مهندسی داده، عمل طراحی و ساختن سیستم‌هایی برای جمع‌آوری، ذخیره و تحلیل داده‌ها در مقیاس است. زمینه‌ای گسترده که تقریباً در هر صنعتی کاربرد دارد.

مهندس داده یک متخصص فن‌آوری اطلاعات است که وظیفه اصلی او تهیه داده‌ها برای استفاده‌های تحلیلی یا عملیاتی است. دارای وظایفی مانند طراحی و ساخت سیستم‌هایی برای جمع‌آوری، ذخیره و تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌باشد.

مهندسان داده معمولاً مسئول ایجاد خطوط لوله داده برای گردآوری اطلاعات از سیستم‌های منبع مختلف هستند. مهندسان نرم افزار، داده‌ها را ادغام و پاکسازی می‌کنند و ساختاری را برای داده‌ها جهت استفاده در برنامه‌های تحلیلی ارائه می‌دهند. تلاش می‌کنند تا داده‌ها را به راحتی در دسترس قرار دهند و اکوسیستم کلان داده سازمان خود را بهینه سازند.

توضیح این وظایف به شرح زیر است:

– اکتساب: یافتن تمام مجموعه داده‌های مختلف در اطراف کسب و کار

– پاکسازی: یافتن و پاکسازی هر گونه خطا در داده‌ها

– تبدیل: دادن فرمت مشترک به همه داده‌ها

– ابهام‌زدایی: تفسیر داده‌هایی که می‌توانند به روش‌های مختلف تفسیر شوند.

– حذف کپی‌های تکراری از داده‌ها

پس از انجام این کار، داده‌ها ممکن است در یک مخزن مرکزی مانند دریاچه داده ذخیره شوند. مهندسان داده هم‌چنین ممکن است زیر مجموعه‌های داده را کپی کرده و به انبار داده منتقل کنند.

مقدار داده‌هایی که مهندس داده در سازمان، با آن کار می‌کند به‌ویژه با توجه به اندازه آن متفاوت است. هر چه شرکت بزرگ‌تر باشد، معماری تحلیل، پیچیده‌تر است و مهندس داده مسئول نگهداری داده‌های بیشتری خواهد بود. برخی صنایع خاص از جمله خرده‌فروشی و خدمات مالی، دارای داده‌های فشرده‌تر هستند.

چرا مهندسی داده مهم است؟

شرکت‌ها در هر اندازه‌ای حجم عظیمی از داده‌های متفاوت دارند که باید برای پاسخ دادن به سؤالات مهم تجاری آن را بررسی کنند. مهندسی داده برای پشتیبانی از فرآیند، طراحی شده است و این امکان را برای مصرف کنندگان داده‌ها، مانند تحلیلگران، دانشمندان داده و مدیران اجرایی فراهم می‌کند تا به طور قابل اعتماد، سریع و ایمن تمام داده‌های موجود را بازرسی کنند.

تجزیه و تحلیل داده‌ها چالش برانگیز است زیرا داده‌ها توسط فن‌آوری‌های مختلف و در ساختارهای مختلف ذخیره می‌شوند. با این حال، ابزارهای مورد استفاده برای تجزیه و تحلیل فرض می‌کنند که داده‌ها توسط یک فن‌آوری، مدیریت شده و در همان ساختار ذخیره می‌گردند. این شکاف می‌تواند برای هر فردی که سعی در پاسخگویی به سؤالات مربوط به عملکرد کسب و کار را دارد سردرد ایجاد کند.

به عنوان مثال، تمام داده‌هایی را که یک برند در مورد مشتریان خود جمع‌آوری می‌کند در نظر بگیرید:

یک سیستم، حاوی اطلاعاتی درباره صورتحساب و حمل و نقل است. سیستم دیگری تاریخچه سفارش را حفظ می‌کند و سایر سیستم‌ها پشتیبانی مشتری، اطلاعات رفتاری و داده‌های شخص ثالث را ذخیره می‌کنند.

این داده‌ها با هم دید جامعی از مشتری ارائه می‌دهند. با این حال، این مجموعه داده‌های مختلف مستقل هستند، که پاسخ دادن به سؤالات خاص- مانند نوع سفارش‌هایی که منجر به بالاترین هزینه‌های پشتیبانی مشتری می‌شوند- را بسیار دشوار می‌کند.

مهندسی داده این مجموعه داده‌ها را متحد می‌کند و به شما امکان می‌دهد پاسخ سوالات خود را سریع و کارآمد دریافت کنید.