Jenseits des DBAs: Erkundung neuer Datenrollen für SQL-Enthusiasten

SQL-Kenntnisse sind sehr gefragt - nicht nur für die Pflege von Datenbanken, sondern auch für Analysen, Einblicke und Automatisierung in allen Branchen. Während Datenbankadministratoren (DBAs) nach wie vor eine wichtige Rolle spielen, hat sich der Datenbereich um Positionen wie Data Engineers, Analysten und BI-Entwickler erweitert, die SQL auf neue und praktische Weise nutzen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie sich diese Positionen unterscheiden, welche Fähigkeiten sie erfordern und wie Sie aufbauend auf Ihren vorhandenen SQL-Kenntnissen in diese Positionen einsteigen können. Unabhängig davon, ob Sie gerade erst anfangen oder Ihre Karriere vorantreiben möchten, wird Ihnen das Verständnis dieser Möglichkeiten helfen, Ihren nächsten Schritt zu entscheiden.

Die Entwicklung der Datenrollen

In der Vergangenheit konzentrierte sich das Datenmanagement auf Rollen wie DBAs, die für die Wartung von Datenbanken, die Sicherstellung ihrer Leistung und die Wahrung der Datenintegrität verantwortlich waren. Der Anstieg des Datenvolumens und das Aufkommen fortschrittlicher Analysen haben jedoch zu neuen Aufgaben geführt, die ein breiteres Spektrum an Fähigkeiten erfordern.

Dateningenieur

Überblick über die Rolle:
Data Engineers sind für die Entwicklung, Konstruktion und Wartung von Systemen verantwortlich, die große Datenmengen erfassen, speichern und verarbeiten. Sie entwickeln robuste Datenarchitekturen und Pipelines, die sicherstellen, dass Daten effizient aus verschiedenen Quellen gesammelt, in brauchbare Formate umgewandelt und für die Analyse zugänglich gemacht werden.

Diese Aufgabe umfasst die Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz, die Implementierung von Datenvalidierungsprozessen und die Optimierung der Datenabruf- und -verarbeitungsgeschwindigkeit zur Unterstützung von Echtzeitanalysen und Business Intelligence. Die Zusammenarbeit mit Data Scientists, Analysten und anderen Stakeholdern ist unerlässlich, um die Dateninfrastruktur mit den Unternehmenszielen in Einklang zu bringen und die Gewinnung von verwertbaren Erkenntnissen zu erleichtern.

Wer eine Karriere als Big-Data-Ingenieur anstrebt, muss sich umfassende Fähigkeiten aneignen, darunter SQL-Kenntnisse, Vertrautheit mit NoSQL-Datenbanken, Verständnis für Data-Warehousing-Konzepte und Erfahrung mit Big-Data-Plattformen und -Frameworks.

Einen detaillierten Leitfaden zu den erforderlichen Fähigkeiten und Schritten für den Einstieg in diesen Bereich finden Sie in dem Artikel How to Become a Big Data Engineer. Diese Ressource bietet wertvolle Einblicke in die Anforderungen der Rolle und gibt praktische Ratschläge für angehende Big-Data-Ingenieure.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Entwicklung und Pflege von Datenarchitekturen.
• Aufbau von Datenpipelines zum Sammeln von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Sicherstellung der Datenqualität und -konsistenz.
• Zusammenarbeit mit Data Scientists und Analysten, um die erforderliche Dateninfrastruktur bereitzustellen.

SQL in Aktion:
SQL ist für Data Engineers von grundlegender Bedeutung. Sie verwenden es, um Daten zu extrahieren und umzuwandeln, Datenbankschemata zu erstellen und zu verwalten und Abfragen hinsichtlich ihrer Leistung zu optimieren.

Anwendungsfall aus der realen Welt:
Ein Einzelhandelsunternehmen könnte einen Data Engineer damit beauftragen, ein System zu entwickeln, das Verkaufsdaten aus mehreren Geschäften in einem zentralen Data Warehouse zusammenführt und so Echtzeitanalysen ermöglicht. Beispielsweise könnten die Daten aus jeder Filiale in eine Staging-Tabelle wie raw_sales eingefügt werden, die dann transformiert und in eine Berichtstabelle geladen wird.

