काममा भेटिने दुई प्रकारका डाटा इन्जिनियरहरू

डेटा इन्जिनियरिङ डेटा इकोसिस्टमको एक महत्त्वपूर्ण तत्व हो, जसमा डेटा व्यवस्थापन र प्रशोधनमा आवश्यक भूमिका खेल्ने विविध पेशेवरहरू समावेश छन्। कामको शीर्षक एउटै हुन सक्छ, मैले वर्षौंदेखि देखेको छु, डेटा इन्जिनियरहरू प्रायः दुई फरक आर्किटाइपहरूमा पर्छन्: "व्यावसायिक" डेटा इन्जिनियर र "प्राविधिक" डेटा इन्जिनियर जसलाई म भन्न चाहन्छु। यस ब्लग पोस्टमा, हामी यी दुई आर्किटाइपहरू, तिनीहरूका विशेषताहरू, र डेटा इन्जिनियरिङको संसारमा तिनीहरूको योगदानको अन्वेषण गर्नेछौं।

बिजनेस डाटा इन्जिनियर

यी व्यक्तिहरू व्यावसायिक समस्याहरू समाधान गर्ने बारेमा हुन्। तिनीहरू ट्र्याकिङ मेट्रिक्स, प्रमुख प्रदर्शन सूचकहरू (KPIs), र अन्तरक्रियात्मक ड्यासबोर्डहरू निर्माण गर्ने बारेमा जोशिलो छन्। प्रायः, तिनीहरूसँग व्यापक SQL अनुभव हुन्छ र पाइथन जस्ता बहुमुखी भाषाहरूमा कोडिङ सीपहरू हुन्छन्, जुन डेटा हेरफेर र विश्लेषणको लागि आदर्श हो।

जिम्मेवारीहरू : उनीहरूको प्राथमिक ध्यान व्यवसायिक आवश्यकताहरूलाई डेटा समाधानमा रूपान्तरण गर्नेमा छ। तिनीहरूले डेटा सङ्कलन, रूपान्तरण र लोड गर्न डेटा पाइपलाइनहरू निर्माण गर्छन्, जसले निर्णय लिनेहरूका लागि अर्थपूर्ण अन्तर्दृष्टि सक्षम बनाउँछ। यी पेशेवरहरूलाई प्रायः व्यापार बुद्धिमत्ता (BI) इन्जिनियरहरू भनेर चिनिन्छ।

दैनिक कार्यहरू : एक सामान्य दिनमा सरोकारवालाहरूबाट आवश्यकताहरू सङ्कलन गर्ने, ड्यासबोर्डहरू डिजाइन गर्ने, डेटा निकासी र रूपान्तरणको लागि पाइथन वा SQL मा स्क्रिप्ट गर्ने, र डेटा-संचालित निर्णय लिने सुनिश्चित गर्न व्यापार टोलीहरूसँग सहकार्य गर्ने समावेश हुन सक्छ।

द टेकी डाटा इन्जिनियर

अर्कोतर्फ, प्राविधिक डेटा इन्जिनियरहरू स्केल समस्याहरू समाधान गर्न आकर्षित हुन्छन्। तिनीहरू नयाँ प्रविधिहरू अन्वेषण र कार्यान्वयनमा फस्टाउँछन्, र प्रायः स्काला वा जाभा जस्ता भाषाहरूमा कोडिङ गर्न रुचाउँछन्। तिनीहरू विशाल मात्रामा डेटा ह्यान्डल गर्न सक्ने स्केलेबल डेटा पाइपलाइनहरू निर्माण गर्न जिम्मेवार छन्।

जिम्मेवारीहरू : प्राविधिक डेटा इन्जिनियरहरू बलियो डेटा पूर्वाधार निर्माण र मर्मतमा ध्यान केन्द्रित गर्छन्। तिनीहरूले डेटा पाइपलाइनहरू स्केलेबल, भरपर्दो र ठूला डेटासेटहरू ह्यान्डल गर्न सक्षम छन् भनी सुनिश्चित गर्छन्। तिनीहरू अपाचे स्पार्क, अपाचे फ्लिंक र अपाचे एयरफ्लो जस्ता उपकरणहरूमा दक्ष छन्, जुन विशाल मात्रामा डेटा प्रशोधन गर्न महत्त्वपूर्ण छन् र क्लाउड उपकरणहरूको जटिलताहरू जान्दछन्।

दैनिक कार्यहरू : एक प्राविधिक डेटा इन्जिनियरको लागि एक सामान्य दिनमा डेटा पाइपलाइनहरू अनुकूलन गर्ने, कार्यसम्पादन समस्याहरूको समस्या निवारण गर्ने, नयाँ डेटा भण्डारण र प्रशोधन प्रविधिहरूको प्रयोग गर्ने, र मेसिन लर्निङ मोडेलहरू तैनाथ गर्न डेटा वैज्ञानिकहरूसँग सहकार्य गर्ने समावेश हुन सक्छ।

खाडल पुर्दै

यी दुई प्रकारका डेटा इन्जिनियरहरूको फरक भूमिका र जिम्मेवारीहरू भए तापनि, जब तिनीहरू सँगै काम गर्छन् तब अपार सम्भावना हुन्छ। व्यावसायिक डेटा इन्जिनियरको व्यावसायिक आवश्यकताहरू बुझ्ने र अनुवाद गर्ने क्षमताले प्राविधिक डेटा इन्जिनियरको स्केलेबल समाधानहरू निर्माण गर्ने विशेषज्ञतालाई पूरक बनाउँछ। व्यावसायिक व्यक्तिहरूले सूटहरू के चाहन्छन् भनेर बुझ्छन्, र प्राविधिक व्यक्तिहरूले ती आवश्यकताहरूलाई समर्थन गर्न डेटा पावरहाउस निर्माण गर्छन्। यी दुई प्रकारका डेटा इन्जिनियरहरू बीचको सहकार्यले शक्तिशाली डेटा-संचालित समाधानहरूको सिर्जना गर्न सक्छ। टिमवर्कले सपनालाई साकार बनाउँछ, हैन?

अब, कुरा यहाँ छ: धेरैजसो डेटा इन्जिनियरिङ तालिमले प्राविधिक पक्षमा ध्यान केन्द्रित गर्छ, जसले गर्दा व्यावसायिक डेटा इन्जिनियरका लागि एउटा खाडल छोडिन्छ। हामीलाई त्यस्तो सामग्री चाहिन्छ जसले उनीहरूको भूमिका प्रदर्शन गर्छ, व्यक्तिहरूलाई उपयुक्त जागिर पोस्टिङहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्छ, र उनीहरूको सिकाइ यात्रामा मार्गदर्शन गर्छ।

तपाईं कुन प्रकारसँग परिचित हुनुहुन्छ?

पढ्नु भएकोमा धन्यवाद!

केहि बारे उत्सुक हुनुहुन्छ वा साझा गर्न विचार छ? तल आफ्नो टिप्पणी छोड्नुहोस्! मेरो ब्लग हेर्नुहोस् वा LinkedIn , Substack , वा Telegram मार्फत मलाई फलो गर्नुहोस्।