Data engineering

Data engineering is de behandeling en verwerking van gegevens tussen de stadia van gegevenscreatie/-vastlegging en data science / gegevensanalyse. De gegevenspijplijn van een organisatie doorloopt de stadia van opname, verwerking, opslag en toegang, en data engineering maakt gebruik van technische benaderingen en technieken om interne processen en communicatie te verbeteren. Data engineers zorgen ervoor dat ruwe gegevens toegankelijk worden gemaakt voor praktisch gebruik door datawetenschappers en andere groepen. Data engineering is vaak een subcategorie van data science.

Data engineering omvat het plannen, ontwerpen, bouwen, testen en onderhouden van gegevenssystemen, en er zijn belangrijke gebieden die onder de term vallen. Gegevensstroom is de organisatie en het beheer van onbewerkte invoergegevens uit verschillende bronnen. Gegevensnormalisatie en -modellering omvat de transformatie en conformiteit van gegevens met gegevensmodellen. Het opschonen van gegevens zorgt ervoor dat alle gegevens schoon, correct en zonder dubbele of onvolledige of beschadigde bestanden zijn. Toegankelijkheid van gegevens is de verantwoordelijkheid van data engineers om ervoor te zorgen dat gegevens gemakkelijk toegankelijk zijn vanuit de database of opslagplaats voor de eindgebruiker.

Steeds meer bedrijven zijn tegenwoordig datagedreven. Ze vergroten de rol van gegevens in hun activiteiten, waardoor data engineering een essentiële dienst wordt. Met het toenemende belang van data science en -analyse, zijn data engineers nodig om gegevensstromen te vergemakkelijken en kostbare knelpunten te voorkomen. Datawetenschappers en -analisten verliezen vaak kostbare tijd aan datasetactiviteiten die efficiënter kunnen worden uitgevoerd door data engineers, dus het vaststellen en definiëren van deze rol is een verstandige zet voor een organisatie.

Er is een aantal vaardigheden die data engineers moeten bezitten om aan de functievereisten te voldoen. Data engineers hebben ervaring nodig met backend-technologieën zoals SQL en NoSQL, en met programmeertalen zoals Python, Java en Scala die handig kunnen zijn voor het omgaan met grote datasets. Amazon Web Services (AWS) is een cloudplatform dat data engineers gebruiken om geautomatiseerde gegevensstromen te ontwerpen en Apache Hadoop is een handige set aan tools voor het ondersteunen van gegevensintegratie. Kafka is een softwareplatform voor het bouwen van realtime streaming-apps. Het is handig voor data engineers om over al deze tools te beschikken. Naast deze technische vaardigheden hebben data engineers ook essentiële soft skills nodig, zoals heldere verbale communicatie en schrijfvaardigheid.

Data engineers moeten verbinding maken met databases en backend-frameworks, zodat ze grote hoeveelheden gegevens kunnen verzamelen, opslaan en overdragen. Databases die voor opslag worden gebruikt, omvatten SQL, NoSQL en PostgreSQL, en ze kunnen worden geleverd door leveranciers zoals Oracle, Azure of Amazon. Met deze technologie kunnen data engineers verschillende soorten gegevens snel en efficiënt organiseren en beheren. Data engineers moeten ook een breed scala aan applicaties en frameworks kunnen gebruiken, waaronder Python, Spark, Hadoop en Kafka, voor taken variërend van het coderen van ETL-frameworks (extract, transform, load) of API-interacties tot het schalen en verwerken van meerdere datasets op verschillende apparaten. Als je je data engineer nodig hebt om gegevens effectief vast te leggen, op te slaan, te beheren en te distribueren, is het belangrijk dat ze bekwaam zijn met deze tools.