Data Engineering - Die Basis, um Daten zu analysieren

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"Wenn man die Daten lange genug quält, gestehen sie alles." - Ronald Coase

Was ist Data engineering?

Data
Engineering

Keine einzelne Sache, sondern ein Prozess.

Mit Data Engineering ist der Prozess gemeint, “rohe” Datenmengen zu verarbeiten. Diese Datenmengen können in allen möglichen Bereichen anfallen und sind meist viel zu umfangreich für eine konventionelle Methode der Datenverarbeitung wie z.B. Google Analytics. Beim Data Engineering geht es darum, diese Daten auf sinnvolle Weise zu bearbeiten, um aus ihnen sinnvolle Ergebnisse ablesen zu können, die später für Handlungsempfehlungen genutzt werden können.

Warum braucht ein Unternehmen Data Engineering?

Manchmal, wie z.B. bei der Nutzung einer App von sehr vielen Menschen, fallen sehr viele Daten an. Diese Datenmengen können schnell riesige Größen erreichen, die nicht mehr leicht zu verarbeiten sind. Die Methoden, mit denen diese Datenmengen dann noch verarbeitet werden können sind anspruchsvoll und umfangreich. Es lohnt sich also Experten mit ins Boot zu holen, um den Ansprüchen an die Auswertung der Daten gerecht zu werden.

Welche Vorteile bietet Data Engineering?

Data Engineering ist nicht immer nur vorteilhaft, sondern in vielen Fällen auch nötig. Für ausführliche Reports und präzise Analysen braucht es eine hervorragende Datenverarbeitung. Wenn im digitalen Geschäft strategische Entscheidungen getroffen werden müssen, hängt das Ergebnis der Entscheidungen maßgeblich von der Qualität der zugrundeliegenden Daten ab. Diese müssen verlässlich und funktionierend verarbeitet und interpretiert werden. Hierin liegt die Kernkompetenz von IT-WINGS.

Das Wichtigste im Data Engineering

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Klare Zielsetzung -

Gemeinsam können wir bestimmen, was das Ziel der Datenverarbeitung sein soll. Muss eine Kohortenanalyse oder Regressionsanalyse konstant aktualisiert werden, oder geht es darum aus großen Datenmengen einen übersichtlichen Bericht zu erstellen? Je präziser die Ziele formuliert sind, desto besser ist nachher das Ergebnis.

Auswahl der richtigen Tools

Im Data Engineering und allgemein in der Webanalyse existieren eine Vielzahl an möglichen Tools. Wir finden für Sie dank unserer Erfahrung und unseres Wissen immer die richtige Option.

Ergebnisse Interpretieren

Unsere Expertise beschränkt sich nicht nur auf das Engineering und die Analyse. Wir helfen Ihnen die richtigen Erkenntnisse aus den Daten zu erkennen und zeigen die möglichen Wege auf.

Die Schritte im Data Engineering

1. Anforderungen definieren

1. Anforderungen definieren

Hier müssen gemeinsam die Antworten auf mögliche Fragen bezüglich der Ziele für den Prozess bestimmt werden wie z.B.:

  • Aus welchen Quellen stammen die Daten?
  • Ist noch zusätzliches Tracking nötig?
  • Wo sollen die Daten gespeichert werden?
  • Wie sollen die Daten später aufbereitet werden?
  • Ist es ein starrer Datensatz oder braucht es
  • automatisierte Prozesse?

Je nach Anforderungen sprechen wir eine unterschiedliche Empfehlung für die Tools aus, die für das Abrufen, Abspeichern und Verarbeiten zur Grundlage genommen werden. Dazu gehören:

Microsoft Azure - Logo
aws - Logo
Google Cloud - Logo
2. Daten abrufen

2. Daten abrufen

Die Daten müssen in ein gewünschtes Framework gebettet werden, das mit dem Tool für die spätere Speicherung in Übereinkunft gebracht werden muss. Dabei kann mithilfe von ETL Tools auch das Abrufen automatisiert werden, um Reports dauerhaft aktuell zu halten.

