مهندسی داده چیست؟ راهنمای پیچیده با مثال

مهندسی داده چیست؟ راهنمای پیچیده با مثال -کسب و کار و داده های شخصی امروزی با سرعتی سرگیجه آور تولید می شوند.

تخمین زده می شود که در سال 2025 حجم آنها به 175 زتابایت برسد که تقریباً چهار برابر بیشتر از سال 2019 است. چنین افزایش قابل توجهی ناشی از توسعه پویا ارتباطات و تجارت دیجیتال است.

این یکی از دلایلی است که شرکت‌ها در سراسر جهان به خدماتی نیاز دارند که به جمع‌آوری و پردازش مناسب داده‌ها و ارزیابی سودمندی آن کمک می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد تصمیمات تجاری درستی بگیرند و تجارت خود را توسعه دهند. یکی از این فرآیندها مهندسی داده است.

اما واقعا در مورد چیست؟ بیایید با جزئیات بیشتری به این موضوع بپردازیم.

مهندسی داده – تعریف

مهندسی داده آماده سازی، ساخت و نگهداری زیرساخت ها و سیستم هایی است که داده ها را ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل می کند.

 این یک رشته بین رشته ای است که مهندسی نرم افزار، علم داده، یادگیری ماشین، آمار، پایگاه های داده و مهارت های علوم کامپیوتر را ترکیب می کند.

این امر به ترکیبی از دانش نظری و مهارت‌های عملی در ابزارها، کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها برای مدیریت داده‌های مقیاس گسترده و در دسترس قرار دادن آن در اختیار دیگران نیاز دارد.

مهندسی داده می تواند شامل وظایفی مانند موارد زیر باشد:

1. طراحی و پیاده سازی راه حل های ذخیره سازی داده ها مانند پایگاه های داده و انبارهای داده.
2. ایجاد و نگهداری خطوط لوله داده برای جذب، تمیز کردن و تبدیل داده ها از منابع مختلف.
3. طراحی و پیاده سازی سیستم های پردازش داده ها، مانند پردازش دسته ای و سیستم های پردازش جریانی.
4. ساخت و نگهداری زیرساخت های داده، مانند خوشه ها و سیستم های توزیع شده.
5. اجرای کنترل های امنیتی و انطباق برای داده ها.
6. مدیریت و نظارت بر عملکرد و مقیاس پذیری سیستم های داده.
7. بهینه سازی ساختارها و الگوریتم های داده برای پردازش و تجزیه و تحلیل کارآمد داده ها.

چرا شرکت ها به مهندسی داده نیاز دارند؟

مهندسی داده شرکت ها را قادر می سازد تا داده ها را به بینش و اقدامات تبدیل کنند. مهندسی داده با ارائه زیرساخت‌ها و سیستم‌های مورد نیاز برای ذخیره، پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها، دانشمندان داده، تحلیل‌گران و سایر کاربران را قادر می‌سازد تا تصمیم‌های مبتنی بر داده اتخاذ کنند که می‌تواند رشد و نوآوری کسب‌وکار را امکان‌پذیر کند.

ذخیره و مدیریت حجم زیادی از داده ها

از آنجایی که شرکت ها داده های بیشتری را از منابع مختلف جمع آوری می کنند، به سیستم هایی برای ذخیره و مدیریت کارآمد آن داده ها نیاز دارند.

مهندسی داده می تواند به آنها در طراحی و پیاده سازی راه حل های ذخیره سازی داده ها، مانند پایگاه های داده و انبارهای داده، کمک کند که می توانند حجم زیادی از داده ها را مدیریت کنند و نیازهای خاص سازمان خود را پشتیبانی کنند.

در دسترس و مفید کردن داده ها

مهندسی داده می تواند به شرکت ها کمک کند تا خطوط لوله داده ای ایجاد کنند که می تواند داده ها را از منابع مختلف جذب، پاک و به قالبی تبدیل کند که به راحتی قابل تجزیه و تحلیل باشد و برای تصمیم گیری های تجاری استفاده شود.

فعال کردن تجزیه و تحلیل بلادرنگ

با افزایش تقاضا برای بینش‌های بلادرنگ، مهندسی داده می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا سیستم‌هایی را طراحی و پیاده‌سازی کنند که می‌توانند داده‌ها را در زمان واقعی پردازش کنند، مانند سیستم‌های پردازش جریانی برای برنامه‌هایی مانند تشخیص تقلب، تشخیص ناهنجاری، سیستم‌های توصیه و سایر موارد استفاده که نیاز به واقعی دارند. بینش های زمانی

مقیاس بندی با افزایش حجم داده ها

شرکت‌ها باید اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های داده‌شان می‌توانند برای مدیریت حجم افزایش‌یافته، با جمع‌آوری داده‌های بیشتر، مقیاس شوند.

مهندسی داده می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا زیرساخت‌های داده‌ای مانند خوشه‌ها و سیستم‌های توزیع‌شده را بسازند و حفظ کنند، که می‌توانند بار افزایش‌یافته را مدیریت کنند و اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های داده به عملکرد خوب خود با افزایش حجم داده‌ها ادامه می‌دهند.

