მონაცემთა ინჟინრების ორი ტიპი, რომელსაც ხვდებით სამსახურში

მონაცემთა ინჟინერია არის მონაცემთა ეკოსისტემის გადამწყვეტი ელემენტი, რომელიც შედგება მრავალფეროვანი პროფესიონალებისგან, რომლებიც მნიშვნელოვან როლს ასრულებენ მონაცემთა მართვასა და დამუშავებაში. მიუხედავად იმისა, რომ სამუშაოს სახელწოდება შეიძლება იყოს იგივე, როგორც მე მინახავს წლების განმავლობაში, მონაცემთა ინჟინრები ხშირად იყოფა ორ განსხვავებულ არქეტიპად: "საქმიანი" მონაცემთა ინჟინერი და "ტექნიკური" მონაცემთა ინჟინერი, როგორც მე მინდა ვუწოდო მათ. ამ ბლოგ პოსტში ჩვენ შევისწავლით ამ ორ არქეტიპს, მათ მახასიათებლებს და მათ წვლილს მონაცემთა ინჟინერიის სამყაროში.

ბიზნესის მონაცემთა ინჟინერი

ეს ხალხი ბიზნეს პრობლემების გადაჭრას ეხება. ისინი აღფრთოვანებულნი არიან მეტრიკის თვალყურის დევნებით, ძირითადი შესრულების ინდიკატორებით (KPI) და ინტერაქტიული დაფების აშენებით. ხშირად, მათ აქვთ დიდი SQL გამოცდილება და ფლობენ კოდირების უნარებს მრავალმხრივ ენებზე, როგორიცაა Python, იდეალურია მონაცემთა მანიპულაციისა და ანალიზისთვის.

პასუხისმგებლობები : მათი ძირითადი აქცენტი ბიზნესის საჭიროებების მონაცემთა გადაწყვეტილებებად თარგმნაზე. ისინი აშენებენ მონაცემთა მილსადენებს მონაცემების შეგროვების, გარდაქმნისა და ჩატვირთვისთვის, რაც გადაწყვეტილების მიმღებთათვის მნიშვნელოვანი ინფორმაციის მიღების საშუალებას იძლევა. ამ პროფესიონალებს ხშირად მოიხსენიებენ, როგორც ბიზნეს დაზვერვის (BI) ინჟინრებს.

ყოველდღიური ამოცანები : ტიპიური დღე შეიძლება მოიცავდეს დაინტერესებული მხარეების მოთხოვნების შეგროვებას, დაფების დიზაინს, სკრიპტებს Python-ში ან SQL-ში მონაცემთა მოპოვებისა და ტრანსფორმაციისთვის და ბიზნეს გუნდებთან თანამშრომლობას, რათა უზრუნველყოს მონაცემების საფუძველზე გადაწყვეტილების მიღება.

ტექნიკური მონაცემთა ინჟინერი

მეორეს მხრივ, ტექნიკური მონაცემთა ინჟინრები მიდრეკილნი არიან მასშტაბური პრობლემების გადაჭრაზე. ისინი აყვავდებიან ახალი ტექნოლოგიების შესწავლით და დანერგვით და ხშირად ამჯობინებენ კოდირებას ისეთ ენებზე, როგორიცაა Scala ან Java. ისინი პასუხისმგებელნი არიან მასშტაბირებადი მონაცემთა მილსადენების მშენებლობაზე, რომლებსაც შეუძლიათ მონაცემთა დიდი მოცულობის მართვა.

პასუხისმგებლობები : ტექნიკური მონაცემთა ინჟინრები ფოკუსირებულია მონაცემთა ძლიერი ინფრასტრუქტურის მშენებლობასა და შენარჩუნებაზე. ისინი უზრუნველყოფენ, რომ მონაცემთა მილსადენები იყოს მასშტაბური, საიმედო და შეუძლია დიდი მონაცემთა ნაკრების მართვა. ისინი ფლობენ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა Apache Spark, Apache Flink და Apache Airflow, რომლებიც სასიცოცხლოდ მნიშვნელოვანია მონაცემთა დიდი რაოდენობით დასამუშავებლად და იციან ღრუბლოვანი ხელსაწყოების სირთულეები.

ყოველდღიური ამოცანები : ტექნიკური მონაცემთა ინჟინრისთვის ტიპიური დღე შეიძლება მოიცავდეს მონაცემთა მილსადენების ოპტიმიზაციას, მუშაობის პრობლემების აღმოფხვრას, მონაცემთა შენახვისა და დამუშავების ახალ ტექნოლოგიებზე ექსპერიმენტებს და მონაცემთა მეცნიერებთან თანამშრომლობას მანქანური სწავლების მოდელების გამოსაყენებლად.

ხიდი უფსკრული

მიუხედავად იმისა, რომ მონაცემთა ინჟინრების ამ ორ არქეტიპს აქვს განსხვავებული როლები და პასუხისმგებლობები, არსებობს უზარმაზარი პოტენციალი, როდესაც ისინი ერთად მუშაობენ. ბიზნეს მონაცემთა ინჟინრის უნარი გაიგოს და თარგმნოს ბიზნეს მოთხოვნები, ავსებს ტექნიკური მონაცემთა ინჟინრის გამოცდილებას მასშტაბური გადაწყვეტილებების შესაქმნელად. საქმიან ადამიანებს ესმით, რა უნდათ კოსტიუმებს, და ტექნიკური ხალხი აშენებს მონაცემთა ელექტროსადგურს ამ საჭიროებების მხარდასაჭერად. მონაცემთა ამ ორი ტიპის ინჟინერს შორის თანამშრომლობამ შეიძლება გამოიწვიოს მონაცემთა მძლავრი გადაწყვეტილებების შექმნა. გუნდური მუშაობა ოცნებას ამუშავებს, არა?

ახლა, აქ არის საქმე: მონაცემთა ინჟინერიის ტრენინგის უმეტესობა ფოკუსირებულია საგნების ტექნიკურ მხარეზე, რაც ტოვებს უფსკრული ბიზნეს მონაცემთა ინჟინრისთვის. ჩვენ გვჭირდება კონტენტი, რომელიც აჩვენებს მათ როლს, ეხმარება ინდივიდებს შესაფერისი სამუშაო განცხადებების იდენტიფიცირებაში და ხელმძღვანელობს მათ სასწავლო მოგზაურობაში.

რომელ ტიპს მიაკუთვნებთ?

გმადლობთ, რომ კითხულობთ!

გაინტერესებთ რაიმე ან გაქვთ აზრები გასაზიარებლად? დატოვეთ თქვენი კომენტარი ქვემოთ! შეამოწმეთ ჩემი ბლოგი ან გამომყევით LinkedIn-ის , Substack-ის ან Telegram-ის მეშვეობით.