Analytics Engineer

Was machen Analytics Engineers eigentlich wirklich?

Data Engineers, Analytics Engineers, Data Analysts, Data Scientists – im ersten Moment hören sich die Berufsbe­zeichnungen unserer Data Spezialisten irgendwie alle ähnlich an. Kennst du denn die Unterschiede?
Wenn du dich fragst, wie ein Data Team grund­sätzlich aufgebaut ist und wer dort welche Verant­wortungen trägt, dann ist dieser Blog­beitrag genau das Richtige für dich!

Die Data Rollen

Unser Motto bei COCUS ist „Start small, think big, move fast!“. Starten wir also auch hier mal klein und erklären dir die einzelnen Berufsbe­zeichnungen im Data-Bereich:
Ein Data Engineer macht die Daten deines Unter­nehmens zugänglich und verfügbar. Er entwickelt dabei die grund­­legende Infra­struktur in deinem Unter­nehmen, z. B. die Daten­pipe­lines, die Verarbeitungs­­prozesse und, falls kein Cloud-Engineer Teil des Teams ist, das Cloud­system. Dabei kommen unter anderem Tools wie Python und AWS zum Einsatz. Meistens sind die freigelegten Daten dann aber noch in einem chaotischen und ungeord­neten Zustand.
Ein Analytics Engineer arrangiert die zu verarbei­teten Daten so, dass die Daten leicht analysiert, visuali­siert und weiter­verwendet werden können. Neben dem Optimieren ist er verant­wortlich für die Wartung, also das Überwachen der Leistung der analy­tischen Systeme. Dement­sprechend behebt er Probleme, fügt neue Funktionen hinzu und stellt dabei sicher, dass die Systeme immer verfügbar und skalierbar sind. Er ist die zentrale Schnitt­stelle zwischen dem Data Engineer und dem Data Analyst bzw. Data Scientisten.
Ein Data Analyst hat nämlich die Aufgabe, große Mengen an Daten zu sammeln, zu untersuchen und zu inter­pretieren. Dafür werden Tools wie SQL und Tableau eingesetzt. Mehr dazu
Er bereitet die Daten in business­relevante Informa­tionen auf, die deinem Unternehmen wichtige Erkenntnisse liefern oder dir zur Problem­behebung dienen können.
Der Verantwor­tungs­­bereich des Data Scientists grenzt sich zu guter Letzt darin ab, dass fortge­schrittene statis­tische Methoden und Machine Learning sein Täglich­brot sind. Damit kann er dann Prognosen ableiten und deinem Unter­nehmen oder deiner Abteilung daten-basierte Entscheidungs­­grund­lagen liefern. Besonders spannend und oft disku­tiertes Thema ist predictive Maintenance.
Natürlich sind die Verantwor­tungs­bereiche der Data Spezia­listen aber durch Unterschiede wie die Größe deines Unternehmens, die Branche und die Art der Daten, die gesammelt und analysiert werden, auch fließend.

Wie ein Data Team funktioniert

Als nächstes wollen wir Groß denken! Wie sieht also die Zusammen­arbeit der Data Spezia­listen genau aus? Dazu haben wir ein anschau­liches Beispiel für dich:
Du kannst dir bestimmt schon vorstellen, dass neben der step-by-step Arbeit aus unserem Tassen­beispiel auch viele Inter­aktionen zwischen den Data Spezia­listen und den Stakeholdern deines Unternehmens stattfinden. Die Data Spezia­listen arbeiten z. B. mit deinem IT-Team zusammen, um die Analyse­systeme ordnungs­gemäß in die übrige techno­logische Infrastruktur deines Unternehmens zu inte­grieren.

Außerdem ist die Zusammen­arbeit mit den Produkt-, Marketing-, F&E- und ähnlichen Teams deines Unternehmens sehr wichtig, um die Datenan­forde­rungen zu verstehen und entspre­chende Wege für daten-basierte Geschäfts­entschei­dungen zu schaffen. Bei COCUS arbeiten wir mit agilen Methoden, um deine Erwartungen regel­mäßig abzufangen und in unseren Entwick­lungs­prozess einzu­binden. Mehr dazu

Hat dein Unternehmen auch Verbes­serungs­bedarf im Data-Bereich? Melde dich bei uns und werde bald zum digitalen Pionier!

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