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Was it a Knowledge Engineer?

Definition
Was it a Knowledge Engineer?

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Ein Knowledge Engineer schafft die Grundlagen für eine professionelle Nutzung von Daten. Er trägt Daten zusammen, bereitet sie auf und stellt sie Datenkonsumenten wie Datenwissenschaftlern oder Datenanalysten zur Verfügung. Neben dem Erstellen von Datenpipelines beschäftigt er sich mit relationalen Datenbanken, Large-Knowledge- und Cloud-Technologien, ETL-Instruments und einigem mehr. Ein Knowledge Engineer benötigt umfangreiches Wissen im Bereich Datenverarbeitung und Dateninfrastrukturen.

(Bild: © aga7ta – inventory.adobe.com)

Die deutsche Bezeichnung für Knowledge Engineer lautet Dateningenieur. Es handelt sich um eine Place in einem Unternehmen, die die Grundlagen für eine professionelle Nutzung von Daten schafft. Dateningenieure tragen Daten aus verschiedenen Quellen zusammen, bereiten sie auf und stellen sie Datenkonsumenten wie Datenwissenschaftlern oder Datenanalysten für weitere Auswertungen zur Verfügung. Da der Knowledge Engineer die Foundation für die Arbeit von Datenwissenschaftlern und Datenanalysten liefert, ist eine enge Zusammenarbeit mit ihnen üblich.

Dateningenieure erstellen Datenpipelines, nutzen ETL-Prozesse (Extract, Remodel, Load) und ihre Instruments und arbeiten mit Large-Knowledge-Technologien, Cloud-Architekturen, Knowledge Warehouses, Knowledge Lakes und vielem mehr. Je nach Unternehmen und Einsatzgebiet können sich die konkreten Aufgaben eines Knowledge Engineer unterscheiden. Je größer oder datengetriebener ein Unternehmen ist, desto höher ist in der Regel der Spezialisierungsgrad des einzelnen Dateningenieurs. Einige Unternehmen unterhalten Groups von Dateningenieuren mit jeweils spezifischen Aufgaben und Qualifikationen. Die Arbeit des Knowledge Engineer zielt letztendlich aber immer darauf ab, dem Unternehmen die benötigten Daten in der jeweils geeigneten Kind bereitzustellen. Dabei dürfen die Aspekte der Datensicherheit und des Datenschutzes nicht außer Acht gelassen werden.

Unverzichtbar ist die Arbeit von Dateningenieuren unter anderem im E-Commerce, in der Industrie 4.0 und im Enterprise-Intelligence-Umfeld. Je nach Branche und Einsatzbereich exist unterschiedliche Ausprägungen des Knowledge Engineer wie der Enterprise Intelligence Knowledge Engineer, der Large Knowledge Engineer oder der Cloud Knowledge Engineer.

Die Aufgaben eines Knowledge Engineer

Die Aufgaben eines Knowledge Engineer können sich abhängig vom Unternehmen und Einsatzbereich unterscheiden. Grundsätzlich bleibt die Hauptaufgabe des Dateningenieurs, die von einem Unternehmen benötigten Daten in einer geeigneten Kind für Datenkonsumenten und weitere Auswertungen oder Prozesse bereitzustellen. Um diese Datengrundlage zu schaffen, trägt der Knowledge Engineer Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen, bereitet sie auf und macht sie für weitere Analysen nutzbar. Unstrukturierte Daten werden in eine passende Struktur und ein geeignetes Format gebracht. Der Knowledge Engineer legt Datenpipelines an, implementiert und automatisiert ETL-Prozesse und legt Daten in Datenbanken oder Knowledge Warehouses ab. Weitere Aufgaben eines Knowledge Engineer sind:

  • Aufbau, Modellierung, Skalierung und Administration von Datenplattformen und Datenbanken
  • Auswahl Geeigneter Technologien und Instruments
  • Einbindung cloudbasierter Infrastrukturen und Companies
  • Überwachung und Betreuung der laufenden Systeme und Datenprozesse
  • Berücksichtigung der Aspekte der Datensicherheit und des Datenschutzes

Diese Fähigkeiten braucht ein Knowledge Engineer

Grundsätzlich benötigt ein Knowledge Engineer ein tiefes Verständnis datentechnischer Prozesse und beteiligter IT-Systeme. Seine Qualification hat der Knowledge Engineer entweder in einem MINT-Studium (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften oder Technik) oder in einer IT-Berufsausbildung zum Beispiel als Fachinformatiker erworben. Oft kommt der Knowledge Engineer aus dem Bereich der Softwareentwicklung und hat sich im Verlauf seiner beruflichen Tätigkeit auf datentechnische Aufgaben spezialisiert. Die fachlichen Fähigkeiten eines Knowledge Engineer umfassen tiefes Wissen in den Bereichen Datenbanken, Large-Knowledge-Technologien, Cloud-Computing, Programming, Softwareentwicklung, ETL-Prozesse und -Instruments, Speichersysteme, verteiltes Computing, serviceorientierte Architektur (SOA), Datenmodellierung und mehr. Entsprechend seiner Berufserfahrung und den Fachkenntnissen gibt es verschiedene Stufen eines Dateningenieurs wie den Junior Knowledge Engineer oder den Senior Knowledge Engineer.

Abgrenzung zwischen Knowledge Engineer, Datenarchitekt und Datenwissenschaftler

Für die Positionen des Dateningenieurs (Knowledge Engineer), Datenarchitekten (Knowledge Architect) und Datenwissenschaftlers (Knowledge Scientist) existiert keine eindeutige, allgemeingültige Definition. Die Aufgaben und Arbeitsbereiche können sich überschneiden. Eine saubere Trennung der Rollen ist nicht immer möglich. Grundsätzlich lassen sich die drei Positionen folgendermaßen voneinander abgrenzen:

Der Knowledge Architect entwirft das Design und die grundsätzliche Datenarchitektur. Er plant auf Excessive-Degree-Ebene und arbeitet konzeptionell, strategisch und manchmal visionär. Die Tätigkeit des Knowledge Engineer ist eher praktisch ausgerichtet. Er arbeitet gemeinsam mit dem Datenarchitekten an der Implementierung der Datenarchitektur, überführt sie in die Produktion, wendet sie praktisch an und überwacht sie. Daten werden von ihm zusammengetragen, aufbereitet und über Datenplattformen bereitgestellt. So schafft er die Grundlagen für eine professionelle Nutzung der Daten durch Datenkonsumenten wie dem Knowledge Scientist.

Der Knowledge Scientist wendet mathematische Verfahren und Algorithmen an und nutzt die bereitgestellten Daten beispielsweise für das Coaching von Machine-Studying-Modellen. Ziel des Datenwissenschaftlers ist es, aus den verfügbaren Daten tiefere Erkenntnisse zu gewinnen und Wissen oder geschäftliche Vorteile zu generieren.

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