Veri analitiği mühendisi: Rol ve beceri gereksinimlerini tanımlama


Transform 2022’ye katılamadınız mı? İsteğe bağlı kitaplığımızdaki tüm zirve oturumlarına şimdi göz atın! Buraya bak.


Hem harici hem de dahili veri kaynaklarından gelen büyük miktarda veri, bir organizasyonun yürütülmesinde merkezi hale geldiğinden, bu verilerin toplanmasını ve işlenmesini yönetmek için bir dizi teknik personel rolleri geliştirilmiştir.

Makine dairesinde, birden fazla veri kaynağını entegre eden ve verileri iş analizi için kullanılabilir hale getiren ve saklayan işlemleri yöneten bir veri mühendisi var.

Üst güvertede, büyük ölçüde önceden oluşturulmuş modellerden gelen verileri teknik olmayan iş kullanıcılarına işlerini gerçekleştirebilmeleri için sunan veri analisti var.

Bu ikisi arasındaki orta güverte, veri analitiği mühendisidir. Bu, bir işletmenin hem veri mühendisliği teknolojisini hem de veri analizi ihtiyaçlarını anlayan ve böylece üst düzey veri analistlerinin ve iş son kullanıcılarının rollerini yerine getirmek için ihtiyaç duyduğu analitik modelleri oluşturabilen bir uzmandır.

Etkinlik

MetaBeat 2022

MetaBeat, 4 Ekim’de San Francisco, CA’da metaverse teknolojisinin tüm endüstrilerin iletişim kurma ve iş yapma şeklini nasıl değiştireceği konusunda rehberlik sağlamak için düşünce liderlerini bir araya getirecek.

Buradan Kaydolun

Bu nedenle, bir veri analitiği mühendisi, kolay analiz için verileri kaynaklamak ve dönüştürmek için veri analisti ve yazılım mühendisinin becerilerini birleştiren bir kişidir. Teknik maharetleri ve ticari zekaları nedeniyle veri ekibinin üyeleri olarak oldukça değerli hale geldiler. Bu makale, analitik mühendisinin görevlerini ve gerekli becerilerini ve ayrıca rolün ücret beklentilerini detaylandırmaktadır.

Veri analitiği mühendisi kimdir?

Analitik mühendisi, verimli, entegre veri modelleri ve ürünlerinden sorumlu bir veri ekibinin üyesidir. Şirketin geri kalanının sorularını yanıtlamak için kullanabileceği faydalı, iyi test edilmiş ve belgelenmiş veri kümesi temsilleri ve araçları oluştururlar.

Veri analisti veya iş kullanıcısı tarafından kolayca analiz edilebilmesi, görselleştirilebilmesi ve üzerinde çalışılabilmesi için verileri kaynaktan taşır ve dönüştürürler. Sadece bu değil, aynı zamanda Sürüm Kontrolü ve Yazılım Mühendisliği gibi en iyi yazılım mühendisliği uygulamalarını uygulamak için teknik becerilere sahiptirler. CI/CDdeğil, aynı zamanda bu araçların kullanımı hakkında paydaşlarla etkili bir şekilde iletişim kurmaları gerekir.

Bir veri analitiği mühendisi tarafından oluşturulan veri kümeleri, son kullanıcıların verilerdeki bilgileri anlamasını ve incelemesini sağlar. Bir analitik mühendisi, karmaşık bilgileri çevirmek ve bunları veri modelleri olarak bilinen görsel temsiller olarak net bir şekilde göstermek için iş stratejisi ve teknik veri bilgilerini birleştirir. Veri modellerinin basit görsel temsillerini sağlamak ve anlamlarını iş arkadaşlarına, paydaşlara ve son kullanıcılara iletmek için veri analistleri ve veri mühendisleriyle işbirliği yaparlar.

Bulut veri ambarlarına geçiş, self servis iş zekası (BI) araçlarının evrimi ve veri alma araçlarının kullanıma sunulması, veri araçlarında önemli değişikliklere katkıda bulunmuştur. Geleneksel veri ekiplerindeki roller ve sorumluluklar değişiyor.

