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Analytics Engineer 101: Stellenbeschreibung, Gehalt & Mehr

In der Welt der Daten hat sich die Rolle eines Analytics Engineers als wichtige Akteurin etabliert. Als Bindeglied zwischen Data Engineering und Data Analysis stellen Analytics Engineers sicher, dass Daten nicht nur zugänglich sind, sondern auch für eine optimale Leistung optimiert werden. Dieser Artikel wird auf die Rolle eines Analytics Engineers, die erforderlichen Fähigkeiten und die von ihnen verwendeten Tools eingehen. Wir werden auch untersuchen, wie sich ein Analytics Engineer von anderen Rollen im Datenbereich unterscheidet, wie zum Beispiel von Data Engineers und Data Analysts.

Was macht ein Analytics Engineer?

Ein Analytics Engineer spielt eine entscheidende Rolle bei der Verwaltung und Transformation von Daten. Sie sind dafür verantwortlich, Daten von der Quelle zu bewegen und zu transformieren, damit sie von Data Analysts oder Geschäftsanwendern leicht analysiert, visualisiert und genutzt werden können. Sie beschäftigen sich sowohl mit den Daten selbst als auch mit der Datenbewegung. Ihre Aufgabe besteht darin, sicherzustellen, dass Daten für Analysen aufgenommen, transformiert, geplant und bereit sind. Viele Analytics Engineers sind die treibende Kraft hinter dem "modernen Data Stack". Sie entscheiden, welche Tools für ETL/ELT verwendet werden sollen, und richten sie ein.

Im Wesentlichen ist ein Analytics Engineer eine hybride Rolle, die die technischen Fähigkeiten eines Data Engineers mit dem geschäftlichen Verständnis eines Data Analysts kombiniert. Sie sind an strategischen Datenentscheidungen, Warehouse-Architektur und der Automatisierung von Datenmodellen beteiligt. Diese Rolle erfordert Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Teams in einem Unternehmen, so dass sie sowohl mit Growth- und Marketing-Teams interagieren als auch in SQL und Python programmieren können und ihre Programmierkenntnisse erweitern.

Fähigkeiten, die ein Analytics Engineer benötigt

Um ein Analytics Engineer zu werden, muss man über eine einzigartige Mischung aus technischen und geschäftlichen Fähigkeiten verfügen. Hier sind die wichtigsten Fähigkeiten, die für das Analytics Engineering erforderlich sind:

  1. SQL: SQL ist die Sprache der Daten. Analytics Engineers verwenden SQL-Analysefunktionen täglich, um ihre Transformationen innerhalb von Datenmodellen zu schreiben.
  2. Erfahrung mit dbt: Dbt ist das führende Datenverarbeitungstool in der Branche. Analytics Engineers verwenden es, um ihre Datenmodelle zu schreiben.
  3. Python: Obwohl Analytics Engineers keine Meistercodierer sein müssen, ist es dennoch wichtig, dass sie wissen, wie man in Python programmiert. Die meisten Datenpipelinetools nutzen Python.
  4. Erfahrung mit Tools des modernen Data Stacks: Vertrautheit mit den beliebtesten Tools eines modernen Data Stacks ist entscheidend. Dazu gehören Tools wie Snowflake, Google Big Query, Fivetran, Matillion, Airbyte, Looker, ThoughtSpot usw.
  5. Kommunikation: Als Analytics Engineer müssen Sie alle über den Status Ihrer Daten auf dem Laufenden halten. Sie müssen kommunizieren, wenn die Datenqualität beeinträchtigt ist, eine Pipeline nicht funktioniert und vor allem verstehen, was das Geschäft benötigt.

Analytics Engineer vs. Data Engineer

Obwohl beide Rollen integraler Bestandteil eines Data Teams sind, gibt es klare Unterschiede zwischen einem Analytics Engineer und einem Data Engineer. Ein Data Engineer ist jemand, der die Infrastruktur zum Speichern und Bewegen von Daten aufbaut. Sie konzentrieren sich darauf, wie sie die Daten unterstützen können, indem sie Python zum Schreiben von Datenpipelines, Spark zur Datenverarbeitung und Cloud-Technologien wie AWS zum Bereitstellen von Infrastruktur verwenden. Ein Data Engineer arbeitet eng mit anderen Entwicklern wie z.B. Software Engineers zusammen.

