Was macht ein Data Engineer? Pipelines, Warehouses und verlässliche Daten

Ein Data Engineer baut und betreibt Dateninfrastruktur: Ingestion, Transformation, Warehouses/Lakes, Orchestrierung und Qualität — damit Analysten und ML dem vertrauen können, was sie abfragen.

Ich erkläre die Rolle praxisnah: was die Person wirklich tut, welche Kompetenzen zählen und wann Sie diese Stelle besetzen sollten — ohne leere Buzzwords.

Was die Rolle im Alltag leistet

Im Alltag gehört dazu:

• ETL/ELT-Pipelines entwerfen und Orchestrierung taktieren.
• Warehouse-Schemata modellieren und Query-Tempo/Kosten optimieren.
• Datenqualitätstests, Lineage und Monitoring umsetzen.
• Quellen anbinden: Produktdatenbanken, Events, SaaS-APIs, Dateien.
• Mit Analytics/ML an verlässlichen Datensätzen und SLAs zusammenarbeiten.

Was wirklich zählt

Tools kommen und gehen; die Grundlagen bleiben:

• SQL, Python, Spark oder ähnlich; dbt ist üblich
• Cloud-Data-Stacks (BigQuery/Snowflake/Redshift), Airflow usw.
• Datenmodellierung, Partitionierung, Kostenkontrolle
• Engineering-Hygiene: Tests, CI, Observability

Wann Sie diese Rolle brauchen

Wenn Tabellen und Ad-hoc-Exporte brechen, Pipelines still scheitern oder jedes Dashboard „aktiven Nutzer“ anders definiert.

Fazit

Ohne Data Engineering bleiben KI- und Analytics-Projekte an schmutzigen Inputs hängen — nicht an der Modellqualität.