Çıkarma, yükleme, dönüştürme (ELT) prosedürüne geçişle artık veriler dönüştürülmeden önce ambara düşüyor. Bu, hem iş konusunda bilgili hem de ham verileri düzgün, iyi tanımlanmış veri kümelerine modellemek için gereken teknik becerilere sahip yetenekli teknik analistler için bir fırsat yaratır. Bu, analitik mühendisinin sahip olduğu hem bir yazılım mühendisi hem de bir veri analistinin becerilerini gerektirir.

Analitik mühendisleri, verileri yönetme ve sıralamanın yanı sıra verilerin kendisini de ele alır. Verilerin alınmasını, dönüştürülmesini, planlanmasını ve ihtiyaç duyan herkes tarafından analitik için kullanılmaya hazır olmasını sağlamak onların işidir. Birçok analiz mühendisi, modern veri yığınının düzenleyicileridir ve bunlar için araçlara karar verir ve uygularlar. ETL/ELT.

Bir veri analitiği mühendisinin rolü

Analitik mühendisi, verileri almak için bir veri ambarını uygulamaktan ve yönetmekten sorumludur. Ayrıca, farklı kaynaklardan bu ambara veri almak için en iyi araçlara da karar verirler. Ardından, analistler tarafından kullanılacak verileri modeller ve bu modelleri basitleştirmek için testler planlarlar. Analitik mühendisinin temel görevleri şunları içerir:

1. Veri ambarı yönetimi

Mühendisler, verileri ambara almaktan ve veri kümelerinin korunmasını sağlamaktan sorumludur. Boru hattındaki herhangi bir sorundan ilk haberdar olan onlar, böylece sorunu çözebilirler.

2. Veri modelleme

Bu, verilerin görsel temsillerini oluşturma ve farklı bilgi konumları ve sistemleri arasındaki bağlantıları ilişkilendirme sürecidir. Analitik mühendisleri, ham verileri şirket genelinde analitiği sağlayan veri kümelerine modellemekle görevlendirilir. Bu veri kümeleri, merkezi bir gerçek kaynağı görevi görerek iş analistlerinin ve diğer paydaşların bir veritabanındaki verileri görüntülemesini ve anlamasını kolaylaştırır.

3. Veri düzenleme

Mühendis, verileri bir noktadan diğerine taşımak için veri boru hatları ve iş akışları oluşturur ve bu verilerin analiz için birleştirilmesini, doğrulanmasını ve depolanmasını koordine eder. Mühendis, veri düzenleme ve otomasyonla ilgili her şeyi anlar.

4. En iyi uygulamaları belirleme

Veri analistleri ve veri bilimcileri gibi diğer ekip üyelerinin daha etkili olmalarını sağlar. Daha iyi yazmak için ipuçlarını paylaşarak SQL, bir veri kümesini yeni bir metrik veya boyut içerecek şekilde yeniden çalışmak veya onları yazılım mühendisliği için en iyi uygulamaların nasıl uygulanacağı konusunda eğitmek. Bu yaklaşıma dataops (veri mühendisliğini, veri analitiğini ve geliştiricileri entegre eden bir metodoloji) denir. Optimize edilebilecek birkaç en iyi uygulama, sürüm kontrolü, veri birimi testinin yanı sıra sürekli entegrasyon ve sürekli teslimi (CI/CD) içerir.

5. İşbirliği

Bir ekibin üyesi olarak, iş gereksinimlerini toplamak, başarılı analitik sonuçları tanımlamak ve veri modelleri tasarlamak için ekip üyeleriyle işbirliği yaparlar.

Şirkete ve rol özelliklerine bağlı olarak, bir veri analitiği mühendisinin aşağıdakilerden bazılarını veya tümünü gerçekleştirmesi gerekebilir:

  • Müşteri ihtiyaçlarını anlamak ve eyleme geçirilebilir çözümler sunmak için ürün, mühendislik, veri bilimi, strateji ve müşteri ekipleriyle işbirliği yapın.
  • Ham verileri eyleme dönüştürülebilir analitik bilgilere ve iş mantığına dönüştürün.
  • Temel iş sorularını yanıtlamak için analizler sunmak için diğer katılım ekipleriyle doğrudan arayüz oluşturun.
  • İlgili veri kümelerini kullanarak projeleri kapsamak ve uygulamak için veri uzmanlığını sektör uzmanlığıyla birleştirin.
  • İşlevsel iyileştirme alanları arayın ve bunları uygun hale getirmek için inisiyatif alın.
  • Dahili ekiplere ve diğer ilgili paydaşlara gelişmiş analiz, içgörü ve veriye dayalı öneriler sağlayın.

