Het werk van data engineers is uiterst technisch. Zij zijn verantwoordelijk voor het ontwerp en het onderhoud van de architectuur van datasystemen, dat concepten omvat variërend van analytische infrastructuren tot datawarehouses. Een data-ingenieur moet een goed begrip hebben van veelgebruikte scripttalen en er wordt verwacht dat hij de gestage evolutie van verbeterde datakwaliteit en grotere kwantiteit ondersteunt door data-analysesystemen te benutten en te verbeteren. Data-ingenieurs zijn ook verantwoordelijk voor het creëren van de stappen en processen die worden gebruikt bij modellering, mijnbouw, verificatie en acquisitie.

De vraag naar bekwame data-ingenieurs zal naar verwachting snel groeien. In de moderne wereld hebben bedrijven en organisaties behoefte aan een robuust systeem Gegevensarchitectuur voor het opslaan en openen van gegevens. Data-ingenieurs zijn nodig wanneer een organisatie uitbreidt naar het gebruik van Data Science. Als gevolg hiervan is er recentelijk een run op data-ingenieurs geweest.

Data-ingenieur versus datawetenschapper

De vaardigheden en verantwoordelijkheden Het aantal datawetenschappers en data-ingenieurs overlappen elkaar vaak, hoewel de twee posities steeds meer gescheiden worden in verschillende rollen. Datawetenschappers hebben de neiging zich te concentreren op de vertaling van big data in business intelligence, terwijl data-ingenieurs zich veel meer richten op het bouwen van de data-architectuur en infrastructuur voor datageneratie. Datawetenschappers hebben data-ingenieurs nodig om de omgeving en infrastructuur waarin ze werken te creëren.

Een datawetenschapper is meer gericht op interactie met de infrastructuur dan op het bouwen en onderhouden ervan. Datawetenschappers krijgen de verantwoordelijkheid om ruwe data te verzamelen en deze om te zetten in bruikbare, begrijpelijke en bruikbare informatie. Datawetenschappers werken met big data, en data-ingenieurs werken met data-infrastructuren en -fundamenten.

Gegevensstichtingen

A gegevensverzameling ondersteunt alle soorten rapportage en analyses. Het doel van een data-ingenieur is om betrouwbare, geïntegreerde en actuele gegevens te leveren ter ondersteuning van rapportage en analyse. Een robuuste databasis biedt organisaties enorme voordelen, waardoor ze efficiënter worden in hun gedrag en besluitvorming. Nuttige voordelen zijn onder meer:

• Verbetering van de communicatie en samenwerking binnen de organisatie
• One-stop-shopping voor gegevens
• Er wordt één versie van de gegevens bewaard
• Ondersteuning van een gemeenschappelijk begrip van informatie binnen de hele onderneming

Door geen efficiënte databasis te implementeren, vergroot een moderne organisatie haar eigen beveiligingsrisico's en ondersteunt ze inefficiënties binnen de organisatie. Een slechte databasis kan meerdere antwoorden op dezelfde vraag bieden en minder intelligente zakelijke beslissingen ondersteunen.

Data-engineering vaardigheden

Data-ingenieurs hebben een goed begrip van databasebeheer nodig, inclusief een diepgaande kennis van Structured Query Language (SQL). Ze bouwen infrastructuren, tools, raamwerken en diensten. Sommigen zijn van mening dat data-engineering meer op software-engineering en app-ontwikkeling is gaan lijken dan op Data Science. Andere nuttige vaardigheden zijn onder meer:

• Ervaring met Apache Hadoop, Hive, MapReduce en Hbase.
• machine learning (ML) is in de eerste plaats de focus van datawetenschappers, maar enig begrip ervan is ook belangrijk voor data-engineering. ML is nauw verbonden met big data. (ML heeft de verwerking van big data gestroomlijnd en ondersteunt veel technieken om met big data om te gaan en er betekenis aan te geven.)
• Kennis van coderen is zeker een pluspunt. Bekendheid met C/C++, Java, Python, Perl, Golang of andere talen kan erg handig zijn. Een goed begrip van Linux, UNIX en Solaris is ook erg nuttig, omdat deze systemen aanzienlijke root-toegang tot de functionaliteit en hardware van het besturingssysteem bieden.
• ETL (Extraheren, Transformeren en Laden) ervaring is een noodzaak voor deze positie. ETL is een datawarehousingproces dat wordt gebruikt om gegevens uit bronsystemen te halen en deze vervolgens op te slaan in een datawarehouse. Bekendheid met ETL-tools, zoals Segment or Oracle Warehouse-bouweren oplossingen voor gegevensopslag, zoals praal or Redshift, is behoorlijk waardevol.

