Big-Data-Ingenieure: Mythen vs. Realitäten

Die bei den Organisationen vorhandenen Daten nehmen mit jeder Minute zu. Diese Daten liegen in unterschiedlichen Formaten, Größen und Typen vor und sind daher äußerst schwierig zu untersuchen, geschweige denn effizient zu analysieren. Um dabei zu helfen, gibt es Big Data Engineers! Dies sind die Personen, die dafür verantwortlich sind, die nutzlosen Big Data in nützliche Big Data umzuwandeln, die dann von Datenwissenschaftlern weiter untersucht und analysiert werden können.

Big Data Engineers können zu Recht als eine Mischung aus Data Scientist und Ingenieur bezeichnet werden. Jede Organisation, die standardmäßig mit Big Data zu tun hat, benötigt einen Big Data Engineer.

In der Regel erfordert die Rolle eines Big Data-Ingenieurs, dass er eine (oder mehrere) der folgenden Fähigkeiten ausübt:

Datenanalyse

• Hadoop, MapReduce, IBM Biginsights, Hortonworks und MapR sind einige der Tools, von denen erwartet wird, dass Big-Data-Ingenieure die Kontrolle über die Datenanalyse haben. Die meisten Ingenieure haben in der Regel nur Erfahrung mit MapReduce (da es das älteste ist und andere ziemlich neu sind), aber die zugrunde liegenden Algorithmen machen es einfach, neue Technologien schnell und effizient zu erlernen.
• Data Mining ist einer der wesentlichen Aspekte der Datenanalyse. Big Data Engineers arbeiten an Technologien wie Mahout, um die Aufgaben im Zusammenhang mit Data Mining auszuführen. Die erste Aufgabe des Big Data Engineers besteht darin, nach Daten zu suchen – noch bevor er sie bereinigen kann. Sie müssen also mit Mahout oder anderen Data-Mining-Tools vertraut sein.
• Statistische Analysen spielen ebenfalls eine wichtige Rolle, und von einem Big Data Engineer wird erwartet, dass er R, SPSS, SAS und MATLAB usw. beherrscht.
• Big Data Engineers sind am Ende des Tages Ingenieure. Sie müssen mit den Grundlagen der Programmierung vertraut sein. Die meisten starken Programmierkenntnisse werden nur für benutzerdefinierte/spezialisierte Implementierungen von Algorithmen benötigt.

Datenspeicherung

• Data Warehousing bezieht sich auf das Hochziehen der Daten in ein Warehouse. Dafür wird von einem Big-Data-Ingenieur erwartet, dass er über praktische Kenntnisse in MySQL, MS SQL Server, Oracle oder anderen relationalen Datenbanken verfügt. Diese Tools ermöglichen es den führenden Big-Data-Ingenieuren, die in ihrem Unternehmen vorhandenen relationalen Daten nahtlos anzugehen.
• Heutzutage sind nicht alle Daten strukturiert und relational. Die meisten Daten mit diesen Organisationen sind nicht relational. Daher ist auch die Kenntnis von nicht-relationalen Datenbanken wie NoSQL, HBase, HDFS, Cassandra, CouchDB usw. für einen Big-Data-Ingenieur sehr praktisch.

Datensammlung

• Die Datenerhebung gehört zu den Kernaufgaben eines Big Data Engineers. Sie müssen mit Daten-APIs arbeiten, z. RESTful-Schnittstellen, um Daten aus dem Data Warehouse abzurufen. Dazu müssen sie mit einer Skriptsprache vertraut sein.
• Darüber hinaus müssen Big Data Engineers Experten in SQL und Datenmodellierung sein. Dies ist beim Sammeln der Daten äußerst praktisch. Die Datenmodellierung ermöglicht den Big-Data-Ingenieuren einen klaren Blick auf die Daten und ihre Abhängigkeiten.

Datentransformation und -bereinigung

• Sobald die Daten gesammelt wurden, besteht die Hauptverantwortung eines Big Data Engineers nun darin, sie in ein für den Data Scientist geeignetes Format umzuwandeln. Dafür gibt es verschiedene ETL-Tools wie Informatica, DataStage, Redpoint und SSIS. Die Beherrschung eines dieser Tools ermöglicht es Big-Data-Ingenieuren, die zuvor gesammelten Daten effizient umzuwandeln.
• Sobald die Daten transformiert sind, werden sie von allen Anomalien und Inkonsistenzen bereinigt. Dies ist wichtig, da diese Daten von einem Data Scientist weiter analysiert werden und seine Analyse nur so gut ist wie die Daten, die er erhält.

Big Data Engineering ist ein vergleichsweise neuer Bereich mit täglich wachsenden Möglichkeiten. Ein Big-Data-Ingenieur ist der Meister der Fähigkeiten, die wir zuvor besprochen haben. Allerdings beherrschen nicht alle Big Data Engineers alle diese Fähigkeiten. Jede Rolle ist anders, daher erfordern einige möglicherweise mehr Spezialwissen in einem dieser Bereiche als in den anderen. Für einen Experten in einer dieser Fähigkeiten ist es jedoch normalerweise nicht allzu schwierig, diese Fähigkeiten auf die anderen Bereiche zu übertragen. Jetzt sind wir uns einig, was die Verantwortlichkeiten und Aufgaben eines Big Data Engineers betrifft.

