Datenanalysten, entfesseln Sie Ihren inneren Ingenieur

Die Entwicklung hin zu Cloud Data Warehouses und das Aufkommen neuer ELT-Tools haben die Art und Weise, wie wir an die Datenverarbeitung herangehen, verändert. Um die Demokratisierung von Daten zu ermöglichen, investieren Unternehmen in moderne Datenstacks, die neue Fähigkeiten erfordern. Infolgedessen ändern sich auch die Rollen und Verantwortlichkeiten, die es in traditionellen Datenteams gab.

Analytikingenieure wurden als Reaktion auf diese Veränderungen geboren. Die große und plötzliche Nachfrage nach dieser neuen Rolle sorgt jedoch für Knappheit, Aufregung und Verwirrung. Viele Datenspezialisten haben sich jedoch nach und nach an diese Veränderungen angepasst und übernehmen zum Teil bereits die Rolle des Analytikingenieurs.

Dieser Blogbeitrag richtet sich an eine bestimmte Gruppe von Datenexperten: diejenigen, die den Aufstieg der Analysetechnik aus der ersten Reihe miterlebt haben - Datenanalysten.

Ist Analytik-Engineering etwas für Sie?

Sie kennen den Schmerz

Datenanalysten sind mit den Problemen, die Analytiker lösen, nur allzu vertraut. Einige häufige Probleme sind:

• Begrenzte Datenverfügbarkeit
• Schlechte Datenqualität
• Zeitaufwendige, sich wiederholende Datenaufbereitung
• Ungeeignete Werkzeuge
• Mangelnde Datenkenntnis im gesamten Unternehmen
• Ein unendlicher Rückstau von Ad-hoc-Anfragen...

In traditionellen Teams verbringen Analysten die meiste Zeit damit, diese Probleme zu umschiffen, so dass nur wenig Raum bleibt, um aussagekräftige Erkenntnisse zu liefern... Frustrierend .

Das Gute an der Frustration ist, dass sie uns dazu zwingt, unseren Ansatz zu ändern und zu wachsen.

Sind Sie neugierig auf Technik?

MenschenAnalystenunterscheiden sich darin, wie sie mit ihren täglichen Frustrationen umgehen, je nachdem, wo ihre Motivation liegt.

Einige Analysten sind begierig darauf, dass jemand anderes die oben genannten Probleme für sie löst, damit sie mehr Zeit mit der Analyse von Daten verbringen können. Schließlich haben sie sich genau dafür verpflichtet.

Andererseits beschließen einige, diese Probleme selbst in Angriff zu nehmen - und sie mögen das. Es macht ihnen Spaß, Arbeitsabläufe zu optimieren und zu automatisieren und Probleme vorauszusehen. Infolgedessen erhält ihre Rolle durch neue Aufgaben eine andere Dimension. Sie suchen nach Tools und Verfahren, die ELT einfacher, effizienter, zuverlässiger und skalierbarer machen, und übernehmen diese. Ihr Ziel ist es, Self-Service-Analysen für alle zu ermöglichen, anstatt jede Geschäftsfrage selbst zu beantworten.

Wenn Sie sich damit identifizieren können, lesen Sie weiter: Sie haben vielleicht Ihren nächsten Karriereschritt gefunden.

Die harte Wahrheit ️

Wenn Sie einen Umzug in Erwägung ziehen, ist die nächste große Frage: Habe ich die richtigen Fähigkeiten? Es gibt so viele Tools, dass Analytik-Engineering von außen betrachtet überwältigend erscheinen kann.

Die Wahrheit ist jedoch, dass jeder in diesem Bereich lernt. Niemand kann behaupten, alles zu wissen. Der Markt entwickelt sich in rasantem Tempo weiter, und jeden Tag werden neue Tools und Funktionen veröffentlicht.

Die Fähigkeit und der Wunsch, neue Konzepte zu entdecken und zu lernen, sind ebenso wichtig wie Ihre vorhandenen Fähigkeiten.

Als Datenanalyst verfügen Sie möglicherweise bereits über die Kernkompetenzen, die es Ihnen ermöglichen, sich schnell als Analytik-Ingenieur weiterzuentwickeln, wie z. B.:

• Schreiben von performantem, lesbarem Code (in SQL und vielleicht Python)
• Aufbau und Pflege eines Datenmodells
• Schreiben von produktionsreifen ELT-Pipelines
• Mit der Cloud vertraut sein
• Umsetzung von Geschäftsanforderungen in technische Lösungen und umgekehrt
• Ein gewisses Verständnis von Software-Engineering-Praktiken, wie z.B. die Einhaltung von DRY (Wiederholen Sie sich nicht) oder die Verwendung von Git zur Versionskontrolle

Was nun?

Datenanalysten, die über die Werkzeuge und die Motivation verfügen, technische Probleme zu lösen, mit denen sie täglich konfrontiert werden, sind im Grunde genommen bereits Analytikingenieure. Allerdings haben sie möglicherweise keinen Zugang zu den Werkzeugen, Ressourcen und dem Fokus, sich als solche zu entwickeln.

Die große Vielfalt an Profilen unter den Analytikern gibt uns die Möglichkeit, von Menschen mit allen möglichen relevanten Fachkenntnissen zu lernen und unseren Horizont zu erweitern.

Bei GoDataDriven legen wir besonderen Wert auf den Austausch von Wissen und profitieren von einer Gemeinschaft gleichgesinnter Experten und Ressourcen, die unsere kontinuierliche Entwicklung unterstützen. Wenn Sie mehr über diese Rolle erfahren möchten, können Sie sich gerne mit uns unterhalten.