مهندس داده چه نقشی در کسب و کارهای امروزی دارد؟

مهندس دادهمهندسان داده اغلب مسئول ساخت الگوریتم‌ها برای دسترسی به داده‌های خام هستند. اما برای انجام این کار، مهندسان داده باید اهداف یا نیازهای یک شرکت یا مشتری را کامل متوجه شوند، زیرا همراستایی استراتژی‌های داده با اهداف تجاری بسیار مهم است، به‌ ویژه زمانی که مهندسان داده درگیر مجموعه داده‌ها و پایگاه‌های داده بزرگ و پیچیده هستند. سازمان‌ها برای جمع آوری حجم عظیمی از داده‌ها به Data Engineer نیاز دارند.تعریف مهندس دادهData Engineer یک کارشناس فناوری اطلاعات است. وظیفه اصلی کارشناس مهندس داده تهیه داده‌ها برای استفاده‌های تحلیلی یا عملیاتی می‌باشد. مهندسان داده در ارتباط با تیم‌های علم داده کار می‌کنند و شفافیت داده‌ها را بهبود می‌بخشند و کسب ‌و کارها را قادر می‌سازند تا تصمیمات تجاری قابل اعتمادتری بگیرند. آن‌ها داده‌ها را ادغام و پاکسازی می‌کنند.هدف مهندسان داده دسترسی آسان به داده‌ها و بهینه سازی اکوسیستم کلان داده سازمان‌ها است. مهندسان داده علاوه بر دسترسی به داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌های خام را برای ارائه پیش بینی و نشان دادن روندهای کوتاه مدت و بلند مدت ایجاد می‌کنند. بدون مهندسی داده، درک حجم عظیمی از داده‌هایی که در دسترس کسب و کارها هستند غیر ممکن خواهد بود.یک مهندس داده چه کارهایی را باید انجام ‌دهد؟مهندسان داده برای ساختن سیستم‌هایی کار می‌کنند، که داده‌های خام را جمع آوری و مدیریت کنند تا بتوانند اطلاعات قابل استفاده را برای تفسیر دانشمندان داده و تحلیلگران تجاری ارسال کنند. هدف نهایی یک Data Engineer این است که داده‌ها را در دسترس قرار دهد، تا سازمان‌ها بتوانند از آن برای ارزیابی و بهینه سازی عملکرد سازمان استفاده کنند. مهندسان داده سیستم‌هایی را برای جمع آوری، اعتبار سنجی، آماده سازی داده‌های با کیفیت بالا می‌سازند.مسیر شغلی مهندسان داده چگونه است؟Data Engineer برای همیشه نقش ثابتی ندارد بلکه بسیاری از مهندسان داده به عنوان مهندس نرم افزار یا تحلیلگر هوش تجاری می‌توانند تغییری در مسیر شغلی خود داشته باشند. بنابراین هنگامی که در حال پیشرفت در رشته مهندس داده هستید، این احتمال وجود دارد که بتوانید به سمت نقش‌های مدیریتی نیز حرکت کنید یا یک معمار داده شوید.مهارت‌هایی که برای تبدیل به یک مهندس داده باید بلد باشیدکدنویسی: مهارت در زبان‌های برنامه نویسی برای نقش مهندس داده بسیار ضروری است، بنابراین برای یادگیری و تمرین مهارت‌های خود دوره‌هایی را در نظر بگیرید. زبان‌های برنامه نویسی رایج برای مهندسی داده عبارتند از: SQL، NoSQL، Python، Java، R و Scala.سیستم‌های ETL (استخراج، تبدیل و بارگذاری): ETL فرآیندی است که توسط آن داده‌ها را از پایگاه‌های داده و سایر منابع به یک مخزن واحد مانند: یک انبار داده منتقل می‌کند. ابزارهای رایج ETL عبارتند از : Xplenty، Stitch، Alooma و Talend.ذخیره سازی داده‌ها: تمام داده‌ها نباید به یک شکل ذخیره شوند، به خصوص وقتی صحبت از کلان داده می‌شود. همانطور که راه حل‌های داده را برای یک شرکت طراحی می‌کنید، باید بدانید که برای مثال: چه زمانی از یک دریاچه داده در مقابل یک انبار داده استفاده کنید.اتوماسیون و اسکریپت نویسی: اتوماسیون بخشی ضروری از کار با کلان داده است، زیرا سازمان‌ها قادر به جمع آوری اطلاعات زیادی هستند. شما باید بتوانید اسکریپت‌هایی بنویسید که کارهای تکراری را به صورت خودکار انجام دهد.ابزارهای کلان داده: مهندسان داده فقط با داده‌های معمولی کار نمی‌کنند. آن‌ها اغلب وظیفه مدیریت کلان داده را بر عهده دارند. امروزه ابزارها و فناوری‌ در حال تکامل هستند و بسته به شرکت‌ها متفاوت می‌باشند، اما برخی از محبوب‌ترین آن‌ها عبارتند از: Hadoop، MongoDB و Kafka.Hadoop یک چارچوب مهندسی داده محسوب می‌شود. که برای ذخیره و محاسبه مقادیر زیادی داده با استفاده از شبکه‌ای از رایانه‌ها استفاده می شود.