ما هو مهندس البيانات الضخمة؟
مهندس البيانات الضخمة هو متخصص في تكنولوجيا المعلومات (IT) وهو المسؤول عن التصميم والبناء والاختبار الحفاظ على أنظمة معالجة البيانات المعقدة التي تعمل مع مجموعات البيانات الكبيرة. يقوم هذا النوع من متخصصي البيانات بتجميع أشكال مختلفة من البيانات وتنظيفها وتحويلها وإثرائها بحيث يتمكن مستهلكو البيانات النهائية – مثل محللي الأعمال و علماء البيانات – يمكن استخراج المعلومات بشكل منهجي.
مهندس البيانات الضخمة مسؤول عن بناء وصيانة بيئة البيانات الضخمة للمؤسسة. يتضمن ذلك العمل على بنية وتقنية البيانات الضخمة، بالإضافة إلى إعداد البيانات وعمليات إدارة البيانات.
ما هي البيانات الكبيرة؟
البيانات الكبيرة يصف كميات هائلة من بيانات العملاء والمنتج والبيانات التشغيلية، عادةً في تيرابايت و بيتابايت نطاقات. يتم استخدام تحليلات البيانات الضخمة لتحسين حالات الاستخدام التجاري والتشغيلي الرئيسية، وتقليل المخاطر التنظيمية والامتثال، وإنشاء تدفقات إيرادات جديدة.
تشمل المصادر المحتملة للبيانات الضخمة ما يلي:
- معاملات بطاقات الائتمان ونقاط البيع.
- معاملات التجارة الإلكترونية.
- منشورات مواقع التواصل الاجتماعي.
- مشاركات الهاتف الذكي والأجهزة المحمولة.
- قراءات الاستشعار الناتجة عن انترنت الأشياء.
هناك عدد من الطرق التي يحصل بها مهندسو البيانات الضخمة على رؤى من تحليل البيانات الضخمة، بما في ذلك ما يلي:
- تحسين جهود الأعمال والعمليات الرئيسية.
- التخفيف من مخاطر الامتثال والمخاطر التنظيمية.
- تحديد مصادر الإيرادات الجديدة.
- بناء تجارب عملاء مقنعة ومتميزة.
ما هو دور مهندس البيانات الضخمة؟
يشمل منصب مهندس البيانات الضخمة العديد من المهام، بما في ذلك ما يلي:
- تصميم وبناء وصيانة أنظمة معالجة البيانات واسعة النطاق التي تجمع البيانات من مختلف البيانات المنظمة وغير المنظمة مصادر.
- تخزين البيانات في أ مستودع البيانات أو بحيرة البيانات مخزن.
- تطبيق تحويلات وخوارزميات معالجة البيانات على البيانات الأولية لإنشاء هياكل بيانات محددة مسبقًا. قم بإيداع النتائج في مستودع البيانات أو بحيرة البيانات للمعالجة النهائية.
- تحويل البيانات ودمجها في مستودع بيانات أو سحابة قابلة للتطوير.
- فهم أدوات وتقنيات وخوارزميات تحويل البيانات المختلفة.
- تنفيذ العمليات الفنية ومنطق الأعمال لتحويل البيانات المجمعة إلى معلومات مفيدة وقيمة. يجب أن تلبي هذه البيانات اعتبارات الجودة والحوكمة والامتثال اللازمة للاستخدام التشغيلي والتجاري. معرفة عن أدوات إدارة جودة البيانات والأطر يمكن أن تساعد في هذا.
- فهم العمليات وخيارات الإدارة، بالإضافة إلى الاختلافات بين هياكل مستودع البيانات والمعالجة المتوازية على نطاق واسع (MPP) قواعد البيانات و السحب الهجينة.
- تقييم ومقارنة وتحسين خطوط أنابيب البيانات. وهذا يشمل ابتكار نمط التصميم، دورة حياة البيانات التصميم، ومحاذاة وجود البيانات، ومجموعات البيانات المشروحة وأساليب البحث المرنة.
- قم بإعداد خطوط أنابيب البيانات الآلية لتحويل البيانات وإدخالها في بيئات التطوير وضمان الجودة والإنتاج.
ما هي مهارات ومسؤوليات مهندس البيانات الضخمة؟
يقوم مهندسو البيانات الضخمة بجمع بيانات مؤسساتهم وإعدادها واستيعابها في البنى التحتية للبيانات الضخمة. يقومون بإعداد وإنشاء عمليات استخراج البيانات وخطوط أنابيب البيانات التي تعمل على أتمتة البيانات من مجموعة واسعة من أنظمة المصادر الداخلية والعامة. يقوم مهندسو البيانات الضخمة أيضًا بإنشاء خوارزميات تعمل على تحويل البيانات إلى تنسيق تشغيلي أو تجاري ولديهم مجموعة من مهارات حل المشكلات.
وبشكل أكثر تحديدًا، تتطلب وظائف مهندس البيانات الضخمة فهم ما يلي:
- النماذج الأولية للبيانات الشائعة، ووظائف الكتابة والترميز، والخوارزميات، وتطوير المنطق، وتدفق التحكم، البرمجة الشيئية اللغات والمكتبات الخارجية وكيفية جمع البيانات من مصادر مختلفة. يتضمن ذلك المعرفة بالتجريد وواجهات برامج التطبيقات وقواعد البيانات والمستودعات المتاحة للجمهور.
