Lanean ezagutzen dituzun bi datu-ingeniari motak

Datuen ingeniaritza datuen ekosistemaren elementu erabakigarria da, datuak kudeatzeko eta prozesatzeko ezinbesteko zereginak betetzen dituzten hainbat profesionalez osatua. Lanpostuaren izenburua berdina izan daitekeen arren, urteetan ikusi dudanez, datu-ingeniariak askotan bi arketipo desberdinetan sartzen dira: "negozioa" datu-ingeniaria eta "techy" datu-ingeniaria, nik deitzea gustatzen zaidan moduan. Blogeko argitalpen honetan, bi arketipo hauek, haien ezaugarriak eta datuen ingeniaritza munduan egindako ekarpenak aztertuko ditugu.

Enpresa Datuen Ingeniaria

Jende hauek negozio-arazoak konpontzen dituzte. Sutsuak dira neurgailuak, Errendimendu-adierazle gakoak (KPI) eta panel interaktiboak eraikitzeaz. Sarritan, SQL esperientzia zabala dute eta kodetzeko trebetasunak dituzte Python bezalako hizkuntza anitzetan, datuak manipulatzeko eta aztertzeko aproposa.

Erantzukizunak : negozio-beharrak datu-konponbideetara itzultzeko ardatz nagusia. Datu-hodiak eraikitzen dituzte datuak biltzeko, eraldatzeko eta kargatzeko, erabakiak hartzen dituztenei ikuspegi esanguratsuak ahalbidetuz. Profesional horiei Business Intelligence (BI) Ingeniari gisa deitzen zaie maiz.

Eguneroko zereginak : egun arrunt batean interesdunen eskakizunak biltzea, aginte-panelak diseinatzea, datuak ateratzeko eta eraldaketarako Python-en edo SQL-n scriptak egitea eta negozio-taldeekin lankidetzan aritzea, datuetan oinarritutako erabakiak hartzea bermatzeko.

The Techy Data Engineer

Bestalde, datu teknikoen ingeniariak eskala-arazoak konpontzeko erakartzen ditu. Teknologia berriak esploratzen eta inplementatzen hazten dira, eta askotan Scala edo Java bezalako lengoaietan kodetzea nahiago dute. Datu bolumen handiak kudeatu ditzaketen datu-bide eskalagarriak eraikitzeaz arduratzen dira.

Erantzukizunak : Techy datu-ingeniariek datu-azpiegitura sendoak eraikitzen eta mantentzen oinarritzen dira. Datu-hodiak eskalagarriak, fidagarriak eta datu multzo handiak kudeatzeko gai direla ziurtatzen dute. Apache Spark, Apache Flink eta Apache Airflow bezalako tresnetan trebeak dira, datu kopuru handiak prozesatzeko eta hodeiko tresnen konplexutasunak ezagutzen dituztenak.

Eguneroko zereginak : datu-ingeniari tekniko baten ohiko egun batek datu-hodiak optimizatzea, errendimendu-arazoak konpontzea, datuak biltegiratzeko eta prozesatzeko teknologia berriak esperimentatzea eta datu-zientzialariekin lankidetzan aritzea izan daiteke ikasketa automatikoko ereduak zabaltzeko.

Hutsunea zubitzea

Datu-ingeniarien bi arketipo hauek rol eta erantzukizun desberdinak dituzten arren, elkarrekin lan egiten dutenean potentzial izugarria dago. Enpresa-datuen ingeniariak negozio-eskakizunak ulertzeko eta itzultzeko duen gaitasunak konponbide eskalagarriak eraikitzeko datu-ingeniari teknikoaren trebetasuna osatzen du. Enpresa-jendeek trajeek zer nahi duten ulertzen dute, eta jende teknikoek datu-potentzia eraikitzen dute behar horiei laguntzeko. Bi datu-ingeniari mota horien arteko lankidetzak datuetan oinarritutako irtenbide indartsuak sor ditzake. Talde-lanak ametsa funtzionatzen du, ezta?

Orain, hona hemen kontua: datuen ingeniaritzako prestakuntza gehienek gauzen alde teknologikoan zentratzen dute, negozio-datuen ingeniariari hutsune bat utziz. Euren rola erakusten duen edukia behar dugu, pertsonei lan-eskaintza egokiak identifikatzen lagunduko diena eta ikasketa-bidaian gidatzen dituena.

Zein motarekin identifikatzen zara?

Eskerrik asko irakurtzeagatik!

Zerbaiten jakin-mina al duzu edo partekatzeko ideiak dituzu? Utzi zure iruzkina behean! Begiratu nire bloga edo jarraitu nazazu LinkedIn , Substack edo Telegram bidez.