Abgrenzung und Workflow in Microsoft Fabric
Die Begriffe Data Engineering, Data Analytics und Data Science sind eng miteinander verbunden, beziehen sich aber auf unterschiedliche Aspekte der Datenverarbeitung. Eine klare Trennung zwischen den Disziplinen ist nicht definiert. Die Fachbereiche greifen von Zeit zu Zeit auf die Kompetenzen der anderen zurück.
In Microsoft Fabric werden diese Begriffe unterschiedlichen Bereichen der Software zugeordnet. Um eine mögliche Abgrenzung zu treffen, grenzen wir die Begriffe voneinander ab. Hierbei betrachten wir die Anwendung der Disziplinen innerhalb eines datenbezogenen Projekts.
Über den Autor
Niels Völger
Data Engineer
Über den Autor
Niels Völger
Data Engineer
Abgrenzung und Workflow in Microsoft Fabric
Die Begriffe Data Engineering, Data Analytics und Data Science sind eng miteinander verbunden, beziehen sich aber auf unterschiedliche Aspekte der Datenverarbeitung. Eine klare Trennung zwischen den Disziplinen ist nicht definiert. Die Fachbereiche greifen von Zeit zu Zeit auf die Kompetenzen der anderen zurück.
In Microsoft Fabric werden diese Begriffe unterschiedlichen Bereichen der Software zugeordnet. Um eine mögliche Abgrenzung zu treffen, grenzen wir die Begriffe voneinander ab. Hierbei betrachten wir die Anwendung der Disziplinen innerhalb eines datenbezogenen Projekts.
Data Engineering
- Data Engineering bezieht sich auf den Prozess der Datenaggregation, -speicherung und -verarbeitung.
- Data Engineers entwerfen, entwickeln, testen und warten Systeme für die Datenverarbeitung und stellen sicher, dass Daten in verschiedenen Formaten und aus verschiedenen Quellen effizient gesammelt und gespeichert werden können.
- Das Hauptziel von Data Engineering ist es, eine robuste und skalierbare Infrastruktur für die Datenverarbeitung zu schaffen.
Data Analytics
- Data Analytics konzentriert sich auf die Untersuchung von Daten, um Einblicke und Muster zu gewinnen.
- Data Analysts verwenden verschiedene statistische Methoden und Werkzeuge, um Daten zu analysieren, Trends zu identifizieren und Geschäftsentscheidungen zu unterstützen.
- Der Schwerpunkt liegt darauf, Interdependenzen oder ähnliche Muster in den Daten aufzudecken. Durch diese Erkenntnisse können Handlungsempfehlungen aus den Daten abgeleitet werden.
Data Science
- Data Science ist ein interdisziplinärer Ansatz, der verschiedene Techniken und Methoden aus Mathematik, Statistik, Informatik und Domänenkenntnissen kombiniert.
- Data Scientists nutzen fortschrittliche Analysetechniken wie Machine Learning Modelle um komplexe Probleme zu lösen und Vorhersagen für die Zukunft zu treffen.
- Im Gegensatz zu Data Analytics benötigen Data Scientists umfangreiche Erfahrung in der Softwareentwicklung um die oben genannten Techniken anzuwenden.
Agile Zusammenstellung von Data Teams
Die Zusammenstellung eines Data Teams sollte auf die Anforderungen des konkreten Anwendungsfalls abgestimmt werden. Je nach Projekt kann es erforderlich sein, mehr Gewicht auf Data Engineering, Data Analytics oder Data Science zu legen. Eine flexible Herangehensweise ermöglicht es, die benötigten Kompetenzen ad-hoc zu bestimmen, um den spezifischen Herausforderungen eines Projekts gerecht zu werden. Hierbei spielen die Anforderungen des Use Cases eine entscheidende Rolle bei der Festlegung der Schwerpunkte und der Auswahl der geeigneten Teammitglieder.
Quelle Grafik: https://jelvix.com/blog/data-engineers-vs-data-scientists
Quelle Grafik: https://jelvix.com/blog/data-engineers-vs-data-scientists
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