Analitik mühendisi bilgi toplar, veri modelleri tasarlar, kod yazar, veri belgelerini tutar, veri ekibi üyeleriyle işbirliği yapar ve sonuçları ilgili paydaşlara iletir. Bu nedenle, Analitik Mühendisi, iş zekasını teknik uzmanlıkla harmanlar ve iş stratejisi ile veri geliştirme arasında geçiş yapar.

2022’de başarılı olmak için temel beceri gereksinimleri

Her şirket veya işveren, bir analitik mühendisinde ihtiyaç duyduğu belirli bir dizi beceriyi arar, ancak bazı genel beceriler ve yetkinlikler her analitik mühendisi için hayati önem taşır. Bu beceriler daha sonra tartışılacaktır.

SQL ve DBT Becerisi

Analitik mühendisleri, veri modelleri içinde dönüşümler yazmak için genellikle SQL kullanır. SQL, analitik mühendisi olmak için ustalaşmanız gereken en önemli becerilerden biridir, çünkü analitik mühendisinin görevlerinin büyük kısmı veri dönüşümleri için mantık oluşturmak, sorgu yazmak ve veri modelleri oluşturmaktır.

SQL, kullandığı dilde Dbt ile yakından ilişkilidir, bu nedenle birincisinin bilgisi ikincisi için gereklidir. dbt sektördeki lider veri dönüştürme aracıdır, bu nedenle analitik mühendislerinin çoğunluğunun veri modellerini yazmak için bunu kullanması büyük olasılıktır.

Programlama dilleri

Analitik mühendislerinin çeşitli veri düzenleme görevlerini yerine getirmeleri için R ve Python gibi gelişmiş diller bilgisi çok önemlidir. Birçok veri hattı aracı Python’u kullanır ve içinde nasıl kod yazılacağını bilmek, bir mühendis olarak kendi hattınızı yazmak için son derece yararlıdır.

Modern veri yığını araçları

Bir analiz mühendisinin, modern bir veri yığınındaki en popüler araçlar hakkında bilgi sahibi olması gerekir. Bu, alım, dönüştürme, depolama ve dağıtım araçlarıyla ilgili deneyime sahip olmak anlamına gelir: bunlar hakkında kapsamlı bilgi olmasa da en azından her birinin arkasındaki temel kavramlar. Yığının her bir bölümünde bir araç öğrenmek, diğerlerinin çıkarımsal olarak anlaşılmasını kolaylaştırabilir.

Veri mühendisliği ve BI araçları bilgisi

Bir mühendisin, veri boru hatları oluşturmak için araçlarla ilgili deneyime sahip olması gerekir. Bu araçlardan bazıları Snowflake, Amazon Redshift ve Google BigQuery gibi veri ambarlarını; AWS Glue, Talend veya diğerleri gibi ETL araçlarının yanı sıra Tableau, Looker vb. iş zekası araçları.

İletişim ve kişilerarası beceriler

Analitik mühendisleri için iletişim çok önemlidir çünkü herkesin verilerin durumu hakkında güncel bilgi sahibi olmasını sağlamak onların sorumluluğundadır. İşletmenin neye ihtiyacı olduğunu anlamak için veri kalitesinden ödün verildiğinde veya bir boru hattı hasar gördüğünde ilgili kişilerle iletişim kurmaları gerekir. Ayrıca, işletmenin neye ihtiyacı olduğunu anlamak için iş ekipleri ve veri analistleriyle işbirliği yapmaları gerekir. Bu yapılmazsa, hatalı veriler üzerinde hatalı varsayımlar yapılabilir ve değerli fikirler ve fırsatlar gözden kaçabilir. Bir analitik mühendisinin, işletme genelindeki çeşitli ekiplerle çok işlevli etkileşimler geliştirmesi ve sürdürmesi zorunludur.

Özetle, bir analitik mühendisi başarılı olmak için teknik beceri ve paydaş yönetimi becerilerinin sağlam bir kombinasyonuna sahip olmalıdır.

Maaş aralığı

Tüm endüstrilerdeki ve ortamlardaki analitik mühendisleri artık iyi ücret ölçekleriyle büyük umutlara sahip. Göre Cam kapıABD’de ortalama taban maaş yıllık 91.188 dolar ve toplamda 111.038