نسمع المزيد والمزيد عن هندسة البيانات. ولسبب وجيه ، يتم تقديم هذا التخصص الآن كفرع كامل لعلوم البيانات. تركز هندسة البيانات على تطوير وهيكلة تدفقات البيانات من أجل السماح بالاستغلال الأمثل. تعتبر هذه الخطوة في عملية معالجة البيانات حاسمة في ضوء مضاعفة التدفقات وكمية البيانات.
ما هي هندسة البيانات؟
هندسة البيانات هي تخصص يهدف إلى تنظيم وهيكلة واختيار البيانات بطريقة تسمح بالمعالجة المناسبة. الهدف من هندسة البيانات هو اختيار البيانات وفرزها وترتيبها بطريقة تضمن جودتها وأهميتها. لذلك فإن هندسة البيانات هي مكمل أساسي لعلوم البيانات. النظامان اللذان كانا يندمجان مختلفان الآن عن بعضهما البعض.
تحدد شركة الاستشارات Gartner ، وهي مرجع في هذا المجال ، هندسة البيانات على النحو التالي: “هندسة البيانات هي الانضباط الذي يهدف إلى إتاحة الوصول إلى البيانات المناسبة وإتاحتها لأنواع مختلفة من مستهلكي البيانات (بما في ذلك علماء البيانات ومحللي الأعمال ومحللي البيانات وغيرهم. ألأطراف الفاعلة). »
تزداد شعبية هذا التخصص والأرقام لا تكذب. يتزايد الطلب على مهندسي البيانات بمعدل نمو يتجاوز 30٪ سنويًا. كان سابقا هذا التخصص جزء من مهام مهندس نظم ، أما الآن فهو تخصص كبير ومستقل وله آفاق كثيرة وعديدة.
ما هو الغرض من هندسة البيانات؟
بدون هندسة البيانات ، تخاطر الشركات بالاختناق بسرعة تحت وطأة البيانات غير المفيدة. هل تتذكر عبارة “العثور على إبرة في كومة قش”؟ يوضح هذا تمامًا إحدى الوظائف الأساسية لهندسة البيانات. الهدف من مهندس البيانات هو تحديد واستشارة واستخدام البيانات ذات الصلة.
لذلك ، فإن أساس هندسة البيانات يكمن في إنشاء خطوط أنابيب البيانات. مثل الأنواع الأخرى من المهندسين ، يتخيل مهندسو البيانات ويبنون الهياكل. يجب أن تسمح هندسة البيانات بقابلية التوسع بالإضافة إلى الأمان الأمثل.
يتضمن جانب آخر من هندسة البيانات إنتاج نماذج علوم البيانات. في السنوات الأخيرة ، ظهرت العديد من الأدوات التي تسهل هذا الجانب من الوظيفة.
لماذا تعتبر هندسة البيانات ضرورية؟
في السنوات الأخيرة ، تضاعفت البيانات بسرعة البرق. يتعين على الشركات التي كافحت في السابق لجمع البيانات الآن حلها. يتطلب اتخاذ القرارات الصحيحة استخدام البيانات الصحيحة. هذا هو جوهر التعبير المعروف في الصناعة: “إدخال القمامة ، إخراج القمامة” أو “نفايات عند المدخل ، نفايات عند المخرج”.
وبالتالي فإن دور هندسة البيانات يكون بشكل أساسي على مستوى عمليات تالحميل والتحويل والاستخراج وهيكلة قواعد البيانات (على سبيل المثال ، إنشاء بحيرات البيانات). يمكننا التمييز بين خطوط العمل الرئيسية المختلفة:
- جمع البيانات من مصادر مختلفة . يعمل مهندس البيانات مع البرامج الموجودة ولكن يمكنه أيضًا تطوير أدواته الخاصة ؛
- هيكلة البيانات
- تحديد وإزالة البيانات الخاطئة أو غير ذات الصلة ؛ أو
- توحيد البيانات بحيث يمكن معالجتها.
