Daten-Engineering & -Produkte: Organisation, Qualität & KI-Einsatz

In der heutigen datengetriebenen Welt sind Datenteams das Herzstück vieler Unternehmen. Doch was genau macht ein Datenteam aus, wie hat sich seine Struktur entwickelt, und welche Rolle spielt die Künstliche Intelligenz in diesem Bereich? Ein detaillierter Blick auf die Funktionsweise, Herausforderungen und Zukunftsstrategien von Datenteams gibt Aufschluss.

Die Rolle und Entwicklung von Datenteams

Datenteams sind mehr als nur Datenverarbeiter. Sie sind Software-Teams, die darauf spezialisiert sind, Daten von A nach B zu transformieren und zu transportieren, wobei die Daten selbst oft das primäre Produkt sind. Der entscheidende Unterschied zu klassischen Software-Engineering-Teams liegt im tiefen "Ownership" der Daten – ihrer Breite, Tiefe, Qualität und dem Verständnis des Marktes, in dem diese Daten eingesetzt werden. Ein Beispiel hierfür sind Unternehmen wie die Schufa, deren Geschäftsmodell auf der Bereitstellung von Datenprodukten basiert.

Die Evolution von Datenteams hat oft in kleinen Einheiten begonnen und sich über funktionale Vertikalisierung bis hin zu produktnahen Cross-Functional Squads entwickelt. Diese Entwicklung ist notwendig, um mit wachsender Komplexität, steigenden Anforderungen und der Notwendigkeit, Fachwissen zu bündeln, Schritt zu halten. Während funktionale Teams tieferes Expertenwissen fördern, erfordern Cross-Functional Squads ein sorgfältiges Management des beruflichen Wachstums und der Vernetzung der Teammitglieder.

Pragmatismus bei der Technologie- und Prozesswahl

Ein zentraler Aspekt im Daten-Engineering ist die Wahl der richtigen Technologien und Architekturen. Obwohl der Trend stark zu Streaming-Architekturen geht, zeigt sich in der Praxis, dass Batch-Processing für viele Anwendungsfälle völlig ausreichend und oft die pragmatischere Wahl ist. Es reduziert die Komplexität und ist skalierbarer, besonders wenn keine Near-Real-Time-Updates benötigt werden. Technologien wie Apache Spark, AWS S3, Delta Lake und Airflow sind dabei gängige Werkzeuge für Datenteams.

Die Integration von Daten erfolgt idealerweise über entkoppelte Prozesse, bei denen produzierende Teams Daten in Form von Delta Tables auf Object Storage (z.B. S3) bereitstellen und konsumierende Teams diese bei Bedarf abrufen können. Dieses Modell der "Eventual Consistency" vermeidet kaskadierende Fehler und erhöht die Robustheit der gesamten Datenpipeline.

Datenqualität und Observability

Die Gewährleistung hoher Datenqualität ist von größter Bedeutung, besonders wenn Daten als Produkt verkauft werden. Dies erfordert ein mehrstufiges System aus technischen Prüfungen (z.B. Tausende von SQL-Abfragen für Business-Logik und Konsistenzchecks) und manuellen Qualitätskontrollen durch Menschen, die Stichproben der Daten analysieren. Zusätzlich ist ein robustes Schema-Management unerlässlich, um Breaking Changes in Datenprodukten zu vermeiden oder klar zu kommunizieren.

Eine Lehre aus der Praxis ist die oft verspätete Einführung technischer Observability. Frühzeitige Investitionen in die Sichtbarkeit von Datenflüssen und Prozessen sind entscheidend, um Fehlerursachen schnell zu identifizieren und die Reife von Datenteams zu beschleunigen. Auch wenn umfassende Observability teuer sein kann, ist sie für die Stabilität und Effizienz im groß angelegten Datenbetrieb unverzichtbar.

Der Einfluss von Künstlicher Intelligenz

Künstliche Intelligenz, insbesondere generative KI, beeinflusst Datenteams bereits an verschiedenen Stellen. Sie kann das Bootstrapping und Parsen neuer Datenquellen erheblich beschleunigen. Die Empfehlung lautet jedoch, KI-generierten Code immer von Menschen überprüfen und freigeben zu lassen, die die volle Rechenschaftspflicht tragen.

Für die Produktion auf großer Skala sind LLMs (Large Language Models) nach aktuellem Stand oft noch zu teuer und zu langsam, um bestehende, deterministische Batch-Prozesse zu ersetzen, beispielsweise beim Matching von Millionen von Entitäten. Dennoch ist das Experimentieren mit KI-Tools zur Prozessargumentation und Effizienzsteigerung ein wichtiger Bestandteil der Produktentwicklung von Datenteams. Idempotenz und Determinismus bleiben dabei kritische Anforderungen für Kernprozesse.

Fazit für Führungskräfte

Für Führungskräfte in datengetriebenen Organisationen ist es entscheidend, Mitarbeiterprofile mit einer Leidenschaft für Datentiefe zu fördern und die Wertschöpfung der Datenteams sichtbar zu machen. Eine klare Definition von Verantwortlichkeiten und ein pragmatischer Ansatz bei der Architekturwahl sind ebenso wichtig wie frühzeitige Investitionen in Observability. Datenteams entwickeln sich kontinuierlich weiter und meistern die Balance zwischen technischen Innovationen und menschlicher Expertise, um den Wert von Daten optimal zu nutzen und als Produkt bereitzustellen.