Die Sicherstellung einer hohen Effizienz bei der Datenverarbeitung ist nicht einfach. Hast du das Gefühl, dass du deine tägliche Arbeit verbessern könntest? Wir geben dir 10 Data Engineering Best Practices, die du in deinem Unternehmen anwenden kannst, um smarter statt härter zu arbeiten.
Heutzutage agieren Unternehmen in einer datengetriebenen Welt. Täglich sammeln Organisationen unzählige Informationen, die zur Steigerung der Effektivität genutzt werden können. Das bedeutet viel Arbeit für Data Engineers und Analysten. Data Engineering ist kein einfacher Job – und da es einer der sich am schnellsten entwickelnden Berufe ist, müssen sich Data Engineers ständig weiterbilden. Es gibt viele Wege, Daten- und Codequalität sicherzustellen, und Profis müssen sie kennen, um die beste Methode für ihr Unternehmen auszuwählen. Hier sind unsere 10 Data Engineering Best Practices.
1. Überprüfe regelmäßig deinen Data Stack
IT-Unternehmen bringen ständig neue Features und Lösungen auf den Markt. Als Spezialist weißt du das sicher, aber wir möchten daran erinnern, deine Software regelmäßig zu aktualisieren und auf neue Versionen deiner Tools umzusteigen, sobald sie verfügbar sind. Abonniere Newsletter oder folge den Social-Media-Profilen deiner Tech-Stack-Anbieter, um über neue Features und Produkte informiert zu bleiben. Die Arbeit mit einem modernen Data Stack ist entscheidend für deinen Erfolg.
2. Kontrolliere die Verarbeitungseffizienz
Eine weitere offensichtliche Best Practice für Data Engineers ist das Monitoring der Prozesseffizienz. Ein gut informierter Data Engineer sollte wissen, wie lange die Verarbeitung einer bestimmten Datenmenge dauert. Mit diesem Wissen über die optimale Verarbeitungsgeschwindigkeit kannst du sofort erkennen, wenn ein Prozess langsamer wird, die Ursache finden und entsprechend reagieren. Das Monitoring deiner Systeme und Prozesseffizienz liefert viele Informationen über die Reife des Prozesses, Compliance und Systemintegration. Durch die Suche nach Fehlern kannst du sie schneller beheben, bevor sie zu ernsthaften Verzögerungen führen.
3. Nutze Functional Programming
Python ist eine der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen im Data Engineering. Viele beliebte Tools basieren darauf (z. B. Airflow, das wir in unseren Projekten nutzen). Python ermöglicht es, objektorientierte und funktionale Programmierung zu kombinieren. Fast jede Data Engineering-Aufgabe kann mit Functional Programming gelöst werden: Nimm die Eingabedaten, wende eine geeignete Funktion an und lade das Ergebnis ins zentrale Repository oder nutze es für Reporting oder Data Science. Functional Programming ermöglicht es Data Engineers, Code zu entwickeln, der leicht getestet und in vielen Aufgaben wiederverwendet werden kann.
4. Halte deinen Code einfach
Da wir schon beim Thema Coding sind: Halte deinen Code einfach. Data Engineers verbringen viel Zeit damit, Code zu lesen und zu analysieren – wahrscheinlich mehr als beim Schreiben. Wenn du ihn lesbar und nachvollziehbar gestaltest, sparst du dir später viel Mühe. Mit Best Practices beim Schreiben von Code vereinfachst du deine zukünftige Arbeit und stellst eine reibungslose Zusammenarbeit mit anderen Spezialisten sicher. Einfacher Code bedeutet „konziser“ Code. Je weniger du schreibst, desto weniger musst du pflegen. Entferne auch nicht mehr genutzte Codeabschnitte. Scheue dich nicht, deinen Code zu bewerten und zu verbessern, auch wenn das bedeutet, dass du nutzlose Teile entfernst.
