Was ist Data Engineering?
Data Engineering eine Komponente von Microsoft Fabric. Es ist die Erstellung, Verarbeitung und Optimierung von Datenpipelines, um Rohdaten in strukturierte, nutzbare Datenmodelle zu überführen. Data Engineering bildet die Grundlage für fortschrittliche Datenanalysen, maschinelles Lernen und datenbasierte Entscheidungen.
Data Engineering nutzt Tools und Technologien, um große, komplexe Datenmengen effizient zu verwalten. Mit Frameworks wie PySpark können riesige Datenmengen durch parallele Rechenprozesse im flüchtigen Speicher mit hoher Geschwindigkeit verarbeitet werden. Dabei lassen sich nicht nur strukturierte, sondern auch unstrukturierte Daten analysieren, etwa aus IoT-Geräten oder sozialen Medien.
Data Engineering in der Übersicht
Welche Hauptfunktionen erfüllt das Data Engineering?
- Erstellung von Datenmodellen:
PySpark ermöglicht die Transformation zentralisierter Rohdaten in perfekte Datenmodelle, die speziell für die Analyse von großen und komplexen Datensätzen entwickelt wurden. - Skalierbare Verarbeitung:
Durch parallele Verarbeitung können sehr große Datenmengen effizient bearbeitet werden, sei es in Echtzeit oder als Batch-Prozesse. - Integration von Python-Bibliotheken:
Bibliotheken wie Pandas und NumPy bieten vielseitige Funktionen für Datenanalysen und Visualisierungen. Für maschinelles Lernen lässt sich MLlib, die Machine-Learning-Bibliothek von Spark, einsetzen, um datenintensive Modelle zu entwickeln
Welche konkreten Anwendungsmöglichkeiten gibt es für Data Engineering?
- Datenmanagement und Data Warehousing:
Aufbau und Optimierung von Pipelines, die alles leisten, was ein modernes Data Warehouse benötigt. - Big-Data-Analysen:
Analyse großer und vielfältiger Datensätze wie Google Analytics-Daten oder Wetterdaten. - Multi-Channel-Analysen:
Verarbeitung von Daten aus verschiedenen Quellen, etwa für den Online-Handel (E-Commerce). - IoT-Datenanalysen:
Untersuchung von Maschinendaten aus Produktionsanlagen oder anderen IoT-Anwendungen. - Medizinische Daten:
Analyse von Patientenakten, Forschungsergebnissen oder medizinischen Bilddaten. - Risikomanagement:
Durchführung von Risikoanalysen bei großen Mengen von Finanztransaktionen. - Analyse unstrukturierter Daten:
Verarbeitung und Analyse von Bild- oder Sprachdaten, um tiefere Einblicke zu gewinnen.
Welche Vorteile hat Data Engineering in der Microsoft Fabric-Umgebung?
Data Engineering in der Microsoft Fabric-Umgebung bietet eine ganzheitliche Lösung, die die Verarbeitung großer und komplexer Datenmengen vereinfacht und gleichzeitig durch eine enge Integration mit anderen Komponenten der Plattform den gesamten Datenlebenszyklus optimiert. Es ist die Schlüsselkomponente für datengetriebene Unternehmen und bildet die Grundlage für Anwendungen in Bereichen wie Künstliche Intelligenz, Internet der Dinge (IoT) oder Big Data Analytics.
Sie möchten mehr über Data Engineering erfahren? Ihr Ansprechpartner:
Andreas Koblischke,
Geschäftsführer
