Инженерингът на данни е ключов елемент от екосистемата от данни, съставена от различни професионалисти, които играят съществена роля в управлението и обработката на данни. Докато длъжността може да е една и съща, както съм виждал през годините, инженерите по данни често попадат в два различни архетипа: „бизнес“ инженер по данни и „технологичен“ инженер по данни, както обичам да ги наричам. В тази публикация в блога ще изследваме тези два архетипа, техните характеристики и техния принос към света на инженерството на данни.
Всички тези хора се занимават с решаване на бизнес проблеми. Те са запалени по проследяването на показателите, ключовите показатели за ефективност (KPI) и изграждането на интерактивни табла за управление. Често те имат богат опит в SQL и притежават умения за кодиране на многостранни езици като Python, идеални за манипулиране и анализ на данни.
Отговорности : Техният основен фокус върху превръщането на бизнес нуждите в решения за данни. Те изграждат канали за данни, за да събират, трансформират и зареждат данни, позволявайки значими прозрения за вземащите решения. Тези професионалисти често се наричат инженери по бизнес разузнаване (BI).
Ежедневни задачи : Един типичен ден може да включва събиране на изисквания от заинтересованите страни, проектиране на табла за управление, писане на скриптове в Python или SQL за извличане и трансформиране на данни и сътрудничество с бизнес екипи, за да се гарантира вземането на решения, базирани на данни.
От друга страна, технологичните инженери на данни са привлечени от решаването на проблеми с мащаба. Те процъфтяват в изследването и прилагането на нови технологии и често предпочитат кодиране на езици като Scala или Java. Те са отговорни за изграждането на мащабируеми тръбопроводи за данни, които могат да обработват огромни обеми данни.
Отговорности : Техническите инженери за данни се фокусират върху изграждането и поддържането на стабилна инфраструктура за данни. Те гарантират, че каналите за данни са мащабируеми, надеждни и способни да обработват големи набори от данни. Те владеят инструменти като Apache Spark, Apache Flink и Apache Airflow, които са жизненоважни за обработката на огромни количества данни и познават тънкостите на облачните инструменти.
Ежедневни задачи : Един типичен ден за технологичен инженер по данни може да включва оптимизиране на тръбопроводи за данни, отстраняване на проблеми с производителността, експериментиране с нови технологии за съхранение и обработка на данни и сътрудничество с учени за данни за внедряване на модели за машинно обучение.
Въпреки че тези два архетипа инженери на данни имат различни роли и отговорности, има огромен потенциал, когато работят заедно. Способността на бизнес инженера за данни да разбира и превежда бизнес изискванията допълва експертния опит на технически инженера за данни в изграждането на мащабируеми решения. Бизнесмените разбират какво искат костюмите, а технологичните хора изграждат централата за данни, за да поддържат тези нужди. Сътрудничеството между тези два вида инженери по данни може да доведе до създаването на мощни решения, управлявани от данни. Работата в екип прави мечтата да работи, нали?
Сега, ето нещо: повечето обучения за инженеринг на данни се фокусират върху техническата страна на нещата, оставяйки празнина за бизнес инженера на данни. Нуждаем се от съдържание, което показва тяхната роля, помага на хората да идентифицират подходящи обяви за работа и ги насочва по пътя им към обучение.
С кой тип се идентифицирате?
Благодаря ви, че прочетохте!
Любопитни сте за нещо или имате мисли за споделяне? Оставете вашия коментар по-долу! Вижте моя блог или ме последвайте чрез LinkedIn , Substack или Telegram .