एक डेटा इंजीनियर कौन हैं?

एक डेटा इंजीनियर क्या करता है

एक आईटी पेशेवर जिसकी मुख्य जिम्मेदारी विश्लेषणात्मक या परिचालन उपयोग के लिए डेटा तैयार करना है, उसे डेटा इंजीनियर (Data engineer) के रूप में जाना जाता है। ये सॉफ़्टवेयर इंजीनियर अक्सर विभिन्न स्रोत प्रणालियों से डेटा को संयोजित करने के लिए डेटा पाइपलाइनों के निर्माण के प्रभारी होते हैं। वे डेटा को एकीकृत, समेकित और साफ़ करके विश्लेषणात्मक अनुप्रयोगों में उपयोग के लिए तैयार करते हैं। वे अपने संगठन के बड़े डेटा परिवेश में सुधार करना चाहते हैं और डेटा को आसानी से पहुंच योग्य बनाना चाहते हैं।

एक इंजीनियर द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा की मात्रा संगठन पर निर्भर करती है, विशेषकर आकार के संदर्भ में। एनालिटिक्स आर्किटेक्चर तेजी से जटिल होता जाएगा और जैसे-जैसे संगठन बड़ा होगा इंजीनियर अधिक डेटा का प्रभारी होगा। डेटा-सघन उद्योगों में स्वास्थ्य सेवा, खुदरा और वित्तीय सेवाएँ शामिल हैं। डेटा वैज्ञानिकों और इंजीनियरों की टीमें सहयोग करती हैं, डेटा पारदर्शिता में सुधार करती हैं और कंपनियों को अधिक विश्वसनीय व्यावसायिक निर्णय लेने के लिए सशक्त बनाती हैं।

डेटा इंजीनियर का भूमिका

डेटा वैज्ञानिक(Data Scientist) और विश्लेषक मुख्य रूप से उस डेटा का उपयोग करते हैं जिसे डेटा इंजीनियर इकट्ठा करते हैं और तैयार करते हैं। वे निम्नलिखित तीन मुख्य भूमिकाएँ निभाते हैंसामान्यवादी। छोटी टीमों में, व्यापक जोर वाले डेटा इंजीनियर अक्सर एंड-टू-एंड डेटा एकत्रण, सेवन और प्रसंस्करण करते हैं। वे अधिकांश डेटा इंजीनियरों की तुलना में अधिक कुशल हो सकते हैं, लेकिन वे सिस्टम आर्किटेक्चर से उतने परिचित नहीं हो सकते हैं। सामान्यवादी की भूमिका उस डेटा वैज्ञानिक के लिए आदर्श होगी जो डेटा इंजीनियरिंग में परिवर्तन करना चाहता है।

एक सामान्य डेटा इंजीनियर एक डैशबोर्ड डिज़ाइन कर सकता है जो पिछले महीने के दौरान प्रत्येक दिन की गई डिलीवरी की संख्या दिखाता है और एक छोटे, मेट्रो-क्षेत्र खाद्य वितरण सेवा के लिए आगामी महीने के लिए डिलीवरी की मात्रा का अनुमान लगाता है।

इंजीनियर जो पाइपलाइनों पर ध्यान केंद्रित करते हैं। ये डेटा विशेषज्ञ मध्यम आकार की डेटा एनालिटिक्स टीम के साथ अधिक चुनौतीपूर्ण वितरित सिस्टम डेटा विज्ञान परियोजनाओं पर काम करते हैं। बड़े और मध्यम आकार के व्यवसायों को इस पद की आवश्यकता होने की अधिक संभावना है। एक स्थानीय खाद्य वितरण सेवा एक प्लेटफ़ॉर्म विकसित करने के लिए पाइपलाइन-केंद्रित परियोजना शुरू कर सकती है जो डेटा वैज्ञानिकों और विश्लेषकों को डिलीवरी-संबंधी जानकारी के लिए मेटाडेटा खोजने की अनुमति देती है। यह निर्धारित करने के लिए कि कंपनी के भविष्य के व्यवसाय के लिए इसका क्या अर्थ है, वे यात्रा की गई दूरी और पिछले महीने में डिलीवरी के लिए ड्राइव करने के लिए आवश्यक समय को देख सकते हैं।

इंजीनियर जो डेटाबेस पर ध्यान केंद्रित करते हैं। एनालिटिक्स डेटाबेस को लागू करना, प्रबंधित करना और पॉप्युलेट करना इन डेटा इंजीनियरों की जिम्मेदारियां हैं। यह स्थिति बड़े व्यवसायों में अधिक सामान्य है जब डेटा कई डेटाबेस में फैला हुआ होता है। इंजीनियर डेटाबेस को अनुकूलित करते हैं और एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म और लोड (ईटीएल) तकनीकों का प्रभावी उपयोग करने, विश्लेषण करने और टेबल स्कीमा तैयार करने के लिए पाइपलाइनों के साथ काम करते हैं। ईटीएल प्रक्रिया के दौरान डेटा को विभिन्न स्रोतों से एकल गंतव्य प्रणाली में दोहराया जाता है।

एक एनालिटिक्स डेटाबेस डिज़ाइन करना एक बड़े, बहुराज्यीय या राष्ट्रव्यापी खाद्य वितरण सेवा पर एक डेटाबेस-केंद्रित परियोजना होगी। डेटा इंजीनियर प्राथमिक एप्लिकेशन डेटाबेस से डेटा को एनालिटिक्स डेटाबेस में स्थानांतरित करने के लिए कोड भी लिखेगा, जहां इसे एकत्र किया जाता है।

