Big Data Engineers: miti contro realtà

I dati presenti con le organizzazioni aumentano di minuto in minuto. Questi dati sono in vari formati, dimensioni e tipi, ed è quindi estremamente difficile da studiare, per non parlare di analizzarli in modo efficiente. Per aiutare in questo, ci sono Big Data Engineers! Queste sono le persone che hanno il compito di convertire i Big Data inutili in Big Data utili che possono poi essere ulteriormente studiati e analizzati dai data scientist.

I Big Data Engineers possono essere giustamente definiti come un mix tra data scientist e ingegnere. Qualsiasi organizzazione che si occupa di big data per impostazione predefinita ha bisogno di un Big Data Engineer.

In genere, il ruolo di Big Data Engineer richiede che esegua una (o più) delle seguenti competenze:

Analisi dei dati

• Hadoop, MapReduce, IBM Biginsights, Hortonworks e MapR sono alcuni degli strumenti che i Big Data Engineer dovrebbero disporre di un comando per eseguire l'analisi dei dati. La maggior parte degli ingegneri tende ad avere esperienza solo con MapReduce (poiché è il più vecchio e altri sono piuttosto nuovi), ma gli algoritmi sottostanti rendono facile l'apprendimento di nuove tecnologie in modo rapido ed efficiente.
• Il data mining è uno degli aspetti essenziali dell'analisi dei dati. I Big Data Engineer lavorano su tecnologie come Mahout per svolgere i lavori relativi al Data Mining. La prima responsabilità del Big Data Engineer è quella di scroccare i dati, prima ancora che possa pulirli. Quindi, devono essere esperti con Mahout o altri strumenti di data mining.
• Anche l'analisi statistica gioca un ruolo significativo e ci si aspetta che un Big Data Engineer abbia un certo comando su R, SPSS, SAS e MATLAB, ecc.
• I Big Data Engineers sono ingegneri alla fine della giornata. Devono essere esperti con i fondamenti della programmazione. La maggior parte delle forti capacità di programmazione sarà richiesta solo per implementazioni personalizzate/specializzate di algoritmi.

Data Warehouse

• Il data warehousing si riferisce al sollevamento dei dati su un magazzino. Per questo, un ingegnere dei big data dovrebbe avere una conoscenza pratica di MySQL, MS SQL Server, Oracle o qualsiasi database relazionale. Questi strumenti consentono agli importanti ingegneri dei big data di affrontare senza problemi i dati relazionali presenti con la loro organizzazione.
• Oggi non tutti i dati sono strutturati e relazionali. La maggior parte dei dati con queste organizzazioni non sono relazionali. Quindi, anche la conoscenza di database non relazionali come NoSQL, HBase, HDFS, Cassandra, CouchDB, ecc. è molto utile per un ingegnere di big data.

Raccolta dati

• La raccolta dei dati costituisce uno dei compiti principali di un Big Data Engineer. Devono lavorare con le API di dati, ad es. Interfacce RESTful, per recuperare i dati dal data warehouse. Per questo, devono essere pratici con un linguaggio di scripting.
• Inoltre, i Big Data Engineer devono essere esperti in SQL e nella modellazione dei dati. Questo è estremamente utile durante la raccolta dei dati. La modellazione dei dati consente agli ingegneri dei big data di avere una visione chiara dei dati e delle loro interdipendenze.

Trasformazione e pulizia dei dati

• Una volta raccolti i dati, ora la responsabilità primaria di un Big Data Engineer è trasformarli in un formato adatto al data scientist. Per questo arrivano vari strumenti ETL come Informatica, DataStage, Redpoint e SSIS. La padronanza di uno qualsiasi di questi strumenti consente ai Big Data Engineer di trasformare in modo efficiente i dati raccolti in precedenza.
• Una volta che i dati vengono trasformati, vengono ripuliti da tutte le anomalie e le incongruenze. È importante perché questi dati verranno ulteriormente analizzati da un Data Scientist e la sua analisi sarà buona solo quanto i dati che ottiene.

