Die Welt des Data Engineering entschlüsseln: Unser Interview mit Carral Vincent

In der Welt der Technologie, in der Daten unaufhörlich fließen und Erkenntnisse die Zukunft prägen, bildet die Rolle der Data Engineers eine Brücke zwischen Rohdaten und umsetzbaren Informationen. Heute haben wir das Privileg, die Welt des Data Engineering mit den Augen einer erfahrenen Expertin zu betrachten. Carral Vincent hat eine bemerkenswerte Reise hinter sich, die Kontinente umspannt und verschiedene kulturelle Landschaften umfasst. Sie hat nicht nur die komplizierte Kunst der Datenumwandlung gemeistert, sondern auch eine Geschichte von Innovation, Zusammenarbeit und kontinuierlichem Wachstum geschrieben.

In diesem Interview tauchen wir tief in Carrals Erfahrungen, Erkenntnisse und Fachwissen ein und konzentrieren uns auf die entscheidenden Elemente, die ihre außergewöhnlichen Projekte ausmachen. Wir erkunden den Bereich der Zusammenarbeit, in dem sich Carrals Geschick bei der Zusammenarbeit mit verschiedenen Teams als entscheidend für die nahtlose Datentransformation erwiesen hat. Wir sehen uns ihr überzeugendes Projekt zur Optimierung von Data Pipelines für einen unserer Kunden aus dem Einzelhandel an, das ihren Einfallsreichtum bei der Bewältigung komplexer Herausforderungen unter Beweis stellt.

Aber das ist noch nicht alles - wir geben auch einen Einblick in Carrals Arbeitsalltag, eine dynamische Koordination aus Problemlösung, strategischer Planung und technischer Finesse. Von ihrem Auge für Detaisl bis hin zu ihrem Engagement für kontinuierliches Lernen ist ihr Tagesablauf ein Beweis für die Hingabe, die erforderlich ist, um in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der Datentechnik erfolgreich zu sein.

Prozess von den Anforderungen und der Zielsetzung bis zu den Ergebnissen: Wie sieht Ihr Tagesablauf als Data Engineer aus?

Carral Vincent: Mein Tagesablauf als Data Engineer umfasst einen gut strukturierten Prozess, der von den anfänglichen Anforderungen und Zielsetzungen bis zum Erreichen konkreter Ergebnisse reicht. Ich beginne mit der Überprüfung der Anforderungen und Ziele des Projekts. Dazu gehört es, die Anforderungen an die Datenanalyse zu verstehen und die wichtigsten Erkenntnisse zu ermitteln, die unser Team aus den entsprechenden Daten gewinnen möchte.

Jeder Tag beginnt mit einer Besprechung mit meinen Kollegen aus dem Data Engineering Team. In dieser Sitzung besprechen wir die erzielten Fortschritte, mögliche Änderungen des Plans durch neue Erkenntnisse und legen die nächsten Schritte fest, die zu unternehmen sind. Auf diese Weise stellen wir sicher, dass alle Beteiligten auf dem gleichen Stand sind und sich an die sich entwickelnden Projektanforderungen anpassen können. Ich arbeite eng mit meinem Kollegen und Data Scientist Aleksandr Kvasha zusammen, um unsere Bemühungen aufeinander abzustimmen. Gemeinsam umreißen wir die Data-Engineering-Aufgaben, die zur Unterstützung seiner analytischen Arbeit erforderlich sind. Diese gemeinsame Planung stellt sicher, dass unsere Bemühungen synchronisiert und auf das Erreichen der Projektziele hin optimiert werden.

Nach der Aufgabenzuweisung beginne ich mit der Datenerfassung. Dazu gehören die Beschaffung von Daten aus verschiedenen relevanten Quellen, die Sicherstellung der Datenqualität und die Umwandlung der Daten in ein brauchbares Format. Zu den Daten können auch Produktdetails gehören.

Ein entscheidender Aspekt eines jeden Projekts ist die genaue Erfassung der Daten. Dazu gehört die Strukturierung der Produktdaten in hierarchische Kategorien zur besseren Organisation und Analyse. Das ist wichtig, um aus den Daten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen. Den Tag über pflege ich eine gründliche Dokumentation des Data-Engineering-Prozesses. Dazu gehört die Aktualisierung der Confluence-Seiten mit den neuesten Informationen, vorgenommenen Änderungen und aufgetretenen Problemen. Die Dokumentation stellt sicher, dass der Projektfortschritt und die Entscheidungen für zukünftige Referenzen gut dokumentiert sind.

