Was macht ein Data Engineer?
Data Engineers sorgen dafür, dass Daten zuverlässig dort ankommen, wo sie gebraucht werden. Sie schreiben Datenstrecken, sogenannte Pipelines, die Rohdaten aus Datenbanken, Webshops, CRM-Systemen, Werbeplattformen oder Tracking-Tools abholen, umformen und in ein Data Warehouse oder einen Data Lake laden. Dazu gehören SQL-Abfragen, Programmcode meist in Python, die Modellierung von Tabellen und die Pflege von Werkzeugen wie Airflow, dbt oder Spark, häufig in Cloud-Umgebungen wie AWS, Google Cloud oder Azure. In Agenturen und Marketingabteilungen geht es oft um Kampagnen- und Webanalysedaten: Kosten aus Google Ads und Meta zusammenführen, Conversions zuordnen, Daten für Attributionsmodelle und Kundendashboards aufbereiten. Ein großer Teil des Alltags besteht aus Fehlersuche, wenn eine Schnittstelle sich ändert, ein Ladeprozess abbricht oder Zahlen nicht zusammenpassen. Data Engineers arbeiten eng mit Data Analysts, Data Scientists und Fachabteilungen zusammen und klären mit ihnen, welche Daten in welcher Form benötigt werden.
Wie wird man Data Engineer?
Einen geregelten Ausbildungsweg gibt es nicht. Die meisten kommen über ein Studium der Informatik, Wirtschaftsinformatik, Mathematik oder eines naturwissenschaftlichen Fachs. Ein zweiter Weg führt über die Ausbildung zum Fachinformatiker für Daten- und Prozessanalyse oder Anwendungsentwicklung. Häufig ist auch der Wechsel aus angrenzenden Rollen: Data Analysts, Backend-Entwickler oder Datenbankadministratoren übernehmen nach und nach Aufgaben im Datenbau. Quereinsteiger ohne technischen Hintergrund haben es schwerer; Bootcamps und Zertifikate der Cloud-Anbieter helfen beim Einstieg, ersetzen aber selten praktische Erfahrung. Entscheidend sind sichere SQL-Kenntnisse, Programmierpraxis und ein Verständnis von Datenmodellen.
Was der Beruf verlangt
Der Beruf verlangt Sorgfalt und Geduld. Fehler in einer Pipeline fallen oft erst auf, wenn ein Bericht falsche Zahlen zeigt, und dann muss die Ursache über mehrere Systeme hinweg gesucht werden. In manchen Teams gibt es Rufbereitschaft, damit nächtliche Ladeläufe überwacht werden können. In Agenturen kommt Termindruck durch Kundenprojekte hinzu, etwa wenn ein Reporting zum Kampagnenstart fertig sein muss oder ein Kunde kurzfristig neue Datenquellen anbinden will. Die Werkzeuge ändern sich schnell, wer im Beruf bleiben will, muss sich laufend in neue Dienste und Frameworks einarbeiten. Die Arbeit findet fast ausschließlich am Bildschirm statt und ist geistig anstrengend; körperlich ist sie wenig belastend. Gefragt ist auch die Fähigkeit, technischen Sachverhalt für Fachabteilungen verständlich zu erklären und unklare Anforderungen nachzufragen. Datenschutzrecht, insbesondere die DSGVO, spielt bei Kunden- und Trackingdaten eine wichtige Rolle.
Aussichten
Die Nachfrage nach Data Engineers ist in den vergangenen Jahren deutlich gestiegen, weil Unternehmen mehr Daten auswerten und Anwendungen mit künstlicher Intelligenz eine saubere Datengrundlage brauchen. Gesucht wird in nahezu allen Branchen, besonders in Handel, Finanzwesen, Industrie, Beratung und Marketing. Einstiegsstellen sind härter umkämpft als Positionen für Erfahrene, und die Konjunktur in der Tech-Branche schlägt sich auf die Zahl der Ausschreibungen nieder. Mit Erfahrung führen Wege zum Senior oder Lead Data Engineer, in die Datenarchitektur, in Richtung Machine Learning Engineering oder in die Leitung eines Datenteams. Auch freiberufliche Arbeit auf Projektbasis ist verbreitet, setzt aber mehrere Jahre Praxis voraus.