Big Data Engineering è un campo relativamente nuovo con opportunità crescenti ogni giorno che passa. Un ingegnere dei Big Data è il padrone delle competenze di cui abbiamo discusso in precedenza. Tuttavia, non tutti i Big Data Engineer conoscono tutte queste abilità. Ogni ruolo è diverso, quindi alcuni potrebbero richiedere conoscenze più specializzate in una di queste aree rispetto alle altre. Tuttavia, per un esperto in una di queste abilità, di solito non è troppo difficile tradurre quelle abilità nelle altre aree. Ora siamo sulla stessa pagina per quanto riguarda le responsabilità e i compiti di un Big Data Engineer.

Facciamo un ulteriore passo avanti e sfatiamo alcuni miti diffusi sulle loro vite, lavori e qualifiche:

Mito n. 1: non c'è molta differenza tra un giorno normale di un data scientist e un big data engineer.

Se hai seguito la nostra serie, lo saprai meglio. Un data scientist è qualcuno che cerca tendenze, significati e modelli in un dato e cerca di formulare informazioni utili che migliorano il funzionamento di un'organizzazione. Un Big Data Engineer, invece, è abbastanza evidente che lavora con i dati prima che vengano analizzati. È responsabile della pulizia dei dati e della loro presentazione al data scientist nella forma più incontaminata possibile.

Mito n. 2: gli ingegneri dei Big Data sono molto più preziosi dei data scientist (o viceversa).

Entrambi questi ruoli lavorativi hanno la loro importanza per il funzionamento di un'organizzazione. Senza un ingegnere di Big Data efficiente, un data scientist avrà difficoltà a fornire buoni risultati. Allo stesso modo, senza un Data Scientist esperto, l'organizzazione non saprà mai cosa fare dei propri dati. Quindi, non possiamo semplicemente ordinare questi ruoli di lavoro in base alla loro importanza, poiché alla fine della giornata, entrambi questi profili costituiscono i pilastri di qualsiasi team di data science di successo.

Mito n. 3: i Big Data Engineer sono richiesti solo nelle grandi aziende.

Come abbiamo detto prima, se la tua organizzazione si occupa di Big Data, hai bisogno di un Big Data Engineer. Oggi, qualsiasi organizzazione, grande o piccola che sia, dispone di terabyte di dati sui clienti. Non c'è azienda, indipendentemente dal proprio dominio, che non possa migliorare le proprie funzioni dando un senso ai propri Big Data. Poiché gli strumenti e le tecnologie che circondano i Big Data stanno diventando sempre più economici e accessibili, sempre più PMI stanno prendendo la strada dei Big Data e nominano ingegneri e scienziati di Big Data per aiutarli a stare al passo con i tempi.

Mito n. 4: un Big Data Engineer deve essere un programmatore esperto.

Più che la programmazione di base, un Big Data Engineer deve essere un esperto nella gestione dei dati. Il più delle volte, troverai Big Data Engineers che lavorano con una libreria o un framework adatto al loro caso. Questi sono già pronti e fanno la maggior parte della programmazione del sollevamento pesante. È comunque consigliabile che un ingegnere di Big Data abbia una chiara comprensione dei fondamenti alla base della programmazione. Questo li aiuterà a modificare/modificare qualsiasi algoritmo/framework/libreria a seconda del loro caso d'uso particolare. Inoltre, una certa conoscenza del linguaggio di scripting è un must poiché questi ingegneri dei big data sono responsabili del recupero dei dati dai magazzini e della loro pulizia che richiede la scrittura di script.

Mito n. 5: gli ingegneri dei Big Data sono richiesti solo nelle aziende tecnologiche

Oggi le organizzazioni utilizzano i dati per qualsiasi cosa, compreso il targeting migliore dei propri clienti. Una visione dettagliata dei dati dei clienti consente a qualsiasi organizzazione di organizzare una campagna di marketing di successo. I Big Data Engineers sono richiesti da organizzazioni sia tecnologiche che non. Quasi tutte le organizzazioni possono diventare migliori e più efficienti nel proprio lavoro se hanno accesso ai dati giusti.
Big Data: strumenti e tecnologie da conoscere

Avvolgendo

Con questo, arriviamo alla fine dei nostri sfata miti per oggi. Resta sintonizzato e torneremo con altri Mythbusters del genere. Facci sapere se ti sei imbattuto in altri miti simili che devono essere sfatati!

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