-- Insert new data into staging table
INSERT INTO raw_sales (store_id, product_id, sales_amount, sale_date)
VALUES (1, 101, 250.00, '2024-03-01');

-- Transform and aggregate daily totals
INSERT INTO daily_store_sales (store_id, sale_date, total_sales)
SELECT store_id, sale_date, SUM(sales_amount)
FROM raw_sales
GROUP BY store_id, sale_date;

-- Query total sales across all stores
SELECT sale_date, SUM(total_sales) AS company_wide_sales
FROM daily_store_sales
GROUP BY sale_date
ORDER BY sale_date;

Dieser Datenfluss hilft dem Unternehmen, die Leistung pro Tag, pro Filiale und unternehmensweit zu verfolgen - und liefert den Entscheidungsträgern die Erkenntnisse, die sie für die Bestandsverwaltung und die Planung von Werbeaktionen benötigen.

Datenwissenschaftler

Überblick über die Rolle:
Data Scientists analysieren komplexe Daten, um Muster, Trends und Einsichten zu erkennen, die als Grundlage für Geschäftsentscheidungen dienen. Solide SQL-Kenntnisse sind unerlässlich, um Daten effizient abrufen und aufbereiten zu können, bevor fortgeschrittene Analysetechniken angewendet werden. SQL hilft Data Scientists dabei, große Datensätze zu zerlegen und zu filtern, Joins durchzuführen und aggregierte Ansichten zu erstellen - alles wichtige Aufgaben bei der explorativen Datenanalyse.

Wenn Sie sich die für diesen Karriereweg erforderlichen Grundlagen aneignen möchten, lesen Sie den Artikel Warum Sie SQL für Data Science lernen sollten. Darin wird erklärt, wie SQL in den Arbeitsablauf der Datenwissenschaft passt, und es werden praktische Tipps für den Einstieg gegeben, auch wenn Sie neu in diesem Bereich sind.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Sammeln und Bereinigen großer Datensätze.
• Anwendung von statistischen Methoden und Algorithmen für maschinelles Lernen.
• Visualisierung der Datenergebnisse.
• Kommunikation von Erkenntnissen an Interessengruppen.

SQL in Aktion:
Data Scientists verwenden SQL, um Datenbanken abzufragen, relevante Datenuntergruppen abzurufen und eine erste Datenexploration durchzuführen, bevor sie komplexere Analysetechniken anwenden.

Anwendungsfall aus der Praxis:
Im Gesundheitswesen könnte ein Data Scientist Patientendaten analysieren, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen und so die Bereitschafts- und Reaktionsstrategien zu verbessern. So könnte er beispielsweise SQL verwenden, um die Zunahme von Grippesymptomen zu ermitteln, die im Laufe der Zeit in verschiedenen Krankenhäusern gemeldet wurden:

SELECT
    hospital_id,
    report_date,
    COUNT(*) AS flu_symptom_cases
FROM
    patient_symptoms
WHERE
    symptom_description ILIKE '%fever%' OR
    symptom_description ILIKE '%cough%' OR
    symptom_description ILIKE '%sore throat%'
GROUP BY
    hospital_id, report_date
ORDER BY
    Report_date;

Diese Abfrage hilft dabei, anormale Spitzen bei Grippesymptomen zu erkennen, die zusammen mit statistischen Modellen zur Vorhersage von Krankheitsausbrüchen und zur proaktiven Zuweisung medizinischer Ressourcen verwendet werden können.

Business Intelligence (BI)-Entwickler

Überblick über die Rolle:
BI-Entwickler erstellen und verwalten Business Intelligence-Lösungen, die Unternehmen dabei helfen, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Ihre Aufgabe geht über die bloße Erstellung von Berichten hinaus - sie entwerfen Datenmodelle, entwickeln automatisierte Dashboards und arbeiten eng mit Teams zusammen, um Geschäftsanforderungen in messbare Erkenntnisse umzusetzen. Durch die Umwandlung komplexer Daten in klare visuelle Darstellungen und KPIs spielen BI-Entwickler eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung von Führungskräften und Stakeholdern bei der Leistungsüberwachung, der Erkennung von Trends und der schnellen Reaktion auf veränderte Bedingungen.

Hauptverantwortlichkeiten:

• Entwerfen und Entwickeln von Berichtswerkzeugen und Dashboards.
• Integrieren von Daten aus verschiedenen Quellen.
• Sicherstellung der Datengenauigkeit und -konsistenz.
• Schulung von Endbenutzern zu BI-Tools.

