Co to jest inżynieria danych (data engineering)?

Rola inżyniera danych

Inżynier danych pełni kluczową rolę w każdej organizacji, która chce wykorzystywać dane do podejmowania decyzji biznesowych, tworzenia produktów opartych na danych czy wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji. Jest on odpowiedzialny za stworzenie solidnych fundamentów technologicznych, na których opierają się wszystkie działania związane z danymi. Bez efektywnej inżynierii danych, analitycy i naukowcy danych nie mieliby dostępu do wiarygodnych, czystych i dobrze zorganizowanych danych potrzebnych do ich pracy.

Główne zadania i odpowiedzialności

Do typowych zadań inżyniera danych należą:

• Projektowanie i budowa potoków danych (data pipelines): Tworzenie zautomatyzowanych procesów ETL (Extract, Transform, Load) lub ELT (Extract, Load, Transform), które pobierają dane z różnych źródeł (np. bazy danych transakcyjnych, logi aplikacji, API zewnętrzne, pliki), przekształcają je (czyszczenie, agregacja, standaryzacja) i ładują do systemów docelowych (np. hurtowni danych, jezior danych).
• Zarządzanie infrastrukturą danych: Wybór, konfiguracja i utrzymanie odpowiednich technologii do przechowywania i przetwarzania danych, takich jak bazy danych (SQL, NoSQL), hurtownie danych (np. Snowflake, BigQuery, Redshift), jeziora danych (np. oparte na HDFS, S3), platformy przetwarzania rozproszonego (np. Spark, Flink).
• Zapewnienie jakości i niezawodności danych: Implementacja mechanizmów monitorowania, walidacji i testowania danych w potokach, aby zapewnić ich dokładność, spójność i kompletność.
• Optymalizacja wydajności: Dostrajanie systemów i procesów przetwarzania danych, aby działały szybko i efektywnie, radząc sobie z rosnącą objętością danych (big data).
• Współpraca z innymi zespołami: Ścisła współpraca z analitykami danych, naukowcami danych, inżynierami oprogramowania i interesariuszami biznesowymi w celu zrozumienia ich potrzeb i dostarczenia odpowiednich danych i narzędzi.
• Bezpieczeństwo danych: Implementacja odpowiednich mechanizmów kontroli dostępu i szyfrowania w celu ochrony wrażliwych danych.

Kluczowe umiejętności i technologie

Inżynier danych powinien posiadać szeroki wachlarz umiejętności technicznych, w tym biegłość w językach programowania (np. Python, Scala, Java), znajomość SQL i baz danych, doświadczenie z narzędziami ETL/ELT, platformami chmurowymi (AWS, Azure, GCP), technologiami big data (Spark, Hadoop), systemami orkiestracji potoków (np. Airflow) oraz praktykami konteneryzacji i DevOps.

Znaczenie dla biznesu

Efektywna inżynieria danych jest fundamentem dla data-driven organization (organizacji opartej na danych). Umożliwia ona firmom przekształcanie surowych danych w wartościowe informacje i wiedzę, co prowadzi do lepszych decyzji biznesowych, optymalizacji procesów, personalizacji ofert dla klientów i tworzenia innowacyjnych produktów i usług.