Im Laufe des Tages arbeite ich iterativ an Datenverarbeitungs-, Transformations- und Integrationsaufgaben. Dazu gehört oft die Codierung in Python oder anderen relevanten Sprachen, die Optimierung von Datenpipelines und die Sicherstellung, dass die Daten im gewünschten Format vorliegen.

Die kontinuierliche Kommunikation mit meinem Team ist entscheidend. Wir tauschen Erkenntnisse aus, besprechen Herausforderungen und stellen sicher, dass sich die Data-Engineering-Arbeiten nahtlos in die laufende Analysearbeit einfügen. Am Ende des Tages tragen die erzielten Fortschritte dazu bei, die Gesamtziele des Projekts zu erreichen. Ob es um die Aktualisierung der Daten, die Verfeinerung von Datenpipelines oder die Verbesserung der Datenqualität geht, jeder Schritt bringt uns der Gewinnung wertvoller Erkenntnisse näher.

Wie haben dein akademischer Hintergrund in der Programmierung und deine Arbeitserfahrung als Data Engineer deinen Ansatz zur Lösung komplexer technischer Probleme beeinflusst? Kannst du ein Beispiel nennen, bei dem du dein Wissen aus beiden Bereichen eingesetzt hast, um eine besonders schwierige Herausforderung zu bewältigen?

Carral Vincent: Mein akademischer Hintergrund in der Programmierung, kombiniert mit meiner Erfahrung als Dateningenieur, hat meine Herangehensweise an komplizierte technische Probleme maßgeblich geprägt. Ein anschauliches Beispiel, das die Verschmelzung meines Wissens aus beiden Bereichen zeigt, war ein komplexes Projekt zur Datenintegration.

Durch mein Bachelorstudium in Informatik und Ingenieurwissenschaften  beherrsche ich mehrere Programmiersprachen. Diese Grundlage hat mir ein solides Verständnis für algorithmische Problemlösungen und die Vielseitigkeit vermittelt, um mich an verschiedene Programmiersprachen anzupassen.

In meinem Master-Studiengang International Software Systems Science habe ich eine breitere Perspektive auf die Prinzipien der Softwareentwicklung und Systemarchitekturen entwickelt. Diese Ausbildung befähigte mich, Herausforderungen aus einem ganzheitlichen Blickwinkel zu analysieren und nicht nur die technischen Aspekte, sondern auch den größeren Kontext des Software-Ökosystems zu berücksichtigen.

Während meiner Zeit als Test Engineer bei meiner vorherigen Arbeitsstelle musste ich sehr genau auf die Details achten. Ich habe meine Fähigkeiten in der Anforderungsanalyse, dem Aufspüren potenzieller Probleme und der Identifizierung von Fehlern durch rigorose Testverfahren verfeinert. Diese Erfahrung hat mir eine methodische Herangehensweise an die Problemlösung und ein Engagement für die Aufrechterhaltung höchster Softwarequalitätsstandards vermittelt.

Als ich bei oraya anfing, an der Datenentwicklung zu arbeiten, sah ich mich mit einer gewaltigen Herausforderung konfrontiert, bei der diese Aspekte zusammenkamen. Die Aufgabe besteht darin, mehrere Datensammlungen zu erstellen, um Daten aus verschiedenen Quellen zusammenzuführen. Dies erforderte die nahtlose Integration komplizierter Datenabrufmechanismen bei gleichzeitiger Gewährleistung der Effizienz, Skalierbarkeit und Datenintegrität.

Auf der Grundlage meiner Programmierkenntnisse nutze ich die dynamischen Fähigkeiten von Python, um eine flexible und robuste Datenarchitektur zu entwickeln. Mein Verständnis von Softwaresystemen ermöglicht es mir, eine organisierte Struktur zu entwerfen, die mit dem größeren Datenrahmen von oraya übereinstimmt.Darüber hinaus hat meine frühere Tätigkeit als Testingenieurin meine Fähigkeit geschärft, potenzielle Probleme vorauszusehen. Mit dieser Fähigkeit habe ich umfassende Mechanismen zur Fehlerbehandlung und -protokollierung in unsere Datensammlung implementiert, die eine rasche Identifizierung und Behebung von Anomalien ermöglichen.