SQL in Aktion:
BI-Entwickler sind in hohem Maße auf SQL angewiesen, um die Dashboards und Berichte zu erstellen, die im gesamten Unternehmen verwendet werden. Sie verwenden SQL, um effiziente Abfragen zu schreiben, mit denen Daten aus verschiedenen Quellen abgerufen, gefiltert und umgewandelt werden können, um sicherzustellen, dass die angezeigten Informationen korrekt und auf dem neuesten Stand sind. Durch die Erstellung wiederverwendbarer Abfragelogik können BI-Entwickler die Dashboards automatisch aktualisieren. SQL ermöglicht es ihnen außerdem, die Berichtsleistung zu optimieren und eine reibungslose Integration mit BI-Tools wie Power BI, Tableau oder Looker zu gewährleisten, so dass Unternehmensteams fundierte Entscheidungen auf der Grundlage von Echtzeitinformationen treffen können.

Anwendungsfall aus der Praxis:
Ein BI-Entwickler in einem Finanzinstitut könnte Dashboards entwickeln, die Echtzeiteinblicke in Markttrends bieten und so Investitionsentscheidungen unterstützen. Für diese Dashboards werden häufig SQL-Daten herangezogen und aggregiert. Um beispielsweise die täglichen durchschnittlichen Aktienkurse und das gesamte gehandelte Volumen pro Sektor anzuzeigen, könnte er eine Abfrage wie die folgende ausführen:

SELECT
    sector,
    trade_date,
    ROUND(AVG(stock_price), 2) AS avg_price,
    SUM(trade_volume) AS total_volume
FROM
    market_data
GROUP BY
    sector, trade_date
ORDER BY
    trade_date DESC;

Diese Ausgabe kann in BI-Tools wie Power BI oder Tableau eingespeist werden, so dass die Beteiligten die Performance eines Sektors im Zeitverlauf verfolgen können. Die SQL-Daten bilden die Grundlage für visuelle Darstellungen, die Analysten und Anlegern helfen, schnellere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Datenanalyst

Überblick über die Rolle:
Datenanalysten spielen eine wichtige Rolle bei der Umwandlung von Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse, die zu geschäftlichen Verbesserungen führen. Sie sind dafür verantwortlich, Daten aus verschiedenen Quellen zu sammeln, sie zu bereinigen und zu organisieren, um ihre Genauigkeit sicherzustellen, sie zu analysieren, um Trends und Muster zu erkennen, und Visualisierungen und Berichte zu erstellen, um die Ergebnisse effektiv an die Beteiligten zu kommunizieren. Dieser Prozess ermöglicht es Unternehmen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und Strategien auf der Grundlage empirischer Erkenntnisse zu entwickeln.

Für diejenigen, die Datenanalysten werden wollen, ist es äußerst wichtig, sich eine Reihe von Fähigkeiten anzueignen, darunter Kenntnisse in Statistik, Excel, SQL, Python, Datenvisualisierung und Vertrautheit mit Business Intelligence (BI)-Tools. Ein umfassender Leitfaden, der die einzelnen Schritte zur Entwicklung dieser Kompetenzen beschreibt, ist in dem Artikel Roadmap to Becoming a Data Analyst zu finden. Diese Ressource umreißt einen strukturierten Ansatz zum Aufbau der erforderlichen Fähigkeiten und bietet praktische Ratschläge für Personen, die in den Bereich der Datenanalyse einsteigen möchten.

Hauptaufgaben:

• Sammeln und Interpretieren von Daten.
• Erkennen von Mustern und Trends.
• Erstellen von Berichten und Visualisierungen.
• Unterstützung von Entscheidungsprozessen.

SQL in Aktion:

SQL wird verwendet, um Daten für Berichte zu extrahieren und zu manipulieren, komplexe Abfragen für die Datenanalyse zu erstellen und sicherzustellen, dass BI-Tools Zugriff auf die erforderlichen Daten haben.

