Die Grundlagen des Data Engineering: Mehr als nur SQL
Ein fundiertes Verständnis relationaler Datenbanken gehört zu den zentralen Kompetenzen für jede Laufbahn im Data Engineering. SQL ist dabei weit mehr als eine Basis – beherrscht man diese Abfragesprache sicher, lässt sich nahezu jede Analyse- oder Transformationsaufgabe zuverlässig abbilden. In praxisnahen Projekten zeigt sich der Wert von SQL beispielsweise beim Design von Data Pipelines, dem Erstellen performanter SELECT-Abfragen für Berichte oder der Aufbereitung großer Datenmengen für ein Data Warehouse. Unternehmen setzen zunehmend auf flexible SQL-Kompetenzen, die auch mit modernen Cloud-Datenbanken wie Amazon Redshift, Google BigQuery oder Snowflake nahtlos zusammenarbeiten.
Doch Datenarbeit verlangt nach mehr als soliden SQL-Kenntnissen. Data Engineers müssen verstehen, welche Speicher- und Verarbeitungsmechanismen sich für verschiedene Anwendungsfälle eignen – sowohl on-premises als auch in der Cloud. Besonders praxisrelevant sind Projekte mit komplexen ETL-Prozessen: Daten werden aus unterschiedlichen Quellen extrahiert, transformiert (beispielsweise per Python) und über Ladeprozesse effizient in ein Data Warehouse überführt. Ein konkreter Anwendungsfall: Log-Daten werden zunächst über eine REST-API abgefragt, anschließend mit Python in ein tabellarisches Format gebracht und schließlich mittels SQL in die Cloud-Datenbank übertragen.
Ein Praxisbeispiel für eine überzeugende Eigenleistung in den Bewerbungsunterlagen könnte so lauten: “Im Rahmen eines Kundenprojekts habe ich eine automatisierte Pipeline zur Verarbeitung von täglich 10 Millionen Log-Einträgen konzipiert und mithilfe von SQL und Python zuverlässig in Amazon Redshift integriert.”
Von statischen ETL-Prozessen zu Echtzeit-Streaming
Der Aufgabenbereich von Data Engineers befindet sich im Wandel – Echtzeitdaten und Streaming-Technologien gewinnen an Relevanz. Die Zeiten, in denen Auswertungen ausschließlich über nächtliche Batch-Verarbeitung liefen, sind vielerorts Vergangenheit. Werkzeuge wie Apache Kafka, Apache Flink und Spark Structured Streaming gehören inzwischen fest zum Repertoire, wenn es darum geht, zeitkritische Datenströme zugänglich und analysierbar zu machen.
Ein anschauliches Beispiel aus der Praxis liefert der E-Commerce: Um Nutzerverhalten und Online-Transaktionen in Echtzeit auswerten zu können, entwickelt der Data Engineer eine Streaming-Architektur, die Log-Daten direkt aus der Webanwendung aufnimmt. Diese werden von Kafka zwischengespeichert, mit Spark transformiert und fast verzögerungsfrei an das Analysesystem weitergeleitet. Wer solche Streaming-Szenarien technisch und konzeptionell souverän gestaltet, kann bei Personalverantwortlichen punkten – und legt mit echten Referenzprojekten die Grundlage für den nächsten Karriereschritt.
Ein überzeugendes Praxisstatement: “Ich habe ein Realtime Fraud Detection System mit Spark Streaming und Kafka entwickelt, das Millionen von Zahlungsdaten in Echtzeit analysiert und verdächtige Transaktionen zuverlässig meldet.”
Kompetenzen, die 2025/26 gefragt sind
Das Kompetenzspektrum in der Datenverarbeitung erweitert sich kontinuierlich. Neben Datenmodellierung sowie soliden Skills in SQL und Python gewinnen Themen wie Containerisierung zunehmend an Bedeutung – etwa bei der Entwicklung und Verwaltung von Anwendungen mit Docker oder der Orchestrierung komplexer Prozesse mittels Kubernetes. Die Steuerung datengetriebener Workflows erfolgt häufig durch Tools wie Apache Airflow oder Prefect, während Cloud-Plattformen – darunter AWS, Google Cloud und Azure – fortlaufend neue Dienste und Funktionen bieten, auf die Data Engineers vorbereitet sein sollten.
Blickt man auf die kommenden Jahre, zeichnet sich eine Verschiebung in Richtung DataOps ab: Automatisierte Tests, der Aufbau von CI/CD-Prozessen für Data Pipelines, Infrastructure-as-Code und Monitoring-Anwendungen sind dabei feste Bestandteile moderner Teams. Im Lebenslauf sollten diese Kompetenzen nachvollziehbar adressiert werden. Ein erprobtes Praxisbeispiel: “Implementierung von CI/CD-Workflows für Data Pipelines mit GitHub Actions und Airflow, Integration von Quality Checks mit Great Expectations.” Gleichzeitig rücken Fähigkeiten wie Teamarbeit, Kommunikationsstärke und die Vermittlung komplexer Datenarchitekturen an verschiedene Fachbereiche in den Fokus. Wer es versteht, anspruchsvolle Technik verständlich zu präsentieren, verschafft sich Zugänge zu bereichsübergreifenden Projekten und Führungsaufgaben.
