مهندس داده چه نقشی در کسب و کارهای امروزی دارد؟

مهندسان 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 داده 

Data 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 باشید 

کدنویسی: 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 فناوری‌ها 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 گیری

مهندسان 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.

دانشمند داده چه کسی است و چه کاری را انجام می‌دهد؟

در تجارت، دانشمند داده معمولا در تیم‌هایی کار می‌کند که می‌تواند برای پیش‌ بینی رفتار مشتری و شناسایی فرصت‌های درآمد جدید ایده‌ای برای پیاده سازی و علمی کردن آن داشته باشد. در بسیاری از سازمان‌ها، دانشمندان داده مسئول تنظیم بهترین شیوه‌ برای جمع آوری داده‌ها، استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها است. تقاضا برای مهارت‌های علم داده در طول سال‌ها به طور قابل توجهی افزایش یافته است، زیرا شرکت‌ها به دنبال جمع ‌آوری اطلاعات مفید از داده‌های بزرگ، حجم عظیمی از داده‌های ساختار یافته، بدون ساختار و نیمه ساختاری هستند.

دانشمند داده کیست؟

دانشمندان داده یکی از جدیدترین متخصصان داده‌های تحلیلی هستند که توانایی فنی برای رسیدگی به مسائل پیچیده را دارند. دانشمندان داده ترکیبی از ریاضیدانان و دانشمندان کامپیوتر هستند. آن‌ها همچنین متقاضیان زیادی دارند و دستمزد خوبی هم دریافت می‌کنند زیرا هم در بخش تجارت و هم در بخش فناوری اطلاعات کار می‌کنند. دانشمندان داده یک متخصص حرفه‌ای هستند. که مسئول جمع آوری، تجزیه و تحلیل و تفسیر مقادیر بسیار زیاد داده است. یک دانشمند داده برای ایجاد فرضیه، نتیجه و تحلیل روندهای مشتری و بازار به حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارد. مسئولیت‌های اساسی شامل جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، استفاده از انواع مختلف ابزارهای تجزیه و تحلیل و گزارش برای شناسایی الگوها، روندها و روابط در مجموعه داده‌ها است.

چگونگی علمکرد یک دانشمند داده 

شما می‌دانید علم داده چیست و حتما از خود می‌پرسید که این شغل دقیقا چگونه است؟ پاسخ اینجاست. یک دانشمندان داده، داده‌های کسب و کار را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا بتوانند بینش‌های معناداری را استخراج کنند. به عبارت دیگر، یک دانشمند داده مشکلات تجاری را از طریق یک سری مراحل حل می‌کند، که شامل موارد زیر است:

1. قبل از پرداختن به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها، دانشمندان داده با پرسیدن سوالات درست و به دست آوردن درک مطلب، حل مسئله را تعیین می‌کند.

2. سپس دانشمندان داده مجموعه صحیح متغیرها و مجموعه داده‌ها را تعیین می‌کنند.

3. دانشمندان داده، داده‌های ساختار یافته، داده‌های سازمانی بدون ساختار و داده‌های عمومی را از بسیاری از منابع متفاوت جمع آوری می‌کنند.

4. پس از جمع‌آوری داده‌ها، دانشمند داده، داده‌های خام را پردازش کرده و آن‌ها را به قالبی مناسب برای تجزیه و تحلیل تبدیل می‌کند. که شامل اعتبارسنجی داده‌ها برای تضمین یکنواختی، کامل بودن و دقت بالا است.

5. پس از این که داده‌ها به شکل قابل استفاده ارائه شدند، وارد سیستم تحلیلی الگوریتم ML یا یک مدل آماری می‌شوند. اینجاست که دانشمندان داده الگوها و روندها را تجزیه و تحلیل و شناسایی می‌کنند.

6. هنگامی که داده‌ها به طور کامل ارائه شدند، دانشمندان داده، داده‌ها را برای یافتن فرصت‌ها و راه حل‌ها تفسیر می‌کند.

7. دانشمندان داده کار را با تهیه نتایج و بینش برای به اشتراک گذاشتن با ذینفعان و انتقال نتایج به پایان می‌رسانند.

به صورت روزانه دانشمندان داده باید کارهای زیر را انجام دهند 

• الگوها و گرایش‌ها را در مجموعه داده‌ها کشف می‌کنند تا بینش‌هایی به دست آورند.

• الگوریتم‌های پیش بینی شده و مدل‌های داده را ارائه می‌کنند.

• با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشین، کیفیت داده‌ها یا محصولات را بهبود ‌بخشند.

• پیشنهادات را به سایر تیم‌ها و مدیریت ارشد ارائه دهند.