رعایت الزامات انطباق و امنیت

مهندسی داده می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا کنترل‌های امنیتی و انطباق را برای داده‌ها، مانند رمزگذاری و کنترل‌های دسترسی، برای محافظت از اطلاعات حساس و برآورده کردن الزامات نظارتی اجرا کنند.

مهندسی داده چیست؟ راهنمای پیچیده با مثال

علم داده چیست و چه ارتباطی با مهندسی داده دارد؟

در حالی که مهندسی داده جنبه های فنی کار با داده ها را مدیریت می کند، علم داده بر استخراج بینش و دانش از داده ها با استفاده از روش های آماری و محاسباتی متمرکز است.

آن شامل:

1. کاوش و تجزیه و تحلیل داده ها برای درک الگوها و روابط، شناسایی زمینه های بالقوه مورد علاقه، و پاکسازی و پیش پردازش داده ها برای آماده شدن برای تجزیه و تحلیل بیشتر.
2. مدل سازی و توسعه الگوریتم برای پیش بینی یا شناسایی روندها بر اساس داده ها. این می تواند شامل انتخاب و آموزش مدل های یادگیری ماشین، ساخت مدل های آماری و توسعه الگوریتم های سفارشی باشد.
3. ارزیابی و اصلاح عملکرد مدل‌ها و الگوریتم‌ها، تنظیم دقیق و بهبود آن‌ها بر اساس نتایج، و اعتبارسنجی مدل‌ها برای اطمینان از کارکرد آن‌ها به صورت مورد نظر.
4. برقراری ارتباط و ارائه یافته ها و بینش ها به دیگران، ذینفعان یا اعضای تیم، به گونه ای که برای مخاطبان غیر فنی به راحتی قابل درک باشد.
5. استقرار و نگهداری مدل ها و الگوریتم ها در یک محیط تولید، نظارت و نگهداری آنها در طول زمان و به روز رسانی آنها در صورت لزوم بر اساس داده های جدید یا تغییرات در محیط کسب و کار.
6. تخصص دامنه به درک بیشتر مشکل و انتخاب رویکردهای مناسب کمک می کند.

علاوه بر این وظایف اصلی، علم داده ممکن است شامل مدیریت پایگاه داده، فناوری‌های کلان داده، محاسبات ابری و غیره باشد.

 وظایف و فعالیت های یکسان می تواند بسته به برنامه کاربردی و نیازهای سازمان متفاوت باشد.

ابزارهای مورد استفاده در مهندسی داده

مهندسی داده یک حوزه گسترده است که شامل ابزارها و فن آوری های مختلف، بسته به وظیفه یا خط لوله خاصی است که ساخته می شود.

رایج ترین آنها شامل موارد زیر است:

1. سیستم‌های ذخیره‌سازی داده‌ها: پایگاه‌های داده مانند MySQL، PostgreSQL، MongoDB و Cassandra و سیستم‌های فایل توزیع‌شده مانند HDFS و S3 برای ذخیره مقادیر زیادی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار استفاده می‌شوند.
2. پلتفرم‌های پردازش داده: Apache Hadoop و Apache Spark چارچوب‌های منبع باز محبوب برای پردازش و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌ها هستند.
3. خط لوله داده و ابزارهای مدیریت گردش کار: Apache NiFi، Apache Airflow و Apache Kafka برای ساخت خطوط لوله داده، زمان‌بندی کارها و مدیریت جریان داده بین سیستم‌ها استفاده می‌شوند.
4. زبان های برنامه نویسی: پایتون برای تمیز کردن داده ها، تجسم داده ها و وظایف یادگیری ماشین و SQL برای کار با پایگاه های داده رابطه ای استفاده می شود.
5. ابزارهای تصویرسازی و گزارش دهی داده ها: Tableau، Power BI و Looker معمولاً برای ایجاد تجسم و گزارش از داده های ذخیره شده در پایگاه های داده و انبارها استفاده می شوند.
6. ابزارها و خدمات مبتنی بر ابر: بسیاری از سازمان‌ها از ابزارها و سرویس‌های مبتنی بر ابر مانند AWS Glue، Azure Data Factory و Google Cloud Dataflow برای کارهای مهندسی داده، به‌ویژه برای مقیاس‌پذیری و مقرون‌به‌صرفه بودن استفاده می‌کنند.
7. ابزارهای Containerization: ابزارهایی مانند Docker و Kubernetes برای بسته بندی وابستگی ها و استقرار سیستم های مهندسی داده به روشی تکرارپذیر و مقیاس پذیر استفاده می شوند.
8. سیستم‌های کنترل نسخه: Git و SVN برای پیگیری نسخه‌های مختلف خط لوله داده و کد استفاده می‌شوند.

این یک لیست جزئی است و بسیاری از ابزارهای دیگر در دسترس هستند، اما موارد فوق برخی از پرکاربردترین آنها در این زمینه هستند.