Gehen wir noch einen Schritt weiter und räumen mit einigen verbreiteten Mythen über ihr Leben, ihre Jobs und ihre Qualifikationen auf:

Mythos Nr. 1: Es gibt keinen großen Unterschied zwischen einem normalen Tag eines Datenwissenschaftlers und eines Big-Data-Ingenieurs.

Wenn Sie unsere Serie verfolgt haben, wissen Sie es besser. Ein Datenwissenschaftler ist jemand, der nach Trends, Bedeutungen und Mustern in Daten sucht und versucht, umsetzbare Erkenntnisse zu formulieren, die das Funktionieren einer Organisation verbessern. Ein Big Data Engineer hingegen arbeitet ganz offensichtlich mit Daten, bevor sie analysiert werden. Er ist dafür verantwortlich, die Daten zu bereinigen und dem Data Scientist in möglichst unverfälschter Form zu präsentieren.

Mythos Nr. 2: Big-Data-Ingenieure sind viel wertvoller als Datenwissenschaftler (oder umgekehrt).

Beide Jobrollen haben ihre eigene Bedeutung für das Funktionieren einer Organisation. Ohne einen effizienten Big-Data-Ingenieur wird es einem Data Scientist schwer fallen, gute Ergebnisse zu liefern. Ebenso wird die Organisation ohne einen erfahrenen Data Scientist nie wissen, was sie mit ihren Daten anfangen soll. Wir können diese Job-Rollen also nicht einfach nach ihrer Wichtigkeit ordnen, da diese beiden Profile letztendlich die Säulen eines jeden erfolgreichen Data-Science-Teams bilden.

Mythos Nr. 3: Big Data Engineers werden nur in großen Unternehmen benötigt.

Wie wir bereits gesagt haben, wenn Ihr Unternehmen mit Big Data zu tun hat, brauchen Sie einen Big Data Engineer. Heutzutage verfügt jedes Unternehmen, egal ob groß oder klein, über Terabytes an Kundendaten. Es gibt kein Unternehmen, unabhängig von seiner Domäne, das seine Funktionen nicht verbessern kann, indem es seine Big Data sinnvoll nutzt. Da die Tools und Technologien rund um Big Data billiger und zugänglicher werden, gehen immer mehr KMU den Weg zu Big Data und ernennen Big Data-Ingenieure und -Wissenschaftler, die ihnen helfen, der Zeit voraus zu bleiben.

Mythos Nr. 4: Ein Big Data Engineer muss ein erfahrener Programmierer sein.

Mehr als Kernprogrammierung muss ein Big Data Engineer ein Experte für die Verwaltung von Daten sein. In den meisten Fällen werden Sie feststellen, dass Big Data-Ingenieure mit einer Bibliothek oder einem Framework arbeiten, das zu ihrem Fall passt. Diese sind gebrauchsfertig und erledigen den größten Teil der Schwerlastprogrammierung. Es wird dennoch empfohlen, dass ein Big-Data-Ingenieur ein klares Verständnis der zugrunde liegenden Grundlagen der Programmierung hat. Dies wird ihnen helfen, Algorithmen/Frameworks/Bibliotheken je nach ihrem speziellen Anwendungsfall zu optimieren/modifizieren. Außerdem sind einige Kenntnisse der Skriptsprache ein Muss, da diese Big-Data-Ingenieure dafür verantwortlich sind, die Daten aus den Warehouses zu holen und zu bereinigen, was das Schreiben von Skripten erfordert.

Mythos Nr. 5: Big-Data-Ingenieure werden nur in Technologieunternehmen benötigt

Heutzutage nutzen Unternehmen Daten für alles, einschließlich der besseren Ausrichtung ihrer Kunden. Ein detaillierter Einblick in ihre Kundendaten ermöglicht es jedem Unternehmen, eine erfolgreiche Marketingkampagne zu planen. Big Data Engineers werden sowohl von technischen als auch von nicht-technischen Organisationen benötigt. Nahezu jedes Unternehmen kann bei seiner Arbeit besser und effizienter werden, wenn es Zugriff auf die richtigen Daten hat.
Big Data: Werkzeuge und Technologien, die man kennen muss

Einpacken

Damit kommen wir für heute zum Ende unserer Mythenbrecher. Bleiben Sie dran, und wir werden mit mehr solcher Mythbusters zurück sein. Lassen Sie uns wissen, wenn Sie auf weitere solche Mythen stoßen, die es zu zerstören gilt!

Wenn Sie mehr über Big Data erfahren möchten, schauen Sie sich unser PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data-Programm an, das für Berufstätige konzipiert ist und mehr als 7 Fallstudien und Projekte bietet, 14 Programmiersprachen und Tools abdeckt und praktische praktische Übungen enthält Workshops, mehr als 400 Stunden gründliches Lernen und Unterstützung bei der Stellenvermittlung bei Top-Unternehmen.

Lernen Sie Softwareentwicklungskurse online von den besten Universitäten der Welt. Verdienen Sie Executive PG-Programme, Advanced Certificate-Programme oder Master-Programme, um Ihre Karriere zu beschleunigen.

Meistern Sie die Technologie der Zukunft – Big Data

Fortgeschrittenes Zertifikatsprogramm in Big Data vom IIIT Bangalore