Kenntnisse in Data Governance, Datenschutz und Informationssicherheit sind durch die EU-DSGVO und aktuelle KI-Regularien ebenso gefragt wie Zertifikate, mit denen sich das eigene Know-how belegen lässt – etwa als “AWS Certified Data Analytics – Specialty” oder “Google Cloud Professional Data Engineer”. Solche Nachweise verbessern nicht nur das Bewerberprofil, sondern unterstützen auch die Positionierung innerhalb des Unternehmens.
Dynamik im Berufsbild: Quereinstieg, Karrierepfade und Gehaltsaussichten
Data Engineering steht unterschiedlichsten Werdegängen offen. Oft wechseln Softwareentwickler, IT-Experten oder BI-Analysten in diesen Bereich und entwickeln sich entlang wachsender Anforderungen weiter. Insbesondere Quereinsteigerinnen und Quereinsteiger können durch eigene Programmierprojekte, Open Source-Beiträge oder die erfolgreiche Teilnahme an Data-Challenges – beispielsweise auf Kaggle – praktische Erfahrungen sammeln und diese gezielt ins Bewerbungsgespräch einbringen. Ein Beispiel: “Teilnahme am Kaggle Data Engineering Wettbewerb mit Entwicklung einer skalierbaren Pipeline für Massendaten.”
Die Entwicklungsmöglichkeiten reichen vom Junior Data Engineer über erfahrene Spezialisten bis zu Rollen wie Data Platform Engineer oder Data Architect. Wer die eigenen Schwerpunkte früh erkennt – zum Beispiel im Kontext von Data Mesh, ML-Ops oder durch Fokussierung auf ein bestimmtes Cloud-Ökosystem – kann sich nachhaltig positionieren. Führungskarrieren entstehen etwa im Umfeld von Data Plattformen, Governance oder Data Quality Engineering. Gehaltsanalysen großer Städte zeigen: Data Engineers mit fünf oder mehr Jahren Erfahrung erzielen, gerade mit Kenntnissen in Streaming-Technologien, Kafka und Python, Gehälter im Bereich zwischen 80.000 und 120.000 Euro brutto pro Jahr. Besonders in der Beratung oder bei Technologiekonzernen lassen sich Spitzengehälter realisieren.
Ein Hinweis aus der beruflichen Praxis: Es empfiehlt sich, neben den technischen Fähigkeiten auch branchenspezifisches Wissen auszubauen. Im E-Commerce, Finanz- oder Healthcare-Umfeld können sich so weitere Karriereoptionen und mitunter bessere Gehaltsaussichten eröffnen.
Best Practices für den modernen Data Engineer Karriereweg
Wer sich im Bereich Data Engineering weiterentwickeln möchte, profitiert von einem kontinuierlichen Lernprozess durch Projekte, Zertifizierungen und ein aussagekräftiges, praxisnahes Portfolio. Glaubwürdigkeit entsteht durch konkrete eigene Erfahrungen, etwa: “Ich habe mit Airflow, Python und Docker eine End-to-End Pipeline für die automatische Qualitätskontrolle und Transformation von Sensordaten in der Produktionsüberwachung automatisiert.” Die aktive Mitwirkung in Open Source Communities – auf Plattformen wie Stack Overflow, GitHub oder bei Meetups – fördert Vernetzung und aktuelles Wissen gleichermaßen.
Bewerbungen gewinnen an Substanz, wenn konkrete Problemstellungen aufgegriffen werden. Ein Beispiel: “Im letzten Projekt habe ich Fehlerquellen in Streaming-Daten durch Tests und Monitoring mit Prometheus und Grafana identifiziert.” Solche Angaben machen die eigene Expertise nachvollziehbar. Zudem rücken – insbesondere für künftige Bewerbungen – Themen wie die Entwicklung und Integration von Large-Language Models (LLMs) ins Data Engineering. Wer Dateninfrastrukturen für KI-Anwendungen gestaltet und hochwertige Trainingsdaten bereitstellt, wird zunehmend gebraucht. Eigene Projekte zur Aufbereitung unstrukturierter Textdaten, beispielsweise für generative KI-Lösungen, zeigen Initiative und lassen sich als “Feature Engineering für KI” gezielt im Gespräch herausstellen.
Fazit: Chancen für den eigenen Data Engineer Karriereweg nutzen
Der Beruf des Data Engineers bietet auch mittelfristig herausfordernde Aufgaben, breite Entwicklungsmöglichkeiten und zahlt sich finanziell attraktiv aus. Wer klassische Data Engineering-Fähigkeiten mit Expertise in Streaming-Technologien, Cloud-Lösungen sowie einem Blick für DataOps verbindet, gewinnt an Flexibilität. Stetige Weiterentwicklung, Offenheit für innovative Technologien und die Fähigkeit, komplexe Sachverhalte verständlich zu kommunizieren, sind entscheidend, um Brücken zwischen IT und Fachbereichen zu schlagen und die eigene Karriere voranzutreiben.