• در تجزیه و تحلیل داده‌ها از ابزارهای داده مانند : R، SAS، Python یا SQL استفاده ‌کنند.

تفاوت تحلیل‌گر داده و دانشمند داده

دانشمندان داده بسیار کنجکاو هستند افرادی که، محاسبات حجم زیادی از داده‌ها را دوست دارند، و با تحلیل داده‌های عظیم به نتیجه‌های مهم میرسند. این تفاوت دانشمند داده را از یک تحلیلگر داده سنتی متمایز می‌کند. آن‌ها تجزیه و تحلیل «چه می‌شد اگر» را انجام می‌دهند، سوال می‌پرسند و از زوایای مختلف به داده‌ها نگاه می‌کنند و داده‌های بزرگ را به ایده بزرگ بعدی تبدیل می‌کنند.

مسئولیت‌های دانشمندان داده معمولا می‌تواند با یک تحلیلگر داده همپوشانی داشته باشد. با این حال، مجموعه مهارت‌های دانشمندان داده معمولا گسترده‌تر از میانگین مهارت‌های تحلیلگر داده است. در مقایسه، دانشمندان داده از زبان‌های برنامه نویسی رایج مانند R و Python برای نتایج آمار و تجسم داده‌ها استفاده می‌کنند. برای انجام این وظایف، دانشمندان داده به علوم کامپیوتر و مهارت‌های علمی فراتر از یک تحلیلگر تجاری معمولی یا تحلیلگر داده نیاز دارند. دانشمندان داده همچنین باید ویژگی‌های کسب ‌و کار مانند: خودروسازی، تجارت الکترونیک یا مراقبت‌های بهداشتی را درک کنند.

چرا شغل دانشمند داده مهم است؟

علم داده یک عمل بین رشته‌ای است که شامل طیف گسترده‌ای از اطلاعات است و معمولا بیش از سایر زمینه‌های تحلیلی تصویر را در نظر می‌گیرد. در تجارت هدف علم داده ارائه اطلاعات در مورد مصرف کنندگان، کمپین‌ها، کمک به شرکت‌ها برای ایجاد برنامه‌های قوی برای جذب مخاطبان و فروش محصولات سازمان‌ها یا شرکت‌ها است. علم داده نقش بسیار مهمی در کشف امنیت و تقلب ایفا می‌کند، زیرا حجم انبوه اطلاعات باعث می‌شود تا بی‌نظمی‌های جزئی در داده‌ها پیدا شوند که می‌تواند ضعف‌های سیستم‌های امنیتی را آشکار کند.

از آنجایی که کلان داده حوزه‌ای است که به سرعت در حال رشد است، ابزارهای جدید دائما در دسترس هستند و این ابزارها به متخصصانی نیاز دارند که بتوانند به سرعت کاربردهای آن‌ها را یاد بگیرند. دانشمندان داده می‌توانند به شرکت‌ها کمک کنند تا یک طرح تجاری برای دستیابی به اهداف مبتنی بر تحقیق ایجاد کنند.

به طور خلاصه، یک دانشمند داده باید بتواند:

• اطلاعات کافی در مورد کسب و کار داشته باشد تا سوالات مربوطه را بپرسد و مسائل و مشکلات کسب و کارها را شناسایی کند.

• با استفاده از آمار و علوم کامپیوتر، همراه با هوش تجاری، به تجزیه و تحلیل داده‌ها بپردازد.

• از طیف گسترده‌ای از ابزارها و تکنیک‌ها برای تهیه و استخراج داده‌ها استفاده کند. که شامل مواردی مانند: پایگاه داده و SQL گرفته تا داده کاوی و روش‌های یکپارچه سازی داده‌ها می‌شود.

• برنامه‌هایی بنویسد تا قسمتی از پردازش و محاسبات داده‌ها به صورت خودکار انجام شود.

• از نتایج به دست آمده برای حل مشکلات تجاری استفاده کند.

• با سایر اعضای تیم علم داده، مانند: تحلیلگران داده کسب و کار، معماران فناوری اطلاعات، مهندسان داده، و توسعه دهندگان برنامه همکاری کند.

نتیجه گیری

نقش دانشمند داده ترکیبی از علوم کامپیوتر، آمار و ریاضیات است. آن‌ها داده‌ها را تجزیه و تحلیل، پردازش و مدل سازی می‌کنند و سپس نتایج را برای ایجاد برنامه‌های علمی برای شرکت‌ها و سایر سازمان‌ها تفسیر می‌کنند. دانشمندان داده متخصصان تحلیلی هستند که از مهارت‌های خود در فناوری و علوم اجتماعی برای یافتن روندها و مدیریت داده‌ها استفاده می‌کنند.