistiker oder der Quereinstieg mit IT-Hintergrund sind anerkannte Qualifikationen.

Wie viel verdient ein Big Data Engineer?

Big Data Engineers sind sehr gesuchte Fachkräfte, daher sind bereits die Einstiegsgehälter entsprechend hoch. Sie liegen in Deutschland derzeit im Durchschnitt bei rund 50.000 € pro Jahr. Das Gehalt erfahrener Spezialisten kann 70.000 € betragen und liegt in IT-Hochburgen wie Berlin, München und Hamburg nicht unwesentlich darüber. Noch höhere Gehälter werden in den Vereinigten Staaten erzielt.