عمل مهندسي البيانات تقني للغاية. إنهم مسؤولون عن تصميم وصيانة بنية نظم البيانات، والذي يتضمن مفاهيم تتراوح من البنى التحتية التحليلية إلى مستودعات البيانات. يحتاج مهندس البيانات إلى فهم قوي للغات البرمجة النصية شائعة الاستخدام ومن المتوقع أن يدعم التطور المطرد لتحسين جودة البيانات وزيادة الكمية من خلال الاستفادة من أنظمة تحليل البيانات وتحسينها. مهندسو البيانات مسؤولون أيضًا عن إنشاء الخطوات والعمليات المستخدمة في النمذجة والتعدين والتحقق والاستحواذ.
• الطلب على مهندسي البيانات المهرة ومن المتوقع أن تنمو بسرعة. في العالم الحديث، تحتاج الشركات والمنظمات إلى قوة هندسة البيانات لتخزين البيانات والوصول إليها. هناك حاجة إلى مهندسي البيانات عندما تتوسع المؤسسة في استخدام علوم البيانات. ونتيجة لذلك، كان هناك تشغيل مؤخرًا لمهندسي البيانات.
مهندس بيانات مقابل عالم البيانات
• المهارات والمسؤوليات غالبًا ما يتداخل عمل علماء البيانات ومهندسي البيانات، على الرغم من أن المنصبين أصبحا منفصلين بشكل متزايد إلى أدوار متميزة. يميل علماء البيانات إلى التركيز على ترجمة البيانات الكبيرة في ذكاء الأعمال، بينما يركز مهندسو البيانات بشكل أكبر على بناء بنية البيانات والبنية التحتية لتوليد البيانات. يحتاج علماء البيانات إلى مهندسي البيانات لتهيئة البيئة والبنية التحتية التي يعملون فيها.
عالم بيانات يركز بشكل أكبر على التفاعل مع البنية التحتية بدلاً من بنائها وصيانتها. يتم تكليف علماء البيانات بمسؤولية أخذ البيانات الأولية وتحويلها إلى معلومات مفيدة ومفهومة وقابلة للتنفيذ. يعمل علماء البيانات مع البيانات الضخمة، ويعمل مهندسو البيانات مع البنية التحتية للبيانات وأسسها.
أسس البيانات
A أساس البيانات يدعم جميع أنواع التقارير والتحليلات. الهدف من مهندس البيانات هو توفير بيانات موثوقة ومتكاملة وحديثة لدعم إعداد التقارير والتحليلات. يوفر أساس البيانات القوي للمؤسسات فوائد هائلة، مما يجعلها أكثر كفاءة في سلوكها وصنع القرار. تشمل الفوائد المفيدة ما يلي:
- تحسين التواصل والتعاون التنظيمي
- التسوق الشامل للبيانات
- تم الاحتفاظ بنسخة واحدة من السجلات
- دعم الفهم المشترك للمعلومات عبر المؤسسة
من خلال عدم تنفيذ أساس بيانات فعال، تزيد المنظمة الحديثة من المخاطر الأمنية الخاصة بها، وتدعم أوجه القصور داخل المنظمة. يمكن أن توفر قاعدة البيانات الضعيفة إجابات متعددة لنفس السؤال وتدعم قرارات العمل الأقل ذكاءً.
مهارات هندسة البيانات
يحتاج مهندسو البيانات إلى فهم جيد لإدارة قواعد البيانات، والذي يتضمن معرفة متعمقة لغة الاستعلام الهيكلية (SQL). إنهم يبنون البنى التحتية والأدوات والأطر والخدمات. يعتقد البعض أن هندسة البيانات أصبحت أكثر تشابهًا مع هندسة البرمجيات وتطوير التطبيقات من علوم البيانات. تشمل المهارات المفيدة الأخرى ما يلي:
- تجربة مع Apache Hadoop وHive وMapReduce وHbase.
- تعلم الآلة (ML) هو في المقام الأول محور اهتمام علماء البيانات، ولكن بعض الفهم له مهم أيضًا لهندسة البيانات. يرتبط ML ارتباطًا وثيقًا بالبيانات الضخمة. (لقد أدى تعلم الآلة إلى تبسيط معالجة البيانات الضخمة، ودعم العديد من التقنيات للتعامل مع البيانات الضخمة وفهمها.)
- المعرفة بالبرمجة هي بالتأكيد ميزة إضافية. يمكن أن يكون الإلمام بـ C/C++، أو Java، أو Python، أو Perl، أو Golang، أو اللغات الأخرى مفيدًا جدًا. يعد الفهم الجيد لأنظمة Linux وUNIX وSolaris مفيدًا جدًا أيضًا، حيث تأتي هذه الأنظمة مع وصول كبير إلى وظائف نظام التشغيل والأجهزة.
- ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) الخبرة ضرورة لهذا المنصب. ETL هي عملية تخزين بيانات تستخدم لسحب البيانات من أنظمة المصدر ثم تخزينها في مستودع بيانات. الإلمام بأدوات ETL، مثل قطعة or أوراكل مستودع منشئوحلول تخزين البيانات، مثل غطاء واق or الانزياح نحو الأحمر، قيمة للغاية.
ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل)
في عالم الحوسبة، ETL يستخدم في قواعد البيانات وبناء المستودعات. أصبح الاستخراج والتحويل والتحميل شائعًا خلال السبعينيات. يصف استخراج البيانات البيانات التي يتم استخراجها من مصادر بيانات متجانسة أو غير متجانسة. تحويل البيانات يعبر عن البيانات التي يتم ترجمتها إلى البنية أو التنسيق المناسب لأغراض التخزين (ولاحقًا البحث والتحليل). تحميل البيانات هو عملية تنزيل البيانات المترجمة إلى سوق البيانات أو مخزن البيانات أو مستودع البيانات.
يمكن لنظام ETL المصمم جيدًا استخراج البيانات من أنظمة المصدر وفرض معايير اتساق البيانات والجودة. ويمكنه أيضًا تقديم البيانات بتنسيق جاهز للعرض التقديمي يسمح للمطورين ببناء تطبيق، مع تحديد المستخدمين النهائيين لقيمته.
تقوم أنظمة ETL عادةً بدمج البيانات من العديد من التطبيقات ومن مختلف البائعين وأجهزة الكمبيوتر. غالبًا ما يتم تشغيل الأنظمة المنفصلة، التي تحتوي على البيانات الأصلية، والتحكم فيها من قبل أشخاص مختلفين. على سبيل المثال، يمكن لمدير نظام محاسبة الرواتب أن يجمع البيانات من المبيعات والمشتريات.
مستودعات البيانات
يتم استخدام مستودع البيانات للتخزين وإعداد التقارير وتحليل البيانات. إنه ضروري في تطوير الحديث ذكاء الأعمال. تُستخدم مستودعات البيانات للتخزين المركزي للبيانات المتكاملة القادمة من مصدر واحد أو أكثر. يقومون بتخزين البيانات الحالية والتاريخية، والتي يتم استخدامها لتطوير التقارير التحليلية.
بدون مستودعات البيانات (أو بحيرات البيانات المعمارية المحدثة)، تصبح معالجة البيانات الضخمة - وكل نشاط مرتبط بعلم البيانات - باهظة الثمن أو غير قابلة للتوسع. بدون مستودع بيانات مصمم بذكاء، يمكن للمحللين بسهولة الإبلاغ عن نتائج مختلفة، بعد البحث في نفس السؤال. ويمكنهم أيضًا محاولة البحث عن غير قصد في قاعدة بيانات الإنتاج (مع عدم وجود مستودع بيانات)، والتسبب في تأخيرات أو انقطاعات.
أن تصبح مهندس بيانات
بشكل عام، يأتي مهندس البيانات حاصلًا على شهادة في تكنولوجيا المعلومات أو علوم الكمبيوتر بالإضافة إلى الشهادات والتدريبات الأخرى. تتعامل مدارس هندسة البيانات عادة مع التعليم بمرونة أكبر، وذلك بسبب المتطلبات الفردية لكل بيئة عمل.
تعتبر الدرجة العلمية والتدريب المتخصص أمرًا مهمًا، ولكنها ليست كافية في حد ذاتها. يمكن أن تكون الشهادات الإضافية ذات قيمة كبيرة. تشمل شهادات هندسة البيانات المفيدة ما يلي:
الشهادات الثانوية متاحة أيضا. على سبيل المثال، MCSE (خبير حلول معتمد من Microsoft) يغطي مجموعة واسعة من المواضيع، ويطبق الشهادات الفرعية على موضوعات محددة، بما في ذلك MCSE: إدارة البيانات والتحليلات؛ MCSA: تقارير ذكاء الأعمال؛ وMCSA: Microsoft Cloud Platform. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن توفر أحداث صناعة البيانات مصدرًا ممتازًا للتدريب والتعليم (وتوفر فرصة ممتازة للتواصل). يمكن للدورات التدريبية عبر الإنترنت أيضًا أن تقدم تدريبًا مفيدًا لمواقف محددة أيضًا؛ هناك الكثير متاح.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
- أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
- المصدر https://www.dataversity.net/want-data-engineer/