بالإضافة إلى ذلك ، تعد هندسة البيانات ضرورية لتطوير التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. في الواقع ، لضمان التشغيل السليم ، تُحدث جودة البيانات ، وخاصة بيانات التدريب ، فرقًا حقيقيًا. هذا هو المكان الذي تأتي فيه هندسة البيانات بمفردها.
دور هندسة البيانات تطوير الأعمال
مع إدراك القيمة المتاحة لهم من خلال بياناتهم ، قامت الشركات بتجنيد العديد من علماء البيانات. اليوم ، تغيرت احتياجات الشركات: لا يكفي الاحتفاظ ببراهين المفهوم وعدم تطبيقها. من الضروري إذن لمهندس البيانات أن يجعل عمل عالم البيانات قابلاً للاستخدام على نطاق الشركة ، من خلال التفكير في حل المشكلات المتعلقة بعدد الطلبات أو الذاكرة المستخدمة بواسطة خوارزمية.
بدون هندسة البيانات ، تخاطر الشركات بالضعف بسرعة تحت وطأة البيانات غير المفيدة ، حيث تضاعفت هذه في السنوات الأخيرة.
هذا هو المكان الذي يأتي فيه مهندس البيانات ، الذي يؤلف ويوسع ويرتب ويديم مستودع البيانات. بين الخلفية التقنية والمهارات المحددة ، يساعد مهندس البيانات الشركات في ترجمة البيانات التي تشبه المواد الخام ، والتي تؤدي إلى اتخاذ القرار أو للأغراض التشغيلية ، بحيث تكون مفيدة. تتطلب هندسة البيانات خبرة دقيقة في البنية التحتية وجانبًا علاقيًا تقنيًا في سياق إدارة المشروع.
يتم تنظيم البيانات المهيكلة وتنسيقها لتسهيل معالجتها وتبسيط تحليلها. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون أسماء أو عناوين أو أعمار أو بيانات تم إدخالها في النماذج.
يتشابه مهندس البيانات بعد ذلك مع عالم الكمبيوتر الذي يعتني بجميع أنابيب المعلومات للمؤسسة: فهو يجمعها ويحولها ويجعلها متاحة لفرق الخدمة المختلفة. ترتبط البيانات بالعالم الحقيقي وتمثل التفاعلات المرئية والملموسة مع المستخدم ، الأمر الذي يتطلب مهارات تطوير الكمبيوتر لفك تشفيرها. وبالتالي ، يجب أن يكون قادرًا على إنشاء بنية قاعدة البيانات ، وأدوات النمذجة الرئيسية ، والرمز (python ، C / C ++ ، Java ، إلخ) ، إتقان تقنيات SQL أو NoSQL واستكشاف البيانات المستخرجة.
لذلك فإن لها دور الحلقة الأولى في سلسلة معالجة البيانات. في الواقع ، يقوم بإحضار البيانات إلى محلل البيانات ، الذي سينقلها إلى عالم البيانات. لهذا الغرض ، سيستخدم مهندس البيانات آلية ETL (استخراج ، تحويل ، تحميل):
- الخطوة الأولى ، جمع البيانات التقنية المستخرجة من مصادر مختلفة مثل أجهزة الاستشعار الموجودة على الكائنات المتصلة بإنترنت الأشياء ، وملفات تعريف الارتباط على موقع ويب ، وعربة التسوق الخاصة بالمستخدم …
- بعد ذلك ، سيكتب خط أنابيب البيانات الذي يحدد سلسلة من الإجراءات التي سيتم تنفيذها أثناء نقل بيانات الشركة ، مع تحسينها وتأمينها. وبالتالي يتم تحويل البيانات الأولية إلى بيانات قابلة للاستخدام للتحليل ، والتي سيتم تحميلها للاستخدام في المستقبل.
