یک مهندس داده زیرساخت داده‌ای را که ظرفیت‌های تحلیلی پیشرفته شرکت شما را در کنار هم نگه می‌دارد، می‌سازد و حفظ می‌کند . اینها ظرفیت‌هایی هستند که به شرکت شما اجازه می‌دهند تا از جریان‌های چندگانه و منفصل داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های منطقی و مبتنی بر داده و تعامل با مشتری استفاده کند.

با توجه به اهمیت این تعهد،  یک مهندس داده عالی یک عنصر حیاتی در تیم شما است  که تجزیه و تحلیل پیشرفته را برای تصمیم گیری به شرکت شما می آورد. او مسئول طراحی، ساخت و بهبود مداوم زیرساخت های تحلیلی شرکت شما خواهد بود.

از طرف دیگر، با توجه به اینکه میانگین حقوق سالانه یک مهندس داده در ایالات متحده 124000 دلار است، مهندسان داده ارزان نیستند. یک مهندس داده ضعیف نه تنها توسعه ظرفیت تصمیم گیری مبتنی بر داده شرکت شما را کند می کند، بلکه شرکت شما را نیز تخلیه می کند.

دانستن اینکه چه چیزی یک مهندس داده عالی را می سازد، اولین گام حیاتی برای شناسایی و استفاده از مهندسان داده مناسب برای موفقیت شرکت شما است. بنابراین ویژگی های مهندسان داده برجسته چیست؟

 چند رشته ای

در حالی که اکثر مهندسان داده موفق دارای پیشینه علوم کامپیوتر یا فناوری اطلاعات هستند، بسیاری از مهندسان داده بزرگ از طیف وسیعی از پیشینه های مهندسی می آیند. اغلب، اما نه محدود به مهندسی کامپیوتر.

حوزه های دانش اضافی می تواند شامل عملیات و تجارت باشد. همانطور که لوکاس بیوالد ، یکی از بنیانگذاران و مدیرعامل Computerworld، معتقد است :

. . .مهندس داده موفق بیشتر یک برنامه نویس بک اند است. . . با توانایی ادغام با API های مختلف و درک زبان های متعدد به اندازه کافی برای کار در آنها (البته، از بین همه زبان ها، Python احتمالا رایج ترین و مهم ترین است). مهندسان داده ای که به خوبی به Matlab یا R یا یکی از زبان های اصلی دیگر که دانشمندان داده شما استفاده می کنند مسلط هستند، ارزش دو چندانی دارند. اگر با میلیاردها رکورد یا بیشتر سر و کار دارید، به فردی نیاز دارید که با ابزارهای ذخیره سازی و پردازش توزیع شده مانند Hadoop یا Spark آشنا باشد.

 مهندسان داده حل کننده های عالی مشکلات هستند

مهندسان داده حل‌کننده‌های مشکل هستند که بر ساخت و نگهداری زیرساخت‌ها و معماری برای تولید داده متمرکز هستند. همانطور که Karlijn Willems از جامعه DataCamp می نویسد ،

مهندسان داده باید راه‌هایی را برای بهبود قابلیت اطمینان، کارایی و کیفیت داده‌ها توصیه و گاهی اوقات پیاده‌سازی کنند. برای انجام این کار، آنها باید حل مسئله عملی و خلاقانه یک مهندس را با هم ترکیب کنند “انواع زبان ها و ابزارها برای تطبیق سیستم ها با هم یا تلاش برای یافتن فرصت هایی برای به دست آوردن داده های جدید از سیستم های دیگر به طوری که کدهای سیستم خاص . . . می تواند به اطلاعاتی در پردازش بیشتر توسط دانشمندان داده تبدیل شود.”

ویلمز ادامه می دهد،

ارتباط بسیار نزدیک با این دو این واقعیت است که مهندسان داده باید اطمینان حاصل کنند که معماری در جای خود قرار دارد که از نیازهای دانشمندان داده و سهامداران تجارت پشتیبانی می کند.  

اساساً، یک مهندس داده عالی، مشکل گشای ماهری است که دوست دارد چیزهایی بسازد که برای دیگران مفید باشد. یک مهندس داده عالی همچنین باید دانش تخصصی ابزارها و زبان های مربوط به بحث داده ها و همچنین دانش عمومی تری در زمینه های مختلف داشته باشد.

 تیم محور و مشارکتی

با توجه به تغییر درک نیاز به تعادل تجزیه و تحلیل با مدیریت داده ها، شرکت ها به طور فزاینده ای به دنبال ترکیب تیم های علم داده به جای استخدام دانشمندان داده تک شاخ هستند. برای مهندس داده، این بدان معنی است که برای برتری، آنها باید بتوانند به طور مؤثر در تیم های فناوری اطلاعات و بین سازمانی همکاری کنند.

این امر نه تنها مستلزم توانایی به‌روزرسانی تخصص مهندسی داده پیش رو است، بلکه همچنین به توانایی دستیابی به همسویی با نیازهای سازمانی گسترده‌تر نیاز دارد، تضمین اینکه همه قادر به پیشبرد اهداف سازمانی هستند (با استفاده از دانش تخصصی، مانند API ها، بنابراین همه می توانند KPI های عمومی را برآورده کنند).

این مستلزم کنجکاوی و تمایل به درک واقعی اهداف فردی، تیمی و استراتژیک سازمانی است که با کار فرد پیش می رود. یک مهندس داده عالی باید در چشم انداز استراتژیک و مشارکتی نیز باشد.

به منظور تأمین مؤثر نیازهای همه ذینفعان در داخل و خارج از شرکت، او باید از زیرکی برای درک و اولویت بندی این نیازها برخوردار باشد. این ذهنیت به اندازه مهارت مهندسی و علوم کامپیوتر ضروری است.

و آیا به ذخیره بی پایان صبر در برخورد با پرسنل غیر فنی اشاره کردم؟

کنجکاو، و هرگز یادگیری را متوقف نمی کند

 با توجه به حل مشکلات بی پایانی که مهندسان داده روزانه با آن مواجه هستند، کنجکاوی برای دانستن اینکه چگونه کارها را بهتر کنیم ضروری است.

با توجه به سرعت تغییر در دنیای ما، یک مهندس داده برجسته تمایل و اشتیاق برای یادگیری مداوم را پذیرفته است . یادگیری مادام‌العمر به او امکان می‌دهد تا در مورد فناوری‌های پیشرفته مرتبط با مهندسی داده، به روز بماند. حضور در رویدادهای صنعت و ماندن در دانش بسیار مهم است.

بخشی از این یادگیری باید در جهت بررسی پتانسیل اتوماسیون باشد که انقلابی در کار مهندس داده ایجاد می کند و نیاز به سربار آماده سازی و مدل سازی داده ها و مدیریت زیرساخت های ابری را از بین می برد.

این سرمایه گذاری مکمل سایر عناصر یادگیری است که جهت گیری استراتژیک و تیمی را ارتقا می دهد.مهندسان داده بر روی روش‌های خلاقانه برای بهبود زیرساخت داده‌های یک سازمان تمرکز می کنند.