Zusammenfassend habe ich meine Kenntnisse meiner akademischen Ausbildung in der Programmierung und meine Erfahrung als Testingenieurin verschmelzen können. Bei oraya stelle ich meine Fähigkeiten ständig unter Beweis , an vielschichtige Probleme methodisch heranzugehen und verschiedene Fähigkeiten zu nutzen, um effiziente und effektive Lösungen zu entwickeln.

Du hast sowohl in Indien als auch in Deutschland studiert und gearbeitet. Wie hast du die Unterschiede in den Programmier- und Data-Engineering-Praktiken zwischen den beiden Regionen wahrgenommen? Gibt es bestimmte Fähigkeiten oder Methoden, die du an einem Ort gelernt hast und die du in deiner jetzigen Rolle als besonders wertvoll erachtest?

Carral Vincent: Genau. Sowohl in Indien als auch in Deutschland habe ich meine akademischen und beruflichen Erfahrung sammeln und erweitern können. Ich habe deutliche Unterschiede in den Programmier- und Data-Engineering-Praktiken zwischen diesen beiden Regionen feststellen können. Diese Unterschiede haben mir wertvolle Einblicke und vielfältige Fähigkeiten verschafft, die ich in meiner jetzigen Funktion als äußerst vorteilhaft empfinde.

In Deutschland habe ich eine vorherrschende Neigung zu einem systematischen und strukturierten Ansatz bei der Programmierung und Datentechnik festgestellt. Auffallend ist der hohe Stellenwert, der der Codequalität beigemessen wird, wobei sorgfältige Code-Reviews und strenge Testverfahren die Bereitstellung zuverlässiger und belastbarer Softwarelösungen gewährleisten. Ebenso bemerkenswert ist die Kultur der umfassenden Dokumentation, bei der die Dokumentation von Code, Prozessen und Entscheidungen als entscheidend für den Wissensaustausch und die langfristige Wartbarkeit angesehen wird.

In Indien hingegen konnte ich eine Landschaft beobachten, die durch eine größere Bandbreite an Ansätzen und Methoden gekennzeichnet ist. Aufgrund der dynamischen und sich schnell entwickelnden Natur der Technologiebranche liegt der Schwerpunkt oft auf einer raschen Lieferung. Dies kann zwar zu schnellen Ergebnissen führen, aber der Preis dafür ist ein vergleichsweise geringer Grad an Standardisierung. In meiner vorherigen Position erforderte dieses Umfeld andere Fähigkeiten, bei denen Anpassungsfähigkeit und schnelle Problemlösungen im Vordergrund standen.

Der Schwerpunkt in der deutschen Arbeitskultur auf Qualität und Dokumentation meine Arbeit stark beeinflusst. Ich habe die Praxis verinnerlicht, sauberen, gut dokumentierten Code zu schreiben, der nicht nur sofortige Funktionalität, sondern auch langfristige Wartbarkeit und einfache Fehlerbehebung gewährleistet.

Beim Data Engineering geht es oft um die Verarbeitung großer Datenmengen. Wie gehst du mit den spezifischen Anforderungen der Datenverarbeitung und -speicherung um, um die erhebliche Zunahme des Datenvolumens effizient zu bewältigen? 

Carral Vincent: Für die Beantwortung möchte ich gerne auf ein exemplarisches Projekt eingehen.
Einer unserer langjährigen Kunden hat uns gebeten, bestimmte Daten zu sammeln, die in einer seiner Quellen enthalten sind. Da das Unternehmen eine sich ständig ändernde Produktpalette hat, besteht die Herausforderung darin, den Überblick zu behalten. Da einige Informationen nicht unabhängig hochgeladen werden, ist es von entscheidender Bedeutung, nicht nur die empfohlenen Einzelhandelspreise (UVP) auf dem neuesten Stand zu halten, sondern auch die Daten zu überprüfen und mit ihren Auflistungen zu synchronisieren. Selbst ein unbeabsichtigter Fehler kann für sie schnell kostspielig werden.