- البيانات المنظمة، مثل أنظمة إدارة قواعد البيانات العلائقية وجداول البيانات؛ البيانات شبه المنظمة، مثل ملفات السجل ولغة التوصيف القابلة للتوسيع وترميز كائن JavaScript؛ و البيانات غير المنظمةمثل النصوص والفيديو والصوت والصور.
- قواعد البيانات العلائقية و NoSQL قواعد البيانات، مثل Apache Hadoop وApache Spark وقواعد بيانات MPP الأخرى.
- الاستعلام عن قواعد البيانات المستندة إلى SQL باستخدام الصلات والمجموعات والاستعلامات الفرعية.
- أدوات مفتوحة المصدر، بما في ذلك منتجات معالجة البيانات في الوقت الفعلي، مثل Apache Beam، كافكا وSpark Streaming Streaming؛ قواعد بيانات السلاسل الزمنية، مثل InfluxDB؛ قواعد البيانات العلائقية، مثل Postgres؛ قواعد بيانات الرسم البياني، مثل Neo4j؛ وبيئات تطوير البرمجيات، مثل Git وGitHub.
- أدوات التجريد، مثل Kubernetes.
- إتقان برمجة الكمبيوتر ولغات البرمجة النصية، مثل C وC++ وJava وPython، بالإضافة إلى القدرة على إنشاء منطق البرمجة والمعالجة.
- تجربة مع التعلم الالي الخوارزميات والتعلم الآلي الآلي لأتمتة وبناء تدفقات وخطوط أنابيب معالجة بيانات التعلم المستمر.
- أدوات وتقنيات تخزين البيانات، مثل Apache Hive.
كيف يصبح شخص ما مهندس بيانات كبير؟
تعد درجة البكالوريوس في علوم الكمبيوتر أو الرياضيات أو هندسة البرمجيات الأساس لمهنة ناجحة في مجال مهندس البيانات الضخمة. تقوم هذه الدورات الدراسية بتدريس مفاهيم مثل التحلل الوظيفي والتفكير المنطقي وحل المشكلات وهندسة الحلول والتجريد وإنشاء عمليات متكررة.
عادةً ما تتطلب الأوصاف الوظيفية لمهندس البيانات الضخمة خبرة قوية في معالجة البيانات والرغبة في التعلم أدوات وتقنيات جديدة. يجب أن يكون مهندسو البيانات الضخمة على استعداد للتخلي عن مجموعات أدواتهم الحالية وتبني أدوات جديدة أكثر قوة عندما تصبح متاحة. يجب أن يكون لديهم فضول طبيعي ورغبة في التعرف على مشهد المصادر المفتوحة المتغير باستمرار.
من الناحية المثالية، يتمتع مهندس البيانات الضخمة المحتمل بخبرة عملية في هذا المجال ذكاء الأعمالونمذجة البيانات وتخزين البيانات، بالإضافة إلى علوم البيانات ومشاريع بحيرة البيانات.
يجب أن يتمتع متخصصو تكنولوجيا المعلومات أيضًا بمهارات اتصال قوية لشغل دور مهندس البيانات الضخمة. يجب أن تتضمن مجموعة مهاراتهم القدرة على التعاون مع خبراء في مجال الأعمال ومحللي الأعمال وعلماء البيانات. ومن خلال هذا التعاون، يستطيع مهندسو البيانات تحديد متطلبات الأعمال والتشغيل والتحقق من صحتها وتقييمها وتحديد أولوياتها.
هناك عدد من الشهادات التي يجب على مهندسي البيانات والمهندسين المعماريين مراعاتها لتحسين مهاراتهم. تقيس الشهادات خبرة المرشح وفقًا لمعايير الصناعة لتظهر لأصحاب العمل المحتملين أن لديك ما يلزم لتحقيق النجاح. وهي تشمل دورات مثل ما يلي:
- مهندس بيانات محترف معتمد من Cloudera.
- مهندس بيانات معتمد من Databricks.
- مهندس بيانات محترف معتمد من Google Cloud.
- شهادة IBM الاحترافية في هندسة البيانات.
ما هي الرواتب النموذجية لمهندسي البيانات الضخمة؟
تقع رواتب مهندسي البيانات الضخمة في الطرف الأعلى من جدول رواتب تكنولوجيا المعلومات. وفقًا لموقع Glassdoor، فإن متوسط يبلغ الراتب لهذه الوظيفة في الولايات المتحدة حوالي 106000 دولار سنويًا؛ يتراوح الأجر الأساسي من 90.000 دولار إلى 126.000 دولار سنويًا.
رواتب مهندسي البيانات الضخمة قابلة للمقارنة مع رواتب محترفي البيانات الآخرين، مثل محللي البيانات أو مهندسي البيانات. على سبيل المثال، باب زجاجي أوتاد ويبلغ متوسط الراتب لمهندسي البيانات الأمريكيين حوالي 139000 دولار سنويًا، في حين يبلغ موقع Salary.com التقديرات يبلغ متوسط الراتب السنوي لمحلل البيانات حوالي 85000 دولار. هذه وغيرها ذات الصلة وظائف في الطلب تتطلب مهارات تقنية لا يمتلكها الكثير من الأشخاص، وبالتالي فهم يحصلون على تعويضات عالية تزيد بشكل كبير مع سنوات الخبرة.
يعد DataOps نظامًا متناميًا يتضمن بناء وصيانة بنيات البيانات لإنشاء قيمة تجارية من البيانات الضخمة. اكتشف لماذا تفكر المنظمات في ذلك DataOps كوسيلة لتحسين استخدام البيانات.