- بعد ذلك ، سيقوم مهندس البيانات بالارتباط بمحلل البيانات ، الذي ستكون مهمته تصور البيانات ، والذي سيقوم بإجراء تحليل استكشافي وتنظيم المعلومات التي تم الحصول عليها في شكل رسومي. سيكون له دور استراتيجي أكثر لأنه سيساعد المديرين على اتخاذ قراراتهم لصالح المنظمة. سوف يتساءل بعد ذلك عن مدة اشتراكات العملاء قبل الإنهاء ، على سبيل المثال.
- أخيرًا ، سيتدخل عالم البيانات في الميكانيكا من أجل نمذجة البيانات وفقًا للنمط. على سبيل المثال ، في القطاع المصرفي ، سيسعى عالم البيانات إلى معرفة العملاء الذين يحتمل أن يبقوا من خلال وضع توقعات بعد فهم البيانات التي تم جمعها.
- هندسة البيانات والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي
- هندسة البيانات هي فرع من فروع علوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي. أصبحت أنظمة المعلومات التي تحيط بنا أكثر تعقيدًا ، وتولد الكثير من البيانات التي يصعب تفسيرها. يجعل الذكاء الاصطناعي من الممكن استخدام خوارزميات التعلم الآلي لعمل تنبؤات. وبالتالي ، يمكن استخدام كميات كبيرة من البيانات (البيانات الضخمة) في أنظمة الكمبيوتر المعقدة ، مع مراعاة قضايا الكفاءة والموثوقية والأخلاق.
بالإضافة إلى ذلك ، تعد هندسة البيانات ضرورية لتطوير التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. في الواقع ، من أجل ضمان التشغيل العادي ، فإن جودة البيانات ، ولا سيما بيانات التدريب ، لها تأثير حقيقي. هذا هو المكان الذي تأتي فيه هندسة البيانات بمفردها.
يعتمد عالم البيانات على الأدوات العلمية الرياضية والتقنية لحل المشكلات المتعلقة بالدوران. سيقوم بعد ذلك بإنشاء حلول بيانات جاهزة مثل خوارزميات التعلم الآلي التي يمكن استخدامها للكشف عن الطلبات الاحتيالية على موقع ويب أو التنبؤ بأخطاء الآلة المحتملة في شركة تصنيع الآلات في الصناعة.
كما فهمت ، فإن التدخل الأولي لمهندسي البيانات ضروري لنجاح مشاريع البيانات الضخمة ، لا سيما في ظل وجود تقنيات مثل إنترنت الأشياء والذكاء الاصطناعي. وهذا ما يفسر الزيادة في عروض العمل وظهور تطبيقات مبتكرة مثل المركبات ذاتية القيادة ، والطائرات بدون طيار للزراعة الذكية ، أو اختراع عقاقير جديدة.
من هو مهندس البيانات؟
ظهرت العديد من المهن المتخصصة في البيانات في السنوات الأخيرة. منصب مهندس البيانات هو واحد منهم.
ومع ذلك ، على عكس منصب عالم البيانات ، وهو أشهرهم ، فإن مهندس البيانات هو الممثل الأول في معالجة البيانات.
يعد عمل المهندس أولًا لعمل عالم البيانات ، وهدفه هو تصميم منصات لمعالجة كميات كبيرة من البيانات في أفضل الظروف. للقيام بذلك ، يضمن أن خطوط أنابيب البيانات المنشورة آمنة وواضحة بما يكفي لتحليلها بواسطة محللي البيانات ثم تحويلها بواسطة علماء البيانات الذين سيطبقون الخوارزميات عليهم.
للقيام بذلك ، يتمتع مهندس البيانات بخبرة متعمقة تسمح له بتنفيذ مهمته في تطوير تدفقات البيانات. وهو متخصص في اللغات المهيكلة مثل JavaScript و Scala و Python. لديه أيضًا مهارات في تصميم قواعد البيانات التي يقوم بإنشائها باستخدام SQL و NoSQL. يجب أن تكون مخرجات مهندس البيانات قابلة للقراءة ويمكن معالجتها بسهولة لاحقًا.
