Analytics Engineer - Das neue Modewort der Datenwelt

Ich habe einen Kommentar gesehen, der meine Aufmerksamkeit erregt hat. Der Kommentar erwähnte gerade mit einem Hauch von Zynismus, dass der neueste Trend in der Welt der Business Intelligence darin besteht, Ihre Berufsbezeichnung in "Analytics Engineer" zu ändern. Das neue Modewort der Datenwelt.

Es erinnerte mich an die berüchtigten Memes mit der Überschrift "Ein Datenwissenschaftler ist nur ein Datenanalyst, der im Silicon Valley arbeitet". Das brachte mich zum Nachdenken über Analytics Engineering als Ganzes.

Was ist ein Analytics Engineer?

Die meisten von Ihnen werden sich jetzt fragen: Was genau ist ein Analytics Engineer? Es handelt sich um eine neue Rolle, die sich darauf konzentriert, bewährte Verfahren der Datentechnik in die Analyseabläufe einzubringen.

Der ideale Kandidat für diese Rolle ist ein Datenexperte, der:

• Sie können Daten-Workflows von Anfang bis Ende entwickeln - mit wenig bis gar keiner Hilfe.
• Ist mit mehreren Programmiersprachen und Konzepten der Informatik vertraut.
• Beherrschen Sie das Schreiben und Refactoring von SQL- und Python-Skripten.
• Kann dieselben Tools verwenden, die auch Ihre Analysten verwenden (Wortspiel beabsichtigt).

Es ist, als würden Sie einen Dateningenieur einstellen, der in den Schuhen Ihrer Analysten gesteckt hat. Sie wissen, wie man Tools wie Tableau, Power BI oder DBT (um nur einige zu nennen) einsetzt. Aber sie verfügen auch über fundierte Kenntnisse in den Bereichen Versionskontrolle, Dokumentation, Automatisierung und Tests.

Aber einige Business Intelligence-Leute tun das bereits!

Vor einigen Jahren konnten Sie auch Datenwissenschaftler mit einem Hintergrund in Informatik finden, die außergewöhnlich gut darin waren, Modelle in großem Umfang einzusetzen. Heutzutage kennen wir sie einfach als Machine Learning Engineers und das ist eine großartige Sache.

Durch die Schaffung eines besser definierten Titels sind wir in der Lage, den Aufgabenbereich dieser Fachleute einzugrenzen. So können sie mehr von der Arbeit machen, die sie am besten können!

Ein Problem, das jedem Datenexperten bekannt sein sollte, ist der große Umfang der Daten. Die Welt der Business Intelligence ist voll von verschiedenen Archetypen, darunter:

• Datenkünstler, die beeindruckende Visualisierungen und Infografiken erstellen.
• Architekten für die Feinabstimmung von Servern und die Verwaltung von Datenbanken.
• Kommunikatoren, die Anforderungen sammeln und Datenkompetenz vermitteln.
• Rätsellöser, die gerne Daten bereinigen und schwierige Berechnungen schreiben.

Ich liebe die Vielfalt, aber ich glaube auch, dass wir es uns selbst nur noch schwerer machen, die Erwartungen zu erfüllen. Es wäre besser, wenn wir für jede Gruppe von Fähigkeiten eine eigene Bezeichnung finden würden.

Sicher, es macht mir Spaß, Visualisierungen zu erstellen, und ich melde mich jedes Mal freiwillig, wenn das Vertriebsteam jemanden sucht, der ein Webinar halten kann. Aber tief im Inneren bin ich ein Rätsellöser. Meine Leidenschaft sind programmatische Lösungen und die Entwicklung effizienter Daten-Workflows.

Zum Abschluss dieses Artikels

Analytics Engineering! Ist es nur ein Versuch, elitär zu klingen? Geht es Ihnen nur darum, sich von all den Millionen Menschen abzuheben, die gelernt haben, Dashboards und Berichte zu erstellen, indem sie ein paar Udemy-Kurse überflogen haben? Das glaube ich nicht. Hinter diesem neuen Titel steckt ein echter Bedarf.

Wenn Sie die obige Beschreibung lesen und das Gefühl haben, dass Analytics Engineer besser zu Ihnen passt als Ihre derzeitige Berufsbezeichnung, könnte es Sie interessieren, dass wir neue Mitarbeiter einstellen. Aber auch wenn Sie mit Ihrem derzeitigen Job zufrieden sind, sollten wir uns unterhalten.

Ich würde gerne mehr über Ihre täglichen Aufgaben, die Tools, die Sie verwenden, und die Herausforderungen, denen Sie sich stellen, erfahren. Und wer weiß? Vielleicht veranstalten wir unsere eigene Konferenz, sobald das Leben wieder normal ist.