Einmal oder Regelmäßig?
Egal ob beim Vertriebsbericht, den Quartalszahlen, dem KI-Model, der Marktbeobachtung oder dem Performance-Dashbord, es tritt fast immer das gleiche Problem auf: Die Zahlen sind gefunden, die Quellen erkannt und die Reports werden aktiv im Unternehmen genutzt. Nur jeden Tag/Woche/Monat/Quartal gibt es wieder Stress, wenn der Bericht aktualisiert werden muss.
An der Stelle helfen "Daten Ingenieure", die die Verarbeitung der Daten automatisieren, robuster gestalten, die Pipeline am Leben erhalten und so die Spezialisten entlasten.
Meine Hilfe als Data Engineer
Pipelines
Es haben sich diverse Open-Source Werkzeuge zum Aufbau von Verarbeitungs Pipelines (ETL) bewährt:
- Kafka
- Hadoop
- Hive
- Spark
- Nifi
- Airflow
- ...
Ich durfte bereits mit vielen dieser Werkzeuge arbeiten und bringe eine breiten Erfahrungschatz mit ein.
Betrieb
Der Betrieb einer Plattform hat verschiedene Facetten:
- Verfügbarkeit
- Kosten
- Wartung
- Security
Unabhängig von der Plattform, ob Cloud oder Onpremise - in jedem Fall muss beim Aufbau eines Systems immer auch der spätere Regelbetrieb mitgedacht werden.
Diese Erfahrungen bringe ich mit.
Workflows
Daten stehen nie für sich alleine. Erhebung, Verarbeitung und Nutzung müssen dokumentiert sein. Die Nutzer müssen mit ihnen arbeiten können und ihnen vertrauen.
Reden, erklären, zuhören, helfen, beraten - diese Kommunikation ist am Ende wichtiger, als das schönste neue Tool.
Beratung
Vielleicht kenne ich mich mit einem Tool noch nicht perfekt aus. Vermutlich kann ich die ganzen Algorithmen und Datenstrukturen aus meinem Studium nicht mehr ohne Verbreitung herunterbeten.
Ich kann in Ihrem Projekt und Ihrem Team aber einen reichen Schatz an Erfahrungen einbringen und kenne viele Strategien, mit denen andere bereits erfolgreich waren.
Ist das eine Abkürzung? Vermutlich ja - aber ist sie falsch?