ETL (Extraheren, Transformeren en Laden)

In de computerwereld is ETL wordt gebruikt in databases en magazijnbouw. Extraheren, transformeren en laden werden populair in de jaren zeventig. Gegevensextractie beschrijft gegevens die worden geëxtraheerd uit homogene of heterogene gegevensbronnen. Gegevenstransformatie houdt in dat gegevens worden vertaald naar de juiste structuur of het juiste formaat voor opslagdoeleinden (en later voor onderzoek en analyse). Het laden van gegevens is het proces waarbij de vertaalde gegevens worden gedownload naar een datamart, een gegevensopslag of een datawarehouse.

Een goed ontworpen ETL-systeem kan gegevens uit bronsystemen extraheren en gegevensconsistentie en kwaliteitsnormen afdwingen. Het kan ook gegevens leveren in een presentatieklaar formaat waarmee ontwikkelaars een applicatie kunnen bouwen, waarbij de eindgebruikers de waarde ervan kunnen bepalen.

ETL-systemen integreren traditioneel gegevens van verschillende applicaties en van verschillende leveranciers en computerhardware. Afzonderlijke systemen, die de originele gegevens bevatten, worden vaak door verschillende mensen beheerd en gecontroleerd. Een beheerder van de loonadministratie kan bijvoorbeeld de gegevens uit verkoop en inkoop combineren.

Datawarehouses

Een datawarehouse wordt gebruikt voor opslag, rapportage en data-analyse. Het is essentieel in de ontwikkeling van het moderne business intelligence. Datawarehouses worden gebruikt voor de gecentraliseerde opslag van geïntegreerde data afkomstig uit één of meerdere bronnen. Ze slaan zowel actuele als historische gegevens op, die worden gebruikt voor het ontwikkelen van analytische rapporten.

Zonder data warehouses (of hun vernieuwde architectonische tegenhanger data lakes), wordt de verwerking van big data – en elke activiteit die verband houdt met Data Science – belachelijk duur of onschaalbaar. Zonder een intelligent ontworpen datawarehouse zouden analisten gemakkelijk verschillende resultaten kunnen rapporteren, nadat ze dezelfde vraag hadden onderzocht. Ze kunnen ook onbedoeld proberen de productiedatabase te onderzoeken (terwijl ze geen datawarehouse hebben) en vertragingen of storingen veroorzaken.

Data-ingenieur worden

Over het algemeen heeft een data-ingenieur een diploma informatietechnologie of computerwetenschappen, gecombineerd met certificeringen en andere trainingen. Data-engineeringscholen benaderen het onderwijs normaal gesproken met grotere flexibiliteit, vanwege de meer geïndividualiseerde eisen van elke werkomgeving.

Het diploma en de gespecialiseerde opleiding zijn belangrijk, maar zijn op zichzelf niet voldoende. Aanvullende certificeringen kunnen uiterst waardevol zijn. Nuttige data-engineeringcertificeringen zijn onder meer:

Secundaire certificeringen zijn ook beschikbaar. Bijvoorbeeld de MCSE (Microsoft Certified Solutions Expert) bestrijkt een breed scala aan onderwerpen en past subcertificeringen toe op specifieke onderwerpen, waaronder MCSE: Data Management en Analytics; MCSA: Business Intelligence-rapportage; en MCSA: Microsoft Cloud Platform. Bovendien kunnen evenementen in de data-industrie een uitstekende bron van training en opleiding bieden (en een uitstekende gelegenheid bieden om te netwerken). Online cursussen kunnen ook nuttige training bieden voor specifieke situaties; er zijn er veel beschikbaar.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.dataversity.net/want-data-engineer/