Attraktiver Zukunftsjob: Big Data Engineer

Welche Jobs sind besonders zukunftssicher? Wir stellen dir regelmässig spannende Berufe vor, die in Zukunft immer mehr gefragt sein werden. Heute: Big Data Engineer. Was macht dieser, welche Ausbildung ist dafür notwendig? Welche Chancen eröffnen sich für dieses Berufsbild am Arbeitsmarkt?

Bedeutung von Big Data

Beim Thema Big Data geht es im Wesentlichen um die Frage, von welchen Vorteilen können Unternehmen profitieren, wenn sie in der Lage sind, sehr grosse Datenmengen zu verarbeiten und auszuwerten. Dazu zählen vor allem effizientere Unternehmensprozesse, optimierte Forschung und Entwicklung sowie schnellere marktnahe betriebswirtschaftliche Entscheidungsfindungen. Das bedeutet, mit leistungsfähigeren Analysesystemen lassen sich grosse Datenvolumina schneller verarbeiten und vor allem miteinander in Verbindung bringen, um zahlreiche Prozesse effizienter zu gestalten.

Mithilfe Data Analytics lassen sich auf diese Weise frühzeitig Trends ablesen oder gar voraussagen. Von diesem Vorteil profitiert das Unternehmen wiederum im Bereich der Entwicklung neuer Produkte, Dienstleistungen bzw. Geschäftsmodelle, Marketingstrategien oder Optimierungen bestehender Leistungen. Big Data hilft auch bei der Erkennung von versteckten Mustern und Informationen, die auf den ersten Blick nicht ohne weiteres erkennbar sind. Dadurch wird das Management befähigt, Geschäftsentscheidungen wesentlich früher und deutlich sicherer zu treffen.

Die Aufgaben eines Big Data Engineers

Viele Unternehmen haben erkannt, dass Daten schon jetzt zu einem der wichtigsten Rohstoffe gehören. Jedoch sind manche Unternehmen noch etwas unsicher, wie sie ihre Daten besser nutzen können. Genau hier setzt ein Data Engineer an. Kurz gefasst sind Big Data Engineers IT-Spezialisten, die Big Data-Infrastrukturen und -Tools einer Organisation aufbauen oder administrieren, um schnell Ergebnisse aus riesigen Datenmengen zu erhalten.

Des Weiteren modellieren und skalieren Big Data Engineers unter anderem Datenbanken und sorgen so für den erforderlichen Data Stream in einer Unternehmung. Dafür werden relationale Datenbanken, ETL-Tools, Big Data-Technologien (Apache Spark, Hadoop, Databricks, NoSQL-Datenbanken etc.) sowie verschiedene Cloud-Technologien verwendet. Neben der Administration und dem Monitoring von Daten nehmen Big Data Engineers auch die Schnittstelle zwischen Daten und Instanzen ein, die für die Data Analytics und Weiterverwendung fungieren. Dabei geht es nicht nur um die Auswahl der richtigen Data-Sets, sondern auch um die Optimierung der Algorithmen oder den Einsatz von Produktivitätstools, die den Umgang mit Daten vereinfachen sollen.

Unterschied zwischen Big Data Engineers und Data Scientists

Obwohl die Tätigkeitsbereiche von Big Data Engineers und Data Scientists im Grunde sehr verschiedenen sind, werden sie oft verwechselt oder sind nicht klar definiert. Während Data Scientists im Prinzip den Schnittpunkt zwischen den Wissenschaftsbereichen der Mathematik und Statistik markieren, haben Big Data Engineers ganz andere Aufgaben. Sie fokussieren gemeinsam mit den einzelnen Datenteams das Zusammentragen, Aufbereiten und Kontrollieren von Daten. Diese Aufgaben bilden in der Folge eine Basis für Analyseprojekte im Data Science-Umfeld und Big Data-Management.

Big Data Engineers werden auch gerne mit Machine Learning Engineers verwechselt, wobei letztere eher über einen Hintergrund im Bereich Software Development verfügen und sich vor allem mit der Operationalisierung und Instandhaltung von Machine Learning-Modellen befassen.

Ausbildung und Voraussetzungen für einen Job als Big Data Engineer

In der Regel werden ein abgeschlossenes Studium der Informatik oder Wirtschaftsinformatik mit Spezialisierung in Data Development und Software Engineering gefordert. Gute Chancen haben alternativ auch Bewerbende mit Studienabschlüssen im Bereich Statistik und Engineering, die sich später im Berufsfeld Data Engineering spezialisiert haben. Selbstverständlich sind daher Kenntnisse und Erfahrungen des Hadoop-Ökosystems (Hive, Sqoop, Spark, etc.) erforderlich.

Darüber hinaus sind Kenntnisse in Technologien zur Data Ingestion wie beispielsweise Sqoop, Kafka und Flume erwünscht. Hinzu kommen Erfahrungen im Bereich klassischer Datenbanken sowie Fähigkeiten, komplexe SQL-Abfragen und -Skripte zu formulieren. Gern gesehen ist immer ein solides Know-how im Bereich der Softwareentwicklung mit Java, Scala oder Python.

Neben diesen technischen Grundvoraussetzungen sollten Big Data Engineers auch über Soft Skills im Bereich Kommunikation verfügen. Das heisst, kommunikative Fähigkeiten im Umgang mit anderen Menschen sowie für eine verständliche Präsentation von komplexen Analyseergebnissen.

Jobmöglichkeiten für Big Data Engineers

Die Chancen auf dem Arbeitsmarkt sind für Big Data Engineers gegenwärtig sehr gut. Dies wird in der nächsten Zeit auch so bleiben. Die Nachfrage ist gross, obwohl sich im Moment eher grosse Unternehmen Big Data Engineers leisten können. Denn es liegt auf der Hand, dass kleinere Unternehmen, die noch am Anfang ihres Entwicklungsweges stehen, traditionell eher weniger Daten produzieren. Ausgenommen es handelt sich um kleinere Firmen, deren Geschäftsmodell direkt mit Daten zu tun hat. Derzeit fragen beispielsweise folgende Branchen verstärkt Big Data Engineers nach: Information Technology, Maschinen- und Anlagenbau, Automobilbranche, Chemieindustrie, Healthcare, Finance, Marketing und die öffentliche Verwaltung.