Inżynierowie Big Data: mity kontra rzeczywistość

Dane obecne w organizacjach rosną z każdą mijającą minutą. Dane te są w różnych formatach, rozmiarach i typach, a zatem są niezwykle trudne do zbadania, nie mówiąc już o efektywnej analizie. Aby Ci w tym pomóc, są inżynierowie Big Data! Są to ludzie, którzy są odpowiedzialni za przekształcenie bezużytecznych Big Data w użyteczne Big Data, które następnie mogą być dalej badane i analizowane przez naukowców zajmujących się danymi.

Inżynierów Big Data można słusznie nazwać mieszanką naukowca danych i inżyniera. Każda organizacja zajmująca się domyślnie big data potrzebuje Inżyniera Big Data.

Zazwyczaj rola Inżyniera Big Data wymaga od niego wykonania jednej (lub więcej) z następujących umiejętności:

Analiza danych

• Hadoop, MapReduce, IBM Biginsights, Hortonworks i MapR to tylko niektóre z narzędzi, od których oczekuje się, że inżynierowie Big Data będą mieć kontrolę nad przeprowadzaniem analizy danych. Większość inżynierów ma doświadczenie tylko z MapReduce (ponieważ jest najstarsza, a inni są całkiem nowi), ale podstawowe algorytmy ułatwiają szybkie i wydajne poznawanie nowych technologii.
• Eksploracja danych jest jednym z podstawowych aspektów analizy danych. Inżynierowie Big Data pracują nad technologiami takimi jak Mahout, aby wykonywać zadania związane z Data Mining. Pierwszym obowiązkiem inżyniera Big Data jest szukanie danych – nawet zanim zdąży je wyczyścić. Muszą więc biegle posługiwać się Mahout lub innymi narzędziami do eksploracji danych.
• Ważną rolę odgrywa również analiza statystyczna, a od inżyniera Big Data oczekuje się, że będzie miał pewną kontrolę nad R, SPSS, SAS i MATLAB itp.
• Inżynierowie Big Data to w końcu inżynierowie. Muszą być dobrze zorientowani w podstawach programowania. Większość silnych umiejętności programistycznych będzie wymagana tylko w przypadku niestandardowych/specjalistycznych implementacji algorytmów.

Magazyn danych

• Hurtownia danych odnosi się do przenoszenia danych do magazynu. W tym celu od inżyniera Big Data oczekuje się, że będzie miał praktyczną wiedzę na temat MySQL, MS SQL Server, Oracle lub dowolnych relacyjnych baz danych. Narzędzia te umożliwiają wybitnym inżynierom Big Data bezproblemowe radzenie sobie z danymi relacyjnymi obecnymi w ich organizacji.
• Dziś nie wszystkie dane są ustrukturyzowane i relacyjne. Większość danych z tymi organizacjami nie jest relacyjna. Dlatego znajomość nierelacyjnych baz danych, takich jak NoSQL, HBase, HDFS, Cassandra, CouchDB itp., jest również bardzo przydatna dla inżyniera Big Data.

Zbieranie danych

• Zbieranie danych to jedno z podstawowych zadań inżyniera Big Data. Muszą współpracować z interfejsami API danych, np. Interfejsy RESTful do pobierania danych z hurtowni danych. W tym celu muszą znać jakiś język skryptowy.
• Ponadto inżynierowie Big Data muszą być ekspertami w zakresie SQL i modelowania danych. Jest to niezwykle przydatne podczas zbierania danych. Modelowanie danych pozwala inżynierom Big Data mieć jasny wgląd w dane i ich współzależności.

Transformacja i czyszczenie danych

• Po zebraniu danych głównym obowiązkiem inżyniera Big Data jest przekształcenie ich do formatu odpowiedniego dla naukowców zajmujących się danymi. Do tego służą różne narzędzia ETL, takie jak Informatica, DataStage, Redpoint i SSIS. Biegłość w którymkolwiek z tych narzędzi pozwala inżynierom Big Data efektywnie przekształcać zebrane wcześniej dane.
• Przekształcone dane są usuwane ze wszystkich anomalii i niespójności. Jest to ważne, ponieważ dane te będą dalej analizowane przez analityka danych, a jego analiza będzie tylko tak dobra, jak dane, które otrzyma.

Inżynieria Big Data to stosunkowo nowsza dziedzina, w której z każdym dniem pojawiają się coraz większe możliwości. Inżynier Big Data jest mistrzem umiejętności, o których mówiliśmy wcześniej. Jednak nie wszyscy inżynierowie Big Data znają wszystkie te umiejętności. Każda rola jest inna, więc niektóre mogą wymagać bardziej specjalistycznej wiedzy w jednym z tych obszarów niż w innych. Jednak dla eksperta w jednej z tych umiejętności przełożenie tych umiejętności na inne obszary nie jest zazwyczaj zbyt trudne. Teraz jesteśmy na tej samej stronie, jeśli chodzi o obowiązki i zadania Inżyniera Big Data.

Pójdźmy o krok dalej i obalmy kilka rozpowszechnionych mitów na temat ich życia, pracy i kwalifikacji:

Mit 1: Nie ma dużej różnicy między zwykłym dniem naukowca danych a inżynierem dużych zbiorów danych.

Jeśli śledziłeś naszą serię, będziesz wiedział lepiej. Naukowiec danych to ktoś, kto szuka trendów, znaczeń i wzorców w danych i próbuje sformułować praktyczne spostrzeżenia, które usprawnią funkcjonowanie organizacji. Z drugiej strony, całkiem ewidentnie, inżynier Big Data pracuje z danymi, zanim zostaną przeanalizowane. Odpowiada za oczyszczenie danych i przedstawienie ich data scientist w możliwie nieskazitelnej formie.

Mit 2: Inżynierowie Big Data są znacznie bardziej wartościowi niż naukowcy zajmujący się danymi (lub odwrotnie).

Obie te role zawodowe mają swoje znaczenie dla funkcjonowania organizacji. Bez wydajnego inżyniera Big Data naukowcom danych trudno będzie osiągnąć dobre wyniki. Podobnie bez eksperta Data Scientist organizacja nigdy nie będzie wiedziała, co zrobić ze swoimi danymi. Tak więc po prostu nie możemy uporządkować tych ról na podstawie ich znaczenia, ponieważ w ostatecznym rozrachunku oba te profile stanowią filary każdego odnoszącego sukcesy zespołu zajmującego się analizą danych.

Mit 3: Inżynierowie Big Data są potrzebni tylko w dużych firmach.

Tak jak powiedzieliśmy wcześniej, jeśli Twoja organizacja zajmuje się Big Data, potrzebujesz Inżyniera Big Data. Obecnie każda organizacja, niezależnie od tego, czy jest duża czy mała, ma terabajty danych klientów. Nie ma firmy, bez względu na swoją domenę, która nie mogłaby usprawnić swoich funkcji poprzez zrozumienie swoich Big Data. Ponieważ narzędzia i technologie związane z Big Data stają się coraz tańsze i bardziej dostępne, coraz więcej MŚP wybiera drogę Big Data i wyznacza inżynierów i naukowców Big Data, aby pomóc im wyprzedzić konkurencję.

Mit 4: Inżynier Big Data musi być doświadczonym programistą.

Inżynier Big Data to coś więcej niż podstawowe programowanie, ale musi być ekspertem w zarządzaniu danymi. Częściej niż nie, znajdziesz inżynierów Big Data pracujących z biblioteką lub frameworkiem, który pasuje do ich przypadku. Są one gotowe i wykonują większość programowania do podnoszenia ciężkich przedmiotów. Nadal zaleca się, aby inżynier Big Data miał jasne zrozumienie podstawowych podstaw programowania. Pomoże im to dostosować/zmodyfikować dowolny algorytm/framework/bibliotekę w zależności od konkretnego przypadku użycia. Niezbędna jest również pewna znajomość języka skryptowego, ponieważ inżynierowie Big Data są odpowiedzialni za pobieranie danych z magazynów i czyszczenie ich, co wymaga pisania skryptów.

Mit 5: Inżynierowie Big Data są potrzebni tylko w firmach technologicznych

Obecnie organizacje wykorzystują dane do wszystkiego, w tym do lepszego docierania do klientów. Szczegółowy wgląd w dane klientów pozwala każdej organizacji opracować skuteczną kampanię marketingową. Inżynierowie Big Data są wymagani przez organizacje zarówno technologiczne, jak i nietechniczne. Prawie każda organizacja może stać się lepsza i wydajniejsza w swojej pracy, jeśli ma dostęp do właściwych danych.
Big Data: narzędzia i technologie trzeba znać

Zawijanie

W ten sposób dochodzimy do końca naszych pogromców mitów na dziś. Bądź na bieżąco, a wrócimy z większą liczbą takich Pogromców mitów. Daj nam znać, jeśli natkniesz się na więcej takich mitów, które wymagają obalenia!

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o Big Data, sprawdź nasz program PG Diploma in Software Development Specialization in Big Data, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i zawiera ponad 7 studiów przypadków i projektów, obejmuje 14 języków programowania i narzędzi, praktyczne praktyczne warsztaty, ponad 400 godzin rygorystycznej pomocy w nauce i pośrednictwie pracy w najlepszych firmach.

Ucz się kursów rozwoju oprogramowania online z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.

Opanuj technologię przyszłości — Big Data

Zaawansowany program certyfikacji w Big Data z IIIT Bangalore