20+ činjenica koje treba znati o inženjeringu podataka

Inženjering podataka je ključni aspekt savremenog upravljanja podacima i analitike. Kao osnova za donošenje odluka zasnovanih na podacima, inženjeri podataka dizajniraju, izgrađuju i održavaju sisteme i arhitekturu koji omogućavaju organizacijama da efikasno koriste velike količine podataka. Ovaj članak se duboko bavi osnovama inženjeringa podataka, njegovim životnim ciklusom, evolucijom i odnosom sa naukom o podacima.

Šta je inženjering podataka?

Definicija i uloga: Inženjering podataka podrazumeva dizajniranje i izgradnju sistema za prikupljanje, skladištenje i analizu podataka. Inženjeri podataka osiguravaju da podaci budu dostupni, pouzdani i čisti za naučnike i analitičare podataka.

Ključne odgovornosti: Inženjeri podataka se bave procesima ekstrakcije, transformacije i učitavanja (ETL), izgradnjom podatkovnih cjevovoda i održavanjem podatkovne infrastrukture.

Potrebne veštine: Poznavanje programskih jezika kao što su Python i SQL, znanje o alatima za velike podatke (Hadoop, Spark) i iskustvo sa cloud platformama (AWS, GCP, Azure) su neophodni.

Alati i tehnologije: Uobičajeni alati uključuju Apache Kafka za strimovanje podataka u realnom vremenu, Apache Airflow za upravljanje radnim tokovima i baze podataka kao što su PostgreSQL i MongoDB.

Značaj u poslovanju: Inženjering podataka je ključan za omogućavanje donošenja odluka zasnovanih na podacima, pružajući osnovu za analitiku i poslovnu inteligenciju.

Definicija inženjeringa podataka

Osnovne komponente: Inženjering podataka obuhvata unos podataka, skladištenje podataka, obradu podataka i pristup podacima. Svaka komponenta igra vitalnu ulogu u upravljanju životnim ciklusom podataka.

Podatkovni cjevovodi: Podatkovni cjevovodi su automatizovani procesi koji prenose podatke iz jednog sistema u drugi, često ih transformišući usput kako bi postali korisni.

ETL vs. ELT: Tradicionalni ETL (Ekstrakcija, Transformacija, Učitavanje) procesi evoluiraju u ELT (Ekstrakcija, Učitavanje, Transformacija) kako bi se prilagodili modernim rešenjima za skladištenje podataka.

Skladištenje podataka: Data warehouses skladište velike količine strukturiranih podataka, optimizovanih za upite i analizu. Popularna rešenja uključuju Amazon Redshift, Google BigQuery i Snowflake.

Data Lakes: Za razliku od data warehouses, data lakes skladište neobrađene, nestrukturirane podatke. Dizajnirani su da obrađuju velike količine različitih tipova podataka.

Životni ciklus inženjeringa podataka

Unos podataka: Ovo je proces prikupljanja podataka iz različitih izvora. Može biti grupni ili u realnom vremenu.

Skladištenje podataka: Efikasno i sigurno skladištenje podataka je od suštinske važnosti. Ovo uključuje korišćenje baza podataka, data warehouses i data lakes.

Obrada podataka: Podaci moraju biti očišćeni, transformisani i obogaćeni kako bi postali korisni. Alati poput Apache Spark i Hadoop se često koriste.

Pristup podacima: Osiguravanje da podaci budu dostupni naučnicima podataka, analitičarima i drugim zainteresovanim stranama putem API-ja, kontrolnih tabli i alata za upite.

Praćenje i održavanje: Kontinuirano praćenje i održavanje podatkovnih cjevovoda i rešenja za skladištenje kako bi se osigurala pouzdanost i performanse.

Evolucija inženjera podataka

Rani dani: Inženjering podataka se pojavio iz potrebe za upravljanjem velikim količinama podataka generisanih web i poslovnim aplikacijama početkom 2000-ih.

Era velikih podataka: Uspon tehnologija za velike podatke sredinom 2000-ih, poput Hadoop-a, značajno je proširio ulogu inženjera podataka.

Transformacija u cloud: Prelazak na cloud computing tokom 2010-ih doneo je nove alate i platforme, čineći inženjering podataka skalabilnijim i fleksibilnijim.

Trenutni trendovi: Moderni inženjering podataka se fokusira na obradu podataka u realnom vremenu, integraciju mašinskog učenja i naprednu analitiku.

Budući pravci: Budućnost inženjeringa podataka uključuje povećanu automatizaciju, korišćenje AI u upravljanju podacima i stalni rast podataka kao ključnog poslovnog resursa.

Inženjering podataka i nauka o podacima

Komplementarne uloge: Inženjeri podataka i naučnici podataka blisko sarađuju. Inženjeri grade infrastrukturu i cjevovode, dok naučnici analiziraju podatke i prave modele.

Preklapanje veština: Oba zanimanja zahtevaju snažne programerske veštine i dobro razumevanje manipulacije i obrade podataka.

Različiti fokusi: Inženjeri podataka se fokusiraju na arhitekturu i tok podataka, dok se naučnici podataka fokusiraju na izvlačenje uvida i izgradnju prediktivnih modela.

Alati za saradnju: Alati poput Jupyter notesa i platformi za vizualizaciju podataka (npr. Tableau) olakšavaju saradnju između inženjera i naučnika.

Karijerne staze: Profesionalci u obe oblasti mogu prelaziti između uloga kako stiču iskustvo i proširuju svoje veštine.

Primer

Na primer, zamislite kompaniju koja želi da poboljša svoju infrastrukturu za upravljanje podacima kako bi omogućila naprednu analitiku i poboljšala donošenje odluka zasnovanih na podacima. Inženjeri podataka u toj kompaniji dizajniraju i implementiraju podatkovne cjevovode koristeći alate poput Apache Kafka za strimovanje podataka u realnom vremenu i Apache Airflow za upravljanje radnim tokovima. Oni integrišu data lakes i data warehouses kako bi omogućili skladištenje i pristup velikim količinama podataka. Naučnici podataka zatim koriste te podatke za analizu i izradu prediktivnih modela koji pomažu menadžmentu u donošenju informisanih poslovnih odluka.