Real-World Use Case:
Ein E-Commerce-Unternehmen könnte sich auf einen Datenanalysten verlassen, der die Kaufdaten seiner Kunden untersucht, um beliebte Produkte zu identifizieren und Entscheidungen über den Lagerbestand zu treffen. Der Analyst könnte zum Beispiel eine SQL-Abfrage schreiben, um die meistverkauften Produkte der letzten 30 Tage zu ermitteln:

SELECT
    product_id,
    product_name,
    COUNT(order_id) AS number_of_orders,
    SUM(quantity) AS total_units_sold,
    SUM(total_price) AS total_revenue
FROM
    order_details
WHERE
    order_date >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30 days'
GROUP BY
    product_id, product_name
ORDER BY
    total_units_sold DESC
LIMIT 10;

Diese Abfrage liefert eine Momentaufnahme der umsatzstärksten Produkte auf der Grundlage der verkauften Menge und des erzielten Umsatzes. Diese Erkenntnisse helfen bei der Optimierung der Lagerbestände, bei der Planung von Marketingkampagnen und bei der Entscheidung, welche Produkte auf der Homepage oder in Werbeaktionen vorgestellt werden sollen.

Natürlich ist dies nur die Spitze des Eisbergs. Die in diesem Artikel gezeigten SQL-Beispiele sind absichtlich einfach gehalten, aber sie zeigen, wie grundlegende SQL-Kenntnisse in jeder datenbezogenen Funktion eingesetzt werden - von einfachen Berichten bis hin zu komplexen Analysen. Unabhängig davon, in welche Richtung Sie gehen, die Beherrschung von SQL gibt Ihnen die Möglichkeit, sicher und effizient mit Daten zu arbeiten.

Übergang zu neu entstehenden Datenfunktionen

Wenn Sie bereit sind, über die traditionellen SQL-Rollen hinauszugehen, müssen Sie sowohl Ihre technischen Fähigkeiten als auch Ihre praktische Erfahrung ausbauen. Beginnen Sie damit, herauszufinden, welche Datenrolle Sie am meisten reizt - Analytik, Technik oder Datenwissenschaft. Sobald Sie sich für eine Richtung entschieden haben, konzentrieren Sie Ihre Lernanstrengungen. Programmierkenntnisse sind in allen Bereichen von entscheidender Bedeutung, insbesondere Python, das für Datenanalyse, Automatisierung und maschinelles Lernen weit verbreitet ist. Beginnen Sie mit dem Kurs Interaktive Python-Grundlagen auf LearnPython.com, der eine praxisnahe, einsteigerfreundliche Schulung bietet.

Um Ihre SQL-Kenntnisse zu verbessern, besuchen Sie den SQL-Practice-Kurs aufLearnSQL.de, wo Sie angeleitete Übungen finden, die reale Datenaufgaben widerspiegeln. Diese Projekte helfen Ihnen, beim Schreiben von Abfragen schneller und sicherer zu werden. Und wenn Sie mehr in die Tiefe gehen wollen, führt Sie der Kurs SQL von A bis Z Schritt für Schritt durch SQL, während Fortgeschrittenes SQL Optimierung und Leistungsoptimierung lehrt.

Natürlich ist das Wissen, wie man SQL schreibt, nur ein Teil des Ganzen. Sie müssen sich auch mit Tools wie Power BI oder Tableau vertraut machen, um Ihre Erkenntnisse effektiv zu präsentieren. Wenn Sie lernen, wie man Datenbanken strukturiert, ETL-Prozesse aufbaut und Abfragen optimiert, haben Sie einen Vorteil, ganz gleich, welche Rolle Sie im Datenbereich einnehmen.

Versuchen Sie, an persönlichen oder freiberuflichen Projekten mit echten Datensätzen zu arbeiten, oder tragen Sie zu Open-Source-Arbeiten bei. Dies stärkt nicht nur Ihre Fähigkeiten, sondern baut auch ein Portfolio auf, das Sie potenziellen Arbeitgebern vorlegen können.

Unterschätzen Sie auch nicht den Wert der Gemeinschaft. Treten Sie Online-Datengruppen bei, besuchen Sie Webinare und knüpfen Sie Kontakte zu anderen Fachleuten. Wenn Sie Ihre Arbeit mit anderen teilen und von Gleichgesinnten lernen, können Sie auf diese Weise wachsen. Die Datenbranche ist schnelllebig - aber mit den richtigen Werkzeugen, konsequenter Praxis und einem klaren Lernpfad werden Sie bereit sein, Ihre nächste Aufgabe mit Zuversicht anzugehen.