Mögliche Tools für die Automatisierung der Datenabfragen können sein:

Pentaho - Logo
Apache Spark - automatische Datenabfrage - Logo
Microsoft SQL Server - automatische Datenabfrage - Logo
Oracle Data Integrator - automatische Datenabfrage - Logo
AWS - automatische Datenabfrage - Logo
3. Daten abspeichern

3. Daten abspeichern

Damit die Daten nach dem Abrufen für die Verarbeitung verwendet werden können, muss die Speicherung der Daten optimiert werden. Hier fällt grundsätzlich die Wahl auf ein Cloud-basiertes System oder eine lokale Datenablage.

Cloud basierte Vorteile:

  • Leistungsbereitstellung und Rechenleistung ist
  • günstiger und berechenbarer
  • Integrierte Systeme für die Weiterverarbeitung
  • Abrufen und Speichern liegen näher beieinander
  • Kosten und Leistungen können schneller an die
  • aktuellen Bedürfnisse angepasst werden

 

Lokale Vorteile:

  • Höhere Kontrolle über die Server
  • Komplette Kontrolle über alle Prozesse
4. Daten verarbeiten

4. Daten verarbeiten

Hier findet die Aufbereitung der relevanten Datenmengen für die spätere Darstellung statt. Meist wird nur ein kleiner Teil der Daten gebraucht, der aber präzise verarbeitet sein muss, um eine schnelle und aussagekräftige Analyse zu gewährleisten. Die Verarbeitungsgrundlagen kommen stark auf die vorher ausgewählten Tools an.

Mithilfe von Python oder Javascript werden die Daten brauchbar formattiert. Eine hohe Qualität an dieser Stelle sorgt für bessere Ergebnisse. Mit SQL können dann die entsprechenden Verarbeitungsanfragen gestellt und an die Visualisierungstools gesendet werden.

5. Daten visualisieren

5. Daten visualisieren

Es gibt eine große Auswahl an Darstellungstools, aus denen Ergebnisse abgeleitet werden können. Alle haben spezifische Stärken und Schwächen. Auch hier können wir durch langjährige Erfahrung und Expertise im Feld eine hochwertige Beratung liefern. Einen tieferen Einblick in unsere Expertise im Dashboarding finden sie HIER

Mögliche Tools für die Visualisierung:

Klipfolio - Datenvisualisierung - Logo
Google Cloud Datalab - Datenvisualisierung - Logo
Tableau - Datenvisualisierung - Logo
Power BI - Datenvisualisierung - Logo

Beispielhaftes Schema im Data Engineering

Warum Data Engineering von IT-WINGS?

Wir sind ein Team aus Data Engineers, Webanalysen und Performance Marketing spezialisten. Wir sind dadurch in der Lage Ihre Daten nicht nur ideal aufzubereiten, sondern haben auch die Möglichkeit zu den Auswertungen und Interpretationen zu beraten. Wir sind dadurch der ideale Partner für das Data Engineering.

Wir arbeiten nie nach Schema F mit bestimmten Tools. Ihr Fall ist spannend und wir freuen uns einen Weg für Ihre Herausforderungen zu finden. In jedem Fall sind wir von unserer Fähigkeit überzeugt Ihnen auf Ihrem Level vorteile herauszuarbeiten.

Wir arbeiten in verschiedensten Verhältnissen mit unseren Kunden. Wir können den gesamten Prozess betreuen oder können an der fachlichen Spitze eine Unterstützung für Ihr Unternehmen sein. In gemeinsamer Absprache lässt sich die individuelle Zusammenarbeit anpassen.

Wir messen unsere Leistung nicht nur an Ergebnissen sondern auch an Ihrer Zufriedenheit mit unseren Mitarbeitern. Wir verstehen, dass Kommunikation in solchen Projekten eine außergewöhnliche Herausforderung ist. Hierfür haben wir die nötigen Kompetenzen auf fachlicher UND menschlicher Ebene.

Mehr Infos zur Dataengineering

Unser Blog

Weitere spannende Artikel rund um das Thema Daten und Data Engineering finden Sie in unserem IT-WINGS Blog.

Unsere Seminare

Sie wollen mehr über Ihre Daten erfahren? Lernen Sie in unseren Seminaren, wie man Daten trackt, verarbeitet, visualisiert und analysiert.

Ihre Customer Journey besser verstehen -
Daten tracken is the key