Sự Thật Về Big Data Engineering – Xử Lý Dữ Liệu Hiện Đại

Trong bối cảnh số hóa đang phát triển mạnh mẽ, big data engineering đang ngày càng trở thành một lĩnh vực then chốt trong việc quản lý và tối ưu hóa dữ liệu cho doanh nghiệp. Vậy, big data engineering thực sự là gì, và vì sao nó lại có tầm quan trọng to lớn đối với các tổ chức trong thời đại công nghệ hiện nay?

Data Engineering (Kỹ thuật dữ liệu) là gì?

Data engineering có thể được hiểu là quy trình thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống dữ liệu để xử lý và tổ chức thông tin. Kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm xây dựng các pipeline dữ liệu – những đường dẫn tự động giúp biến đổi và chuyển dữ liệu từ dạng thô thành dữ liệu có thể sử dụng ngay. Nhiệm vụ này không chỉ đơn thuần là sắp xếp dữ liệu, mà còn đòi hỏi kiến thức sâu rộng về nhiều công nghệ và công cụ xử lý dữ liệu hiện đại.

Vai trò của Big Data Engineering trong doanh nghiệp

Trong nhiều tổ chức, big data engineering đảm nhận một vai trò quan trọng giúp đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau sẽ được chuẩn hóa và lưu trữ tại một data warehouse duy nhất. Các nhà khoa học dữ liệu hay nhà phân tích dữ liệu dựa vào những dữ liệu đã được chuẩn hóa này để đưa ra các phân tích và quyết định chính xác.

Từ năm 2011, cùng với sự bùng nổ của big data, nhu cầu về big data engineering ngày càng tăng cao. Nhiều công ty lớn như Facebook hay Airbnb đã nhanh chóng nhận ra rằng cần phải phát triển các công cụ mới để xử lý dữ liệu khổng lồ và phức tạp mà họ phải đối mặt hàng ngày.

Nhu cầu ngày càng tăng của Data Engineering

Một lý do quan trọng khiến big data engineering trở thành xu hướng là do sự phát triển mạnh mẽ của các công nghệ và sự xuất hiện của khối lượng dữ liệu ngày càng lớn. Báo cáo của Gartner vào năm 2017 cho thấy 85% dự án big data thất bại vì thiếu cơ sở hạ tầng dữ liệu đủ mạnh. Điều này đã thúc đẩy các doanh nghiệp đầu tư vào việc xây dựng các hệ thống big data engineering vững chắc, từ đó đảm bảo rằng dữ liệu có độ tin cậy cao và sẵn sàng cho các quyết định kinh doanh.

Ngày nay, sự xuất hiện của Internet vạn vật (IoT) và trí tuệ nhân tạo (AI) càng làm tăng nhu cầu về kỹ sư dữ liệu. Những người chuyên về big data engineering không chỉ cần am hiểu về dữ liệu mà còn phải thành thạo trong việc xây dựng và duy trì các hệ thống xử lý dữ liệu phức tạp.

Sự khác biệt giữa kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu

Mặc dù kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu thường làm việc chặt chẽ với nhau, nhưng vai trò của họ rất khác biệt. Kỹ sư dữ liệu tập trung vào việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu và tối ưu hóa các pipeline để dữ liệu có thể sẵn sàng cho việc phân tích. Trong khi đó, nhà khoa học dữ liệu sẽ sử dụng các dữ liệu này để thực hiện các phân tích chuyên sâu, áp dụng các thuật toán và mô hình học máy để đưa ra những dự đoán.

Sự hợp tác giữa kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu là yếu tố then chốt giúp các dự án phân tích dữ liệu đạt được hiệu quả tối ưu. Với vai trò của mình, kỹ sư dữ liệu không chỉ phải nắm vững các công cụ xử lý dữ liệu hiện đại mà còn phải có kỹ năng về thiết kế kiến trúc hệ thống dữ liệu sao cho tối ưu nhất.

