مهندسی داده چیست ؟ | تعریف مهندسی داده و آشنایی با چرخه ی عمر داده

مهندسی داده در سال‌های اخیر از یک نقش پشت‌صحنه به جایگاهی برجسته در حوزه‌ی داده و فناوری منتقل شده است. این زمینه‌ی پرطرفدار نقش کلیدی در ساخت زیرساخت‌هایی ایفا می‌کند که تحلیل داده و علم داده به آن‌ها وابسته هستند. این مقاله به معرفی مهندسی داده، تاریخچه‌ی شکل‌گیری آن، مهارت‌های مورد نیاز و نقش آن در تیم‌های داده می‌پردازد.

مهندسی داده چیست ؟

با وجود محبوبیت کنونی مهندسی داده، هنوز هم ابهامات زیادی در مورد مفهوم آن وجود دارد. مهندسی داده از زمانی که شرکت‌ها به کار با داده (مانند تحلیل پیش‌بینی، تحلیل توصیفی و تهیه گزارش) پرداختند، به نوعی وجود داشته است. اما این حوزه در دهه‌ی 2010 و همزمان با رشد علم داده، توجه بیشتری جلب کرد.

مهندسی داده به طور کلی به مجموعه‌ای از عملیات اشاره دارد که هدف آن ایجاد مکانیزم‌هایی برای جریان و دسترسی به داده است. مهندسین داده مسئول حفظ داده‌ها هستند تا این اطلاعات برای استفاده دیگران، از جمله تحلیلگران، قابل دسترس و مفید باقی بماند.

تعریف‌های مختلف مهندسی داده

توضیحات مختلفی از مهندسی داده ارائه شده است که هرکدام جنبه‌های خاصی از این حوزه را برجسته می‌کنند. برخی از این تعاریف عبارتند از:

مهندسی داده مجموعه‌ای از عملیات برای ایجاد رابط‌ها و مکانیزم‌هایی جهت جریان و دسترسی به داده است. مهندسین داده زیرساخت داده‌ای سازمان را تنظیم و اجرا می‌کنند و آن را برای تحلیل آماده می‌کنند. – منبع “Data Engineering and Its Main Concepts” از AlexSoft

از سوی دیگر، Jesse Anderson، مهندسی داده را به دو نوع زیر تقسیم کرده است:

• نوع اول بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL) تمرکز دارد و پردازش داده‌ها با زبان SQL یا ابزارهای ETL انجام می‌شود. (ETL مخفف عملیات های Extract، Transform و Load بر روی داده می باشد که در ادامه ی این مقالات به آن ها پرداخته خواهد شد)
• نوع دوم بر فناوری‌های داده‌های کلان (Big Data) مانند هدوپ، اسپارک و فریم‌ورک‌هایی چون MapReduce تأکید دارد.

Maxime Beauchemin نیز مهندسی داده را می‌توان به عنوان ترکیبی از هوش تجاری و انبار داده در نظر گرفته که عناصری از مهندسی نرم‌افزار و محاسبات توزیع‌شده را نیز شامل می‌شود.

Lewis Gavin نیز مهندسی داده را به حرکت، مدیریت و آماده‌سازی داده مربوط دانسته است.

تعریف جامع مهندسی داده

بر اساس بررسی‌های مختلف، می‌توان مهندسی داده را به صورت زیر تعریف کرد:

مهندسی داده فرآیند توسعه، پیاده‌سازی و نگهداری سیستم‌ها و فرآیندهایی است که داده‌های خام را دریافت و اطلاعات باکیفیت و سازگار را تولید می‌کنند. این اطلاعات برای مواردی مانند تحلیل و یادگیری ماشین آماده می‌شوند. مهندس داده نقش اصلی در مدیریت چرخه‌ی عمر داده دارد. این چرخه از دریافت داده‌ها از سیستم‌های منبع شروع شده و به ارائه داده‌ها برای استفاده‌های مختلف ختم می‌شود.

مهندسی داده چیست ؟ | چرخه ی عمر مهندسی داده

یکی از مفاهیم کلیدی در مهندسی داده، چرخه‌ی عمر داده است که دیدگاهی جامع به این حوزه ارائه می‌دهد. چرخه‌ی عمر مهندسی داده شامل مراحل زیر است:

1. تولید (Generation): داده‌ها از منابع مختلف (مانند سیستم‌های عملیاتی یا دستگاه‌های IoT) تولید می‌شوند.
2. ذخیره‌سازی (Storage): داده‌ها در سیستم‌های ذخیره‌سازی مناسب مانند پایگاه‌های داده یا فایل سیستم های توزیع‌شده ذخیره می‌شوند.
3. ورود (Ingestion): داده‌ها از منابع مختلف به سیستم‌های مرکزی برای پردازش وارد می‌شوند.
4. تبدیل (Transformation): داده‌ها به شکل‌های ساختاریافته و قابل استفاده تبدیل می‌شوند.
5. ارائه (Serving): داده‌های پردازش‌شده برای استفاده در تحلیل‌ها، مدل‌های یادگیری ماشین و گزارش‌دهی ارائه می‌شوند.

علاوه بر این مراحل، چرخه‌ی عمر مهندسی داده دارای چند مفهوم اساسی، که به عنوان "جریان‌های زیرین" شناخته می‌شوند نیزمیباشد:

• امنیت داده‌ها
• مدیریت داده‌ها
• معماری داده
• عملیات داده (Data Ops)
• مهندسی نرم‌افزار
• هماهنگ‌سازی (Orchestration)

به تمامی این موارد، در ادامه ی مقالات این حوزه، کاملا پرداخته خواهد شد.

مهارت‌های مورد نیاز مهندسین داده

مهندسین داده برای موفقیت در نقش خود نیازمند مهارت‌های گسترده‌ای هستند که می‌توان آن‌ها را در دسته‌های زیر خلاصه کرد:

• فنی:
• آشنایی با زبان‌های برنامه‌نویسی
• دانش در مورد فناوری‌های داده‌های کلان مانند Hadoop، Spark و Kafka
• مهارت در پایگاه‌های داده رابطه‌ای (SQL) و غیررابطه‌ای (NoSQL)
• مدیریت داده:
• درک عمیق از مفاهیمی مانند کیفیت داده، حاکمیت داده و امنیت داده
• نرم‌افزاری:
• توانایی طراحی و توسعه سیستم‌های مقیاس‌پذیر
• استفاده از ابزارهای DevOps و DataOps
• تحلیلی:
• درک نیازهای تجاری و توانایی همکاری با تحلیلگران داده برای ارائه داده‌های مفید

مهندسی داده یکی از مهم‌ترین و پررشد ترین زمینه‌ها در فناوری و داده است. این حوزه زیرساخت لازم برای تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین را فراهم می‌کند. مهندسین داده نقش کلیدی در اطمینان از دسترسی، کیفیت و امنیت داده‌ها ایفا می‌کنند. آشنایی با چرخه‌ی عمر داده و مهارت‌های مورد نیاز در این حوزه برای موفقیت در نقش‌های مرتبط با داده ضروری است.