5. Halte dich an Design Patterns
Es ist einfacher, Ordnung in deinen Prozessen zu halten, wenn du vordefinierte Regeln und Design Patterns hast, die jedes Teammitglied kennt und befolgt. Die Erstellung von Datenmustern und einer Gesamtstrategie für den Umgang mit Daten hilft dir, effizient zu arbeiten und Fehler zu reduzieren. Plane im Voraus, welche Tools, Frameworks, Prozesse und Techniken du im Unternehmen einsetzen willst. Du kannst auf von anderen entwickelte Patterns zurückgreifen, wenn sie zu deinen Use Cases passen. Wenn nicht, passe sie an oder entwickle eigene (teste sie vor der Implementierung). Etablierte Design Patterns halten dein Team auf Kurs und verbessern die Kommunikation im Projekt.
6. Sorge für Datenqualität
Kannst du dir vorstellen, Machine Learning Modelle mit Datensätzen zu trainieren, die Duplikate, unvollständige oder fehlerhafte Daten enthalten? Natürlich nicht. Egal, ob du Daten für Business Intelligence oder AI Use Cases nutzt – ohne Data Validity Checks kannst du deinen Ergebnissen nicht vertrauen. Plane deine Data Validation und Data Cleaning Prozesse sorgfältig. Entferne ungültige Daten und repariere, was für dein Projekt nützlich sein kann. Wähle die besten Open-Source- oder kommerziellen Tools für Data Cleaning und wende sie auf Datensätze an, bevor du sie für Analysen oder das Training von ML-Modellen nutzt.
7. Nutze Prozessautomatisierung
Respektiere deine Zeit. Prozessautomatisierung ist aus zwei Gründen eine Best Practice: Erstens müssen Data Engineers keine Zeit mit manuellen Aufgaben verschwenden – alles läuft automatisch nach vordefinierten Regeln. Zweitens wird das Risiko menschlicher Fehler reduziert.
8. Erstelle klare Dokumentation
Klare Dokumentation ist in jedem Unternehmen entscheidend. Ohne sie wäre das Onboarding neuer Teammitglieder, die Zusammenarbeit oder die Übergabe eines Projekts an ein anderes Team sehr schwierig und zeitaufwendig. Gute Projektdokumentation sollte detailliert, aber gleichzeitig prägnant sein. Sie muss in einfacher Sprache verfasst sein, damit sie jeder versteht. Vermeide seltene und unnötige technische Begriffe, wenn sie für zukünftige Leser nicht nützlich sind.
9. Organisiere die Teamzusammenarbeit
Es ist schwierig, ein Projekt zu steuern, wenn du Best Practices für die Zusammenarbeit vergisst. Weise zunächst Rollen zu und gewähre auf dieser Basis die nötigen Berechtigungen für Systeme und Tools. Logging ist sinnvoll, damit nachvollziehbar ist, wer an welchem Job gearbeitet hat und was gemacht wurde. Erleichtere die Zusammenarbeit, indem du auf eine sinnvolle Benennung von Pipelines achtest und von den Nutzern erwartest, dass sie Beschreibungen zu Pipelines, Jobs, Prozessoren, Executoren und anderen Elementen hinzufügen. Mit Beschreibungen kannst du schnell nachvollziehen, warum bestimmte Komponenten von anderen Teammitgliedern erstellt wurden. Das verbessert nicht nur die Zusammenarbeit, sondern vereinfacht auch die Wartung des Projekts.
10. Denke immer langfristig
Das Hauptziel von Unternehmen ist Wachstum – denke also nicht klein, sondern voraus. Versuche, potenzielle Herausforderungen und Wachstumschancen vorherzusehen und überlege, welche Tools und Prozesse du in Zukunft brauchen könntest. Setze auf Lösungen, die in verschiedenen Use Cases wiederverwendet werden können. Überwache, bewerte und verbessere ständig – sowohl deine eigenen als auch die Fähigkeiten, Prozesse und Tools deines Teams.
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