Um dieses Problem für unseren Kunden zu lösen, lag es in der Verantwortung meines Teams und von mir, die Daten aus der Quelle zu automatisieren, regelmäßig zu sammeln und zu aggregieren. Durch einen einfachen automatisierten Abgleich der gesammelten Daten mit internen Informationen werden Unstimmigkeiten in den vorgeschlagenen Attributen leicht erkennbar, so dass der Kunde umgehend reagieren kann. Zusätzlich können weitere Details abgeglichen werden, um die Qualität der Informationen in der Filiale zu validieren.

Das Ergebnis dieses Projekts war ein hocheffizientes und automatisiertes System, das es unserem Kunden ermöglichte, sowohl in seinen physischen als auch in seinen Online-Shops genaue Attribute zu pflegen. Durch den Einsatz der automatisierten Datenerfassung und -synchronisation konnten Fehler vermieden, die Einhaltung von Preisvorschriften sichergestellt und die Qualität der Online-Produktlisten verbessert werden. Durch diese Optimierung wurde der manuelle Aufwand erheblich reduziert und die Genauigkeit und Konsistenz der Datenverarbeitung und -speicherung insgesamt verbessert.

Carral Vincent: Sicherlich ist die Zusammenarbeit ein Eckpfeiler der Datentechnik, und eine effektive Kommunikation ist für eine erfolgreiche Projektimplementierung unerlässlich. Bei einem kürzlich durchgeführten Projekt zur Optimierung der Datenverarbeitung für eine Analyseplattform eines Kunden war die Zusammenarbeit mit verschiedenen Beteiligten unerlässlich. Bei dem Projekt ging es darum, die Effizienz der Datenaufnahme, -umwandlung und -speicherung zu verbessern, um den Kunden effiziente Erkenntnisse zu liefern. Um dies zu erreichen, habe ich eng mit dem oraya-Team von Data Scientists und Engineers sowie mit den Kollegen vom Customer Success Management zusammen gearbeitet.

Die Datenwissenschaftler haben eine zentrale Rolle bei der Definition der analytischen Anforderungen und der Datenverarbeitungsbedürfnisse gespielt. Wir trafen uns regelmäßig, um ihre Erwartungen, ihre bevorzugten Datenformate und die für eine aussagekräftige Analyse erforderlichen spezifischen Transformationen zu verstehen. Durch einen offenen Dialog haben wir sicherstellen können, dass die datentechnische Lösung nahtlos mit den Analysezielen des Unternehmens übereinstimmte. Effektive Kommunikation ging über unser Datenteam hinaus. Wir tauschten uns mit unseren Kollegen vom Kundenerfolgsmanagement aus, um Feedback zur Leistung und Benutzerfreundlichkeit der Data-Engineering-Lösung zu erhalten. Es wurden regelmäßige Feedback-Schleifen eingerichtet, um alle Bedenken anzusprechen und Verbesserungen auf der Grundlage ihrer Eingaben einzubauen.

Während der gesamten Entwicklungsphase habe ich großen Wert auf eine gründliche Dokumentation gelegt. Dazu gehörte die Dokumentation von Datenschemata, Transformationsprozessen und Pipeline-Konfigurationen. Eine transparente Dokumentation stellte sicher, dass das gesamte Team ein klares Verständnis der Data-Engineering-Lösung hatte und fundiertes Feedback geben konnte.
Durch die Beibehaltung einer kollaborativen Denkweise, die Förderung offener Kommunikationskanäle und die aktive Einholung von Feedback konnten wir erfolgreich eine optimierte Data-Engineering-Lösung implementieren.

Die effektive Zusammenarbeit mit Datenwissenschaftlern, Softwareentwicklern und Kunden stellte sicher, dass die Lösung mit den Analysezielen übereinstimmte, sich nahtlos in die Softwareplattform einfügte und den Endbenutzern wertvolle Echtzeiteinblicke bot. Durch konsequente Kommunikation, Dokumentation und Iteration erreichten wir ein harmonisches Gleichgewicht zwischen Data Engineering und analytischen Anforderungen.

oraya wird auch in Zukunft innovativ sein und die Zukunft der IT-Branche mitgestalten. Dieses Interview ist ein Spiegelbild unserer gemeinsamen Erfahrungen und der bemerkenswerten Reise der Teammitglieder. Wir hoffen, dass dieser persönliche Einblick in das oraya-Team Ihnen ein besseres Verständnis für die Werte, Ambitionen und das Engagement unseres Unternehmens vermittelt hat.