مهندسی داده چیست؟ راهنمای پیچیده با مثال

گرایش های مهندسی داده

مهندسی داده یک رشته به سرعت در حال توسعه است. روندها و فن آوری های جدید به طور مداوم در حال ظهور هستند، بنابراین مهندسان داده باید برای استفاده از جدیدترین ابزارها و تکنیک ها برای ایجاد و حفظ خطوط لوله داده قوی، کارآمد و موثر به روز باشند.

در اینجا چند مورد از روندهای فعلی در مهندسی داده آورده شده است:

1. مهندسی داده مبتنی بر ابر

بسیاری از سازمان ها حجم کاری مهندسی داده خود را به فضای ابری منتقل می کنند تا از مقیاس پذیری، مقرون به صرفه بودن و انعطاف پذیری سرویس های مبتنی بر ابر بهره ببرند.

AWS، Azure و Google Cloud طیف گسترده ای از ابزارها و خدمات مهندسی داده را ارائه می دهند که می توانند برای ساخت و مدیریت خطوط لوله داده و انبارها استفاده شوند.

2. پردازش داده های جریانی

افزایش داده‌های بلادرنگ، مانند اینترنت اشیا و رسانه‌های اجتماعی، استفاده از فناوری‌های پردازش داده‌های جریانی مانند Apache Kafka، Apache NiFi و Apache Pulsar را برای پردازش و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی افزایش داده است.

3. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی

با افزایش دسترسی به ابزارهای یادگیری ماشینی قدرتمند و رشد داده های بزرگ، بسیاری از سازمان ها از مهندسی داده برای ساخت و پشتیبانی از خطوط لوله یادگیری ماشین استفاده می کنند.

انتظار می‌رود این روند ادامه یابد و منجر به ایجاد کتابخانه‌ها و چارچوب‌های منبع باز جدید شود که می‌توانند کل خط لوله را از جمع‌آوری داده‌ها تا آموزش و استقرار مدل را مدیریت کنند.

4. حاکمیت داده

با افزایش تولید و مدیریت داده ها، سیاست ها و رویه های حاکم بر مدیریت داده ها اهمیت فزاینده ای پیدا می کنند.

ابزارها و تکنیک های حاکمیت داده برای اطمینان از کیفیت، اصل و نسب و امنیت داده ها استفاده می شود. همچنین برای رعایت قوانینی مانند GDPR و CCPA بسیار مهم است.

5. Containerization و Kubernetes

Containerization و Kubernetes به طور فزاینده ای برای مهندسی داده محبوب شده اند، زیرا بسته بندی و استقرار سیستم های مهندسی داده را به روشی تکرارپذیر و مقیاس پذیر آسان می کنند.

6. بدون سرور

معماری های بدون سرور اجازه اجرای کد را بدون نیاز به تهیه یا مدیریت سرورها می دهند. این می تواند مهندسان داده را قادر می سازد تا به جای مدیریت زیرساخت، روی نوشتن کد تمرکز کنند.

چگونه یک مهندس داده واجد شرایط پیدا کنیم؟

پیدا کردن یک مهندس داده واجد شرایط می تواند یک کار چالش برانگیز باشد، اما چندین مرحله وجود دارد که می توانید برای پیدا کردن نامزد مناسب برای سازمان خود دنبال کنید.

ابتدا، مهارت ها و صلاحیت های خاص مورد نیاز برای نقش مهندسی داده سازمان خود را شناسایی کنید.

 این می تواند شامل تجارب با فناوری های خاص، مانند Hadoop، و مهارت های گسترده تر، مانند مدل سازی داده، انبار داده، یا طراحی خط لوله داده باشد.

کاندیداهایی را که دارای گواهینامه های مرتبط هستند ، مانند مهندس داده خبره Cloudera یا تخصص AWS Big Data Certified را در نظر بگیرید.

آنها نشان می دهند که یک فرد دارای دانش و تخصص خاصی در این زمینه است.

از آنجایی که مهندسی داده یک نقش حل مسئله است، به دنبال کاندیداهایی باشید که تجربه حل مسائل پیچیده مرتبط با داده را دارند.

 نمونه هایی از مسائلی را که در گذشته حل کرده اند و نحوه برخورد آنها با آنها بپرسید.

مهندسی داده به مجموعه مهارت های فنی جامد، مهارت های ارتباطی خوب و توانایی کار در تیم و تحت فشار نیاز دارد.

با دنبال کردن این مراحل، می توانید شانس پیدا کردن یک مهندس داده واجد شرایط را افزایش دهید که دارای مهارت ها و تجربه لازم برای کمک به سازمان شما در دستیابی به اهداف مرتبط با داده باشد.

مهندسی داده چیست؟ راهنمای پیچیده با مثال

مهندس حمید تدینی: نویسنده و وبلاگ نویس مشهور، متخصص در زبان برنامه نویسی و هوش مصنوعی و ساکن آلمان است. مقالات روشنگر او به پیچیدگی های این زمینه ها می پردازد و به خوانندگان درک عمیقی از مفاهیم پیچیده فناوری ارائه می دهد. کار او به دلیل وضوح و دقت مشهور است.