يجب أن يتقن مهندس البيانات التقنيات المختلفة المستخدمة في أعمال البيانات الضخمة مثل Hadoop.
يعمل مهندس البيانات في فريق ولذلك يجب أن يتمتع بمهارات ممتازة في التعامل مع الآخرين. في الواقع ، يأتي عمله قبل عمل زملائه علماء البيانات ومحللي البيانات ويسمح لهم بتحليل بنية البيانات في أفضل الظروف.
مهام مهندس البيانات
- تصميم حلول تسمح بمعالجة كميات كبيرة من خطوط أنابيب البيانات. يجب أن تكون هذه آمنة بما يكفي وقابلة للقراءة لمحللي البيانات وعلماء البيانات.
- تحريك فريق من متخصصي البيانات في جميع مراحل معالجة البيانات.
- تحديث دائم للتقنيات واللغات المستخدمة من أجل تبادل المعرفة والمساعدة في تقدم المشروع.
لمحة عن المهندس
يأتي مهندس البيانات من تعليم عالي في كلية الهندسة أو مدرسة علوم الكمبيوتر أو ماجستير متخصص في علوم البيانات أو الذكاء الاصطناعي. الخبرة الأولى المكتسبة في التدريب أو دراسة العمل مطلوبة بشدة للحصول على المهارات المطلوبة لهذه الوظيفة.
مهارات مهندس البيانات
إتقان اللغات المهيكلة (جافا سكريبت ، سكالا ، بايثون ، إلخ) ،
إتقان أنظمة التشغيل المختلفة: UNIX و Linux و Solaris و
معرفة حلول قواعد البيانات (SQL ، NoSQL ، إلخ) ،
خبرة قوية في تخزين البيانات وأدوات ETL ،
إتقان تقنيات البيانات الضخمة التي تسمح بمعالجة البيانات ومعالجتها (Hadoop ، Spark ، Kafka ، إلخ) ،
يجيد اللغة الإنجليزية.
مؤهلات مهندس البيانات
- قوة الاقتراح ،
- الدقة،
- التفاعل
- الروح التحليلية والاصطناعية ،
- روح الجماعة،
- العلاقات الممتازة ،
- الشعور بالتنظيم ،
- الشعور بالجودة.
خاتمة
في الأيام الأولى لتحليلات البيانات الضخمة ، كان من المتوقع في كثير من الأحيان أن يقوم علماء البيانات بإعداد البنية التحتية وخطوط البيانات اللازمة لعملهم. لم يكن بالضرورة جزءًا من مهاراتهم أو توقعاتهم لهذا المنصب. وكانت النتيجة أن نمذجة البيانات لم تتم بشكل صحيح.
كان هناك عمل زائد عن الحاجة وعدم اتساق في استخدام البيانات بين علماء البيانات. منعت هذه الأنواع من المشكلات الشركات من القدرة على استخراج القيمة المثلى من مشاريع البيانات الخاصة بها ، لذا فشلت. أدى هذا أيضًا إلى ارتفاع معدل دوران علماء البيانات ، والذي لا يزال موجودًا حتى اليوم.
اليوم ، مع هجمة التحولات التجارية الرقمية المكتملة ، وإنترنت الأشياء ، والسباق نحو الذكاء الاصطناعي ، من الواضح أن الشركات تحتاج إلى مهندسي البيانات بكثرة لوضع الأسس لمبادرات ناجحة.علوم البيانات.
هذا هو السبب في أننا سنستمر في رؤية دور مهندسي البيانات ينمو من حيث الأهمية والحجم. تحتاج الشركات إلى فرق من الأشخاص هدفهم الوحيد هو معالجة البيانات بطريقة تمكنهم من استخلاص القيمة منها.