एक डेटा इंजीनियर की जिम्मेदारियाँ

डेटा वैज्ञानिकों के साथ-साथ, डेटा इंजीनियर अक्सर एक डेटा वैज्ञानिक एनालिटिक्स (Data Science Analytics) टीम के हिस्से के रूप में काम करते हैं। डेटा वैज्ञानिक उस डेटा का उपयोग करते हैं जो इंजीनियर पूर्वानुमानित विश्लेषण, मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग जैसे अनुप्रयोगों के लिए क्वेरी और एल्गोरिदम करने के लिए प्रयोग करने योग्य प्रारूपों में पेश करते हैं। व्यावसायिक अधिकारियों, विश्लेषकों और अन्य अंतिम उपयोगकर्ताओं को डेटा का विश्लेषण करने और व्यवसाय संचालन में सुधार के लिए निष्कर्षों का उपयोग करने के लिए, डेटा इंजीनियर उन्हें समग्र डेटा भी प्रदान करते हैं। संरचित और असंरचित दोनों प्रकार के डेटा को डेटा इंजीनियरों द्वारा निपटाया जाता है। वह जानकारी जिसे डेटाबेस जैसे तैयार भंडार में व्यवस्थित किया जा सकता है, संरचित डेटा कहलाती है। टेक्स्ट, फ़ोटो, ऑडियो और वीडियो फ़ाइलें असंरचित डेटा के उदाहरण हैं जो पारंपरिक डेटा मॉडल का पालन नहीं करते हैं। डेटा के दोनों रूपों को संभालने के लिए, डेटा इंजीनियरों को डेटा आर्किटेक्चर और अनुप्रयोगों के विभिन्न दृष्टिकोणों से परिचित होने की आवश्यकता है। डेटा इंजीनियर के टूलकिट में कई बड़ी डेटा प्रौद्योगिकियां भी शामिल होती हैं, जैसे ओपन सोर्स डेटा इनपुट और प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क।

एक डेटा इंजीनियर का कौशल सेट

• C#, जावा, पायथन (Python), आर, रूबी, स्काला और एसक्यूएल कुछ कंप्यूटर भाषाएं हैं जिनमें डेटा इंजीनियर कुशल हैं। डेटा इंजीनियरों द्वारा उपयोग की जाने वाली तीन सबसे महत्वपूर्ण भाषाएं पायथन, आर और एसक्यूएल हैं।
• डेटा एकीकरण नौकरियों को बनाने और प्रबंधित करने के लिए, इंजीनियरों को REST-उन्मुख API और ETL प्रौद्योगिकियों की ठोस समझ की आवश्यकता होती है। ये क्षमताएं डेटा विश्लेषकों और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए तैयार डेटा सेट तक आसान पहुंच की सुविधा प्रदान करने में भी सहायता करती हैं।
• डेटा इंजीनियरों को डेटा लेक और वेयरहाउस से परिचित होना आवश्यक है। उदाहरण के लिए, डेटा इंजीनियर जिन बड़े डेटा एनालिटिक्स प्रोजेक्ट्स पर काम करते हैं, वे Hadoop डेटा लेक द्वारा समर्थित होते हैं जो स्थापित एंटरप्राइज़ डेटा वेयरहाउस के प्रसंस्करण और भंडारण श्रम को ऑफ़लोड करते हैं।
• डेटा इंजीनियरों को तेजी से लोकप्रिय अपाचे स्पार्क और नोएसक्यूएल डेटाबेस को भी समझने की जरूरत है। डेटा की प्रक्रियाओं में घटक होते हैं। इसके अतिरिक्त, डेटा इंजीनियरों को MySQL और PostgreSQL जैसे रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम से परिचित होना चाहिए। लैम्ब्डा आर्किटेक्चर, जो बैच और वास्तविक समय प्रसंस्करण के लिए एकीकृत डेटा पाइपलाइन प्रदान करता है, जोर देने का एक अन्य क्षेत्र है।
• डेटा इंजीनियरों के लिए ध्यान का एक अन्य प्रमुख क्षेत्र बिजनेस इंटेलिजेंस (Business Intelligence) समाधानों का कॉन्फ़िगरेशन है। वे बीआई प्लेटफॉर्म का उपयोग करके डेटा झीलों, डेटा वेयरहाउस और अन्य डेटा स्रोतों को एकीकृत कर सकते हैं। इंजीनियरों को बीआई प्लेटफॉर्म द्वारा उपयोग किए जाने वाले इंटरैक्टिव डैशबोर्ड का उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए।
• मशीन लर्निंग (Machine learning)प्लेटफ़ॉर्म के लिए डेटा तैयार करने में सक्षम होने के लिए डेटा इंजीनियरों को मशीन लर्निंग को समझना चाहिए, भले ही ये कौशल आमतौर पर डेटा वैज्ञानिकों या मशीन लर्निंग इंजीनियरों से जुड़े हों। उन्हें समझना होगा कि मशीन लर्निंग के तरीकों का इस्तेमाल कैसे करना है, उनसे समझ लेनी चाहिए।
• अंत में, यूनिक्स-आधारित ऑपरेटिंग सिस्टम (ओएस) को समझना महत्वपूर्ण है। अन्य ऑपरेटिंग सिस्टम, जैसे मैक ओएस और विंडोज, यूनिक्स, सोलारिस और लिनक्स जैसी क्षमता और रूट एक्सेस प्रदान नहीं करते हैं। डेटा इंजीनियर उनसे लाभ उठा सकते हैं क्योंकि वे उपयोगकर्ताओं को ओएस पर अधिक नियंत्रण प्रदान करते हैं।