Engenheiros de Big Data: Mitos vs. Realidades

Os dados presentes com as organizações estão aumentando a cada minuto que passa. Esses dados estão em formatos, tamanhos e tipos variados e, portanto, são extremamente difíceis de estudar, quanto mais analisar com eficiência. Para ajudar nisso, existem Engenheiros de Big Data! Essas são as pessoas responsáveis ​​por converter o Big Data inútil em Big Data útil, que pode ser estudado e analisado posteriormente por cientistas de dados.

Engenheiros de Big Data podem ser corretamente chamados de uma mistura entre cientista de dados e engenheiro. Qualquer organização que lida com big data por padrão precisa de um engenheiro de big data.

Normalmente, a função de um Engenheiro de Big Data exige que ele execute uma (ou mais) das seguintes habilidades:

Análise de dados

• Hadoop, MapReduce, IBM Biginsights, Hortonworks e MapR são algumas das ferramentas que se espera que os engenheiros de big data tenham um comando para realizar a análise de dados. A maioria dos engenheiros tende a ter experiência apenas com o MapReduce (já que é o mais antigo; e outros são bastante novos), mas os algoritmos subjacentes facilitam o aprendizado de novas tecnologias de maneira rápida e eficiente.
• A mineração de dados é um dos aspectos essenciais da análise de dados. Engenheiros de Big Data trabalham em tecnologias como Mahout para realizar os trabalhos relacionados à Mineração de Dados. A primeira responsabilidade do Engenheiro de Big Data é buscar dados – mesmo antes que ele possa limpá-los. Portanto, eles precisam ser proficientes com Mahout ou outras ferramentas de mineração de dados.
• A análise estatística também desempenha um papel significativo, e espera-se que um Engenheiro de Big Data tenha algum domínio sobre R, SPSS, SAS e MATLAB, etc.
• Engenheiros de Big Data são, no final das contas, engenheiros. Eles precisam ser bem versados ​​com os fundamentos da programação. A maioria das fortes habilidades de programação será necessária apenas para implementações personalizadas/especializadas de algoritmos.

Armazenamento de dados

• Data warehousing refere-se a içar os dados em um warehouse. Para isso, espera-se que um engenheiro de big data tenha um conhecimento prático de MySQL, MS SQL Server, Oracle ou qualquer banco de dados relacional. Essas ferramentas permitem que os engenheiros de big data proeminentes lidem com os dados relacionais presentes em sua organização sem problemas.
• Hoje, nem todos os dados são estruturados e relacionais. A maioria dos dados com essas organizações são não relacionais. Portanto, um conhecimento de bancos de dados não relacionais como NoSQL, HBase, HDFS, Cassandra, CouchDB, etc. também é bastante útil para um engenheiro de big data.

Coleção de dados

• A coleta de dados é uma das principais tarefas de um Engenheiro de Big Data. Eles precisam trabalhar com APIs de dados, ex. Interfaces RESTful, para buscar dados do data warehouse. Para isso, eles precisam ser práticos com alguma linguagem de script.
• Além disso, os Engenheiros de Big Data precisam ser especialistas em SQL e modelagem de dados. Isso é extremamente útil ao coletar os dados. A modelagem de dados permite que os engenheiros de big data tenham uma visão clara dos dados e suas interdependências.

Transformação e limpeza de dados

• Uma vez que os dados foram coletados, agora a principal responsabilidade de um Engenheiro de Big Data é transformá-los em um formato adequado para o cientista de dados. Para isso, vêm várias ferramentas ETL, como Informatica, DataStage, Redpoint e SSIS. A proficiência em qualquer uma dessas ferramentas permite que os engenheiros de big data transformem os dados coletados anteriormente de forma eficiente.
• Uma vez que os dados são transformados, eles são limpos de todas as anomalias e inconsistências. É importante porque esses dados serão analisados ​​por um Cientista de Dados e sua análise será tão boa quanto os dados que ele obtiver.

A Engenharia de Big Data é um campo comparativamente mais novo, com oportunidades crescentes a cada dia que passa. Um engenheiro de Big Data é o mestre das habilidades que discutimos anteriormente. No entanto, nem todos os Engenheiros de Big Data conhecem todas essas habilidades. Cada função é diferente, portanto, algumas podem exigir mais conhecimento especializado em uma dessas áreas do que nas outras. No entanto, para um especialista em uma dessas habilidades, geralmente não é muito desafiador traduzir essas habilidades para outras áreas. Agora estamos na mesma página em relação às responsabilidades e tarefas de um Engenheiro de Big Data.

Vamos dar um passo adiante e quebrar alguns mitos predominantes sobre suas vidas, empregos e qualificações:

Mito 1: Não há muita diferença entre um dia normal de um cientista de dados e um engenheiro de big data.

Se você tem acompanhado nossa série, você saberá melhor. Um cientista de dados é alguém que procura tendências, significados e padrões em dados e tenta formular insights acionáveis ​​que melhoram o funcionamento de uma organização. Um Engenheiro de Big Data, por outro lado, evidentemente, trabalha com dados antes de analisá-los. Ele é responsável por limpar os dados e apresentá-los ao cientista de dados da forma mais pura possível.

Mito 2: Engenheiros de Big Data são muito mais valiosos do que cientistas de dados (ou vice-versa).

Ambos os papéis de trabalho têm sua própria importância para o funcionamento de uma organização. Sem um engenheiro de Big Data eficiente, um cientista de dados terá dificuldade em entregar bons resultados. Da mesma forma, sem um Cientista de Dados especialista, a organização nunca saberá o que fazer com seus dados. Portanto, simplesmente não podemos ordenar essas funções de trabalho com base em sua importância, pois, no final das contas, esses dois perfis formam os pilares de qualquer equipe de ciência de dados bem-sucedida.

Mito 3: Engenheiros de Big Data são necessários apenas em grandes empresas.

Como dissemos anteriormente, se sua organização lida com Big Data, você precisa de um Engenheiro de Big Data. Hoje, qualquer organização, grande ou pequena, tem terabytes de dados de clientes. Não há empresa, independentemente de seu domínio, que não possa melhorar suas funções dando sentido ao seu Big Data. À medida que as ferramentas e tecnologias em torno do Big Data estão se tornando mais baratas e acessíveis, mais e mais PMEs estão seguindo o caminho do Big Data e nomeando engenheiros e cientistas de Big Data para ajudá-los a ficar à frente da curva.

Mito 4: Um Engenheiro de Big Data precisa ser um programador especialista.

Mais do que programação central, um Engenheiro de Big Data precisa ser um especialista em gerenciamento de dados. Na maioria das vezes, você encontrará Engenheiros de Big Data trabalhando com uma biblioteca ou uma estrutura que se encaixa em seu caso. Estes vêm prontos e fazem a maior parte da programação de trabalho pesado. Ainda é recomendado que um engenheiro de Big Data tenha uma compreensão clara dos fundamentos subjacentes da programação. Isso os ajudará a ajustar/modificar qualquer algoritmo/framework/biblioteca dependendo de seu caso de uso específico. Além disso, algum conhecimento da linguagem de script é obrigatório, pois esses engenheiros de big data são responsáveis ​​por buscar os dados dos armazéns e limpá-los, o que requer a escrita de scripts.

Mito 5: Engenheiros de Big Data são necessários apenas em empresas de tecnologia

Hoje, as organizações usam dados para tudo, incluindo direcionar melhor seus clientes. Uma visão detalhada dos dados de seus clientes permite que qualquer organização defina uma campanha de marketing bem-sucedida. Engenheiros de Big Data são exigidos por organizações tecnológicas e não tecnológicas. Praticamente qualquer organização pode se tornar melhor e mais eficiente em seu trabalho se tiver acesso aos dados certos.
Big Data: ferramentas e tecnologias obrigatórias

Empacotando

Com isso, chegamos ao fim de nossos caçadores de mitos de hoje. Fique ligado e voltaremos com mais Caça-Mitos. Deixe-nos saber se você se deparou com mais mitos desse tipo que precisam ser desfeitos!

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