>>> Xem thêm: Lộ Trình Học Data Engineer

Những kỹ năng quan trọng của một kỹ sư dữ liệu

Một kỹ sư dữ liệu cần sở hữu bộ kỹ năng đa dạng để có thể đáp ứng được yêu cầu công việc. Trong số đó, những kỹ năng quan trọng nhất bao gồm:

Ngôn ngữ lập trình

Ở mức cơ bản, bạn cần phải nắm vững Python. Tuy nhiên, việc thành thạo Java, Scala, Presto, Hive, R hoặc bất kỳ ngôn ngữ nào khác cũng có thể là cần thiết, tùy thuộc vào phần nào của luồng dữ liệu mà bạn đang xử lý. Lý tưởng nhất là Kỹ Sư Dữ Liệu sẽ làm việc bên cạnh Nhà Khoa Học Dữ Liệu để đảm bảo mã của họ có thể tái sử dụng và thân thiện với học máy ở quy mô lớn.

Quản lý cơ sở dữ liệu

Để thực hiện công việc kỹ sư dữ liệu, yêu cầu kiến thức sâu rộng về các ngôn ngữ và công cụ quản lý cơ sở dữ liệu. Kỹ Sư Dữ Liệu phải đảm bảo rằng các cơ sở dữ liệu khác nhau luôn sẵn sàng cho tất cả người dùng và chức năng mà không gặp bất kỳ sự cố nào. Kỹ năng SQL và NoSQL là yêu cầu bắt buộc, cùng với kiến thức nâng cao về quản lý cơ sở dữ liệu.

Công cụ Phân tích/BI

Người ta có thể nghĩ rằng đây là lĩnh vực của Nhà Khoa Học Dữ Liệu, và điều đó đúng phần lớn. Tuy nhiên, Kỹ Sư Dữ Liệu phải xây dựng một luồng dữ liệu hỗ trợ phân tích dữ liệu và học máy, do đó, việc hiểu thuật ngữ và đầu ra của người dùng cuối là hữu ích. Họ cũng cần sử dụng mô hình hóa thống kê, ví dụ như để đo lường tần suất sử dụng dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

Đám mây và hệ thống nội bộ

Các công ty và nhà cung cấp dữ liệu bên ngoài lưu trữ dữ liệu trên các hệ thống đám mây và máy chủ nội bộ khác nhau. Kỹ Sư Dữ Liệu phải tập hợp tất cả các cơ sở dữ liệu này để mọi người trong công ty có thể sử dụng dữ liệu đó.

Kiến thức vững chắc về Hệ điều hành

Hệ điều hành là yếu tố cốt lõi làm cho luồng dữ liệu hoạt động, do đó Kỹ Sư Dữ Liệu phải hiểu tường tận về các mạng khác nhau, máy ảo, quản lý máy chủ, hệ thống Linux, UNIX và Windows.

Container

Container là các phiên bản nhẹ của máy ảo truyền thống, giúp dễ dàng và tiết kiệm chi phí hơn cho các nhóm trong việc triển khai, quản lý và mở rộng các ứng dụng phân tán. Chúng mang lại nhiều lợi ích cho các Nhà Khoa Học Dữ Liệu. Sự gia tăng nhanh chóng của các ứng dụng container hóa là một ví dụ rõ ràng về cách mà công việc của Kỹ Sư Dữ Liệu liên tục phát triển với các bộ kỹ năng mới.

Chuyên môn về ngành và doanh nghiệp

Trong hầu hết các tổ chức, có một lượng lớn thông tin kinh doanh kế thừa nằm trong dữ liệu của công ty. Nếu không có kiến thức về lĩnh vực này, các tinh chỉnh trong dữ liệu thường bị bỏ qua, dẫn đến các vấn đề về chất lượng dữ liệu. Thêm vào đó, nếu không có chuyên môn về ngành và doanh nghiệp, rất khó để công việc của kỹ sư dữ liệu phù hợp với chiến lược kinh doanh.

Tối ưu hóa

Kỹ năng quan trọng không chỉ là xây dựng một luồng dữ liệu, mà là xây dựng một hệ thống có thể mở rộng và hiệu quả. Những kỹ năng ở cấp cao hơn cần thiết để thiết kế và xây dựng kho dữ liệu giúp tối ưu hóa hiệu suất truy vấn, và khi kho dữ liệu trở nên rất lớn, tìm cách mới để cải thiện khả năng phân tích.