آپاچی کافکا یک ابزار محبوب برای ساخت خطوط لوله استریم است و بیش از 80 درصد از شرکت‌ها از آن استفاده می‌کنند. به عنوان مثال: نتفلیکس از کافکا برای پردازش بیش از 500 میلیارد رویداد در روز استفاده می‌کند، از فعالیت‌های مشاهده کاربر گرفته تا گزارش‌های خطا.Striim یک پلتفرم ادغام داده است. که توسط مهندسان داده برای ادغام داده‌ها استفاده می‌شود.رایانش ابری: شما باید فضای ذخیره سازی ابری و رایانش ابری را درک کنید زیرا شرکت‌ها به طور فزاینده‌ای سرورهای فیزیکی را با خدمات ابری مبادله می‌کنند. مبتدیان بهتر است یک دوره آموزشی در زمینه خدمات وب آمازون (AWS) یا Google Cloud در نظر بگیرند.امنیت داده‌ها: در حالی که برخی از شرکت‌ها ممکن است تیم‌های اختصاصی امنیت داده داشته باشند، اما بسیاری از مهندسان داده وظیفه دارند تا داده‌ها را به طور ایمن مدیریت و ذخیره کنند تا بتوانند از گم شدن یا سرقت داده‌ها محافظت کنند.مهندسان داده از چه ابزارهایی استفاده می‌کنند؟هیچ ابزار یکسانی وجود ندارد که مهندسان داده از آن استفاده کنند. در عوض، هر سازمانی بر اساس نیازهای تجاری که دارد از ابزارهایی متفاوت استفاده می‌کند. با این حال، در متن زیر برخی از ابزارهای محبوبی که مهندسان داده استفاده می‌کنند آورده شده است. احتیاج نیست در اینجا بر همه ابزارها تسلط داشته باشید، اما توصیه می‌کنیم اصول هر ابزار اصلی را بیاموزید.پایگاه داده: در دنیای امروز ابزارها و فناوری‌ها دائما در حال تکامل هستند، SQL ابزاری اساسی برای مهندسان داده است. SQL زبان برنامه نویسی استاندارد برای ایجاد و مدیریت سیستم‌های پایگاه داده رابطه‌ای (مجموعه‌ای از جداول که از سطر و ستون تشکیل شده) است.پایگاه‌های داده NoSQL غیر جدولی هستند و بسته به مدل داده‌هایشان می‌توانند به شکل یک نمودار یا یک سند باشند. پایگاه داده‌های معروف SQL شامل: MYSQL، PostgreSQL و Oracle می‌باشند. MongoDB، Cassandra و Redis نمونه‌هایی از پایگاه‌های داده محبوب NoSQL هستند.پردازش داده‌ها: یکی از وظایف مهندسان داده اهمیت پردازش داده‌ها، برای کسب و کارهای امروزی در زمان مناسب برای ارتقای تصمیمات تجاری است. در اصل مهندسان داده مسئول ساخت خطوط لوله انتقال داده و پردازش داده‌ها در زمان مناسب هستند. آپاچی اسپارک یک موتور تحلیلی است که برای پردازش‌هایی با سرعت بالا استفاده می‌شود.زبان‌های برنامه نویسی: مهندسان داده حداقل باید به یک زبان برنامه نویسی، برای ایجاد راه حل‌های نرم افزاری برای چالش‌های داده، مسلط باشند. پایتون به عنوان محبوب‌ترین و پرکاربردترین زبان برنامه نویسی در جامعه مهندسی داده در نظر گرفته می‌شود.مسئولیت‌های مهندس داده• ساخت و نگهداری زیر ساخت داده برای استخراج، تبدیل و بارگذاری بهینه داده‌ها از منابع متنوعی مانند: خدمات وب آمازون (AWS) و پلتفرم‎های کلان داده ابری گوگل.• اطمینان از دسترسی به داده‌ها در هر زمان و اجرای سیاست‌ها، حفظ داده‌های شرکت با توجه به حریم خصوصی و محرمانه بودن داده‌ها.• بهبود قابلیت اطمینان، سرعت و عملکرد سیستم‌های داده.• ایجاد انبارهای داده، خطوط لوله (اصلی‌ترین وظیفه یک مهندس داده ساخت کانال‌های انتقال اطلاعات است که به آن خطوط لوله می‌گویند) و سیستم‌های گزارش دهی بهینه برای حل مشکلات تجاری.نتیجه گیریمهندسان داده مسئول طراحی، نگهداری و بهینه سازی زیر ساخت داده برای جمع آوری و مدیریت داده‌ها هستند. آن‌ها مسئول ایجاد خطوط لوله هستند که داده‌های خام را به فرمت‌های قابل استفاده برای دانشمندان داده و سایر مصرف کنندگان داده تبدیل می‌کنند. نقش مهندس داده برای رسیدگی به جنبه‌های داده‌ اصلی، با مهندسی نرم افزار و علم داده تکامل یافته است.مهندسان داده از اصول مهندسی نرم افزار برای توسعه الگوریتم‌هایی استفاده می‌کنند که فرآیند جریان داده‌ها را به صورت خودکار انجام می‌دهد. مهندسان داده همچنین با دانشمندان داده همکاری می‌کنند تا زیر ساخت یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل داده را از آزمایش کنند.