Auf der anderen Seite ist ein Analytics Engineer mehr in die geschäftlichen Aspekte involviert. Sie interagieren mit Geschäftsteams und Data Analysts und helfen, die Prioritäten des Teams zu gestalten. Sie bauen nicht nur Infrastruktur auf, sondern betrachten auch die Daten selbst und stellen sicher, dass sie für Analysen und Entscheidungsfindung bereit sind.

Gehalt eines Analytics Engineers

Das Gehalt eines Analytics Engineers kann je nach Standort, Größe des Unternehmens und Erfahrung der Person variieren. Laut Glassdoor liegt das Mediangehalt für Analytics Engineers in den Vereinigten Staaten bei 111.665 US-Dollar. Diese Zahl kann in Technologie-Hubs wie der Bay Area und für große Technologieunternehmen höher sein. Es ist wichtig zu beachten, dass das Gehalt nicht das einzige entscheidende Kriterium bei der Wahl eines Karrierewegs sein sollte. Die Rolle eines Analytics Engineers ist herausfordernd und lohnend und bietet viele Möglichkeiten für Wachstum und Lernen.

Die Rolle von SQL im Analytics Engineering

SQL (Structured Query Language) ist ein entscheidendes Werkzeug im Arsenal eines Analytics Engineers. Es wird verwendet, um Datenbanken zu verwalten und zu manipulieren und ist die Standard-Sprache für relationale Datenbankmanagementsysteme. Mit SQL-Befehlen können Datenbanken durchsucht, Tabellen erstellt, Daten gelöscht, Daten aktualisiert und komplexe Abfragen durchgeführt werden, um nur einige Aufgaben zu nennen.

Im Kontext des Analytics Engineering wird SQL verwendet, um Transformationen innerhalb von Datenmodellen zu schreiben. Dies ermöglicht es dem Analytics Engineer, die Daten so zu strukturieren, dass sie für die Analyse am nützlichsten sind. Zum Beispiel könnte ein Analytics Engineer SQL verwenden, um Daten zu aggregieren, Durchschnitte zu berechnen oder Daten basierend auf bestimmten Kriterien zu filtern.

Die Bedeutung der Kommunikation im Analytics Engineering

Kommunikation ist eine Schlüsselkompetenz für einen Analytics Engineer. Sie müssen in der Lage sein, effektiv mit technischen und nicht-technischen Stakeholdern zu kommunizieren. Dazu gehört die ständige Aktualisierung aller über den Status der Daten, die Kommunikation, wenn die Datenqualität beeinträchtigt ist oder eine Pipeline nicht funktioniert, und das Verständnis der Geschäftsanforderungen in Bezug auf Datenanalyse.

Gute Kommunikationsfähigkeiten helfen einem Analytics Engineer auch dabei, effektiv in einem Team zu arbeiten. Sie müssen in der Lage sein, mit Data Analysts, Data Engineers und anderen Mitgliedern des Data Teams zusammenzuarbeiten, sowie mit Stakeholdern aus anderen Bereichen des Unternehmens.

Von Analytics Engineers verwendete Tools

Analytics-Ingenieure verwenden eine Vielzahl von Tools zur Verwaltung und Transformation von Daten. Diese Tools gehören zum "modernen Datensatz", einer Reihe von Technologien, die zur Erfassung, Transformation, Speicherung und Analyse von Daten verwendet werden. Hier sind einige der wichtigsten Tools, die von Analytics-Ingenieuren verwendet werden:

  1. SQL: Wie bereits erwähnt, ist SQL ein grundlegendes Tool für Analytics-Ingenieure. Es wird verwendet, um Transformationen innerhalb von Datenmodellen zu schreiben und Datenbanken zu verwalten und zu manipulieren.

  2. dbt (Data Build Tool): dbt ist ein Befehlszeilentool, das Analytics-Ingenieuren ermöglicht, Daten in ihren Datenspeichern effektiver zu transformieren. Es ermöglicht Ingenieuren, Transformationen als SQL-Skripte zu schreiben und diese Skripte in einer bestimmten Reihenfolge mit vollständiger Abhängigkeitsverfolgung auszuführen.

  3. Python: Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die häufig in der Datenanalyse verwendet wird. Analytics-Ingenieure verwenden Python, um Datenpipelines zu erstellen und Datenverarbeitungsaufgaben zu automatisieren.

  4. Tools für den modernen Datensatz: Dazu gehören Data-Warehouse-Lösungen wie Snowflake und Google Big Query, Data-Integrationstools wie Fivetran und Matillion sowie Data-Visualisierungstools wie Looker und RATH (opens in a new tab).

Analytics-Ingenieur vs. Business Intelligence-Ingenieur

Obwohl beide Rollen mit Daten arbeiten, gibt es einige Unterschiede zwischen einem Analytics-Ingenieur und einem Business Intelligence (BI)-Ingenieur. Ein BI-Ingenieur konzentriert sich hauptsächlich auf das Entwerfen und Implementieren von Systemen, die es anderen in der Organisation ermöglichen, Daten zu analysieren. Sie arbeiten mit BI-Tools, um Dashboards und Berichte zu erstellen, und arbeiten häufig eng mit Geschäftsinteressenten zusammen, um ihre Datenanforderungen zu verstehen.

Ein Analytics-Ingenieur hingegen ist mehr in die technischen Aspekte der Datenverwaltung involviert. Sie arbeiten an der Erfassung, Transformation und Aufbereitung von Daten für die Analyse. Sie arbeiten auch häufig mit SQL und Python und können an der Auswahl und Implementierung der im Datensatz verwendeten Tools beteiligt sein.

Wie wird man ein Analytics-Ingenieur?

Um Analytics-Ingenieur zu werden, wird in der Regel ein Hintergrund in einem Bereich wie Informatik, Datenwissenschaft oder einem verwandten Bereich benötigt. Es geht jedoch nicht nur um den richtigen Abschluss. Hier sind einige Schritte, um ein Analytics-Ingenieur zu werden:

  1. Lernen Sie SQL und Python: Dies sind zwei der wichtigsten Tools für einen Analytics-Ingenieur, daher ist ein solides Verständnis beider entscheidend.

  2. Machen Sie sich mit dem modernen Datensatz vertraut: Dies umfasst Tools zur Datenübernahme, Transformation, Speicherung und Analyse.

  3. Entwickeln Sie Ihre Kommunikationsfähigkeiten: Als Analytics-Ingenieur müssen Sie effektiv mit technischen und nicht-technischen Interessengruppen kommunizieren können.

  4. Sammeln Sie Erfahrung: Ob durch Praktika, Berufserfahrung oder persönliche Projekte, praktische Erfahrungen mit Aufgaben im Bereich Datenengineering sind von unschätzbarem Wert.


FAQs

Was ist der Unterschied zwischen einem Datenanalysten und einem Analytics-Ingenieur?

Ein Datenanalyst konzentriert sich auf die Analyse von Daten und liefert Erkenntnisse, um bei Entscheidungen zu helfen. Sie verwenden in der Regel Tools wie SQL und Excel und erstellen oft Berichte und Dashboards. Ein Analytics-Ingenieur hingegen arbeitet an den technischen Aspekten der Verwaltung und Transformation von Daten. Sie verwenden Tools wie SQL, Python und dbt und sind an der Auswahl und Implementierung der im Datensatz verwendeten Tools beteiligt.

Wie viel verdient ein Analytics-Ingenieur?

Laut Glassdoor liegt das Mediangehalt für Analytics-Ingenieure in den Vereinigten Staaten bei 111.665 US-Dollar. Dies kann jedoch je nach Faktoren wie Standort, Unternehmensgröße und individueller Erfahrung variieren.

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um ein Analytics-Ingenieur zu werden?

Wichtige Fähigkeiten für einen Analytics-Ingenieur sind SQL, Python, Kenntnisse des modernen Datensatzes und gute Kommunikationsfähigkeiten. Sie müssen auch Geschäftsbegriffe verstehen und effektiv mit technischen und nicht-technischen Interessengruppen zusammenarbeiten können.