Quản trị và bảo mật dữ liệu

Mặc dù Kỹ Sư Dữ Liệu không chịu trách nhiệm trực tiếp về quản trị dữ liệu, họ phải đảm bảo các hệ thống được thiết lập để kiểm soát truy cập dữ liệu và người dùng. Họ cũng cần hiểu rõ các khái niệm về quản trị dữ liệu và đảm bảo rằng mọi công cụ và nền tảng họ sử dụng đều hỗ trợ quản trị dữ liệu đúng cách.

Sự sáng tạo

Kỹ Sư Dữ Liệu không chỉ cần có chuyên môn kỹ thuật mà còn phải có tư duy phản biện và khả năng giải quyết vấn đề sáng tạo. Điều này có thể bao gồm việc tạo ra các giải pháp mà trước đó chưa hề tồn tại.

Hợp tác

Kỹ Sư Dữ Liệu cần làm việc hiệu quả với các chuyên gia dữ liệu khác và có thể truyền đạt kết quả và khuyến nghị tới đồng nghiệp không có nền tảng kỹ thuật. Hầu hết các vấn đề với dữ liệu lớn thường liên quan đến con người và đội ngũ, chứ không phải các vấn đề kỹ thuật. Cho đến khi bạn giải quyết các vấn đề nhân sự, bạn sẽ không thể đối mặt với các thách thức kỹ thuật khó khăn thực sự hoặc tạo ra giá trị từ dữ liệu lớn.

DevOps

Kỹ Sư Dữ Liệu cần có tư duy và kỹ năng của một người làm công việc vận hành, và việc tìm kiếm những nhà phát triển có tư duy này có thể khá khó khăn.

Học máy/AI

Bạn có thể nghĩ rằng học máy là lĩnh vực của Nhà Khoa Học Dữ Liệu. Nhưng nếu AI là đỉnh của kim tự tháp trong nhu cầu kinh doanh, thì khả năng thu thập và di chuyển dữ liệu là điều cần thiết để đưa doanh nghiệp lên đỉnh.

Dữ liệu trực tuyến/Thời gian thực

Với những tiến bộ trong công nghệ, ngày càng có nhiều dự đoán được thực hiện trong thời gian thực bằng cách triển khai một mô hình vào luồng dữ liệu và thực hiện tính điểm trên mỗi điểm dữ liệu trong luồng. Xây dựng một luồng dữ liệu thời gian thực (thay vì xử lý theo lô) là một bộ kỹ năng mới mà Kỹ Sư Dữ Liệu cần triển khai.

Tương lai của Big Data Engineering

Hiện nay, các công ty không chỉ quan tâm đến dữ liệu, mà họ còn muốn tìm ra giải pháp nhanh chóng, linh hoạt giúp, mở rộng và lưu trữ dữ liệu. Bởi vậy họ muốn dữ liệu được lữu trữ hết trên đám mây. Muốn làm như vậy họ cần phải có nguồn dữ liệu chất lượng và những người có khả năng triển khai và quản lý những dữ liệu đó. 

Do đó, Data Engineering sẽ tiếp tục giữ vai trò quan trọng trong tương lai. Các công ty lớn đang cạnh tranh khốc liệt để tìm kiếm những chuyên gia có khả năng xây dựng và tối ưu hóa các hệ thống dữ liệu tiên tiến, từ đó tạo ra lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

Kết luận

Data engineering không chỉ là một nghề đòi hỏi sự hiểu biết về công nghệ mà còn cần khả năng sáng tạo trong việc tối ưu hóa luồng dữ liệu. Để đáp ứng nhu cầu về nhân lực chất lượng cao trong nghề data này, Cole tự hào là đơn vị tiên phong trong lĩnh vực đào tạo nhân sự chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu tuyển dụng của các doanh nghiệp và các tập đoàn lớn. hiện nay Cole vẫn luôn duy trì lớp đào tạo về Data Engineer, các lớp được mở liên tục, với đội ngũ giảng viên cực kỳ chất lượng. Nhanh tay nắm lấy cơ hội trở thành Data Engineer, dẫn đầu ngành Data với mức lương “khủng”.

>> Tham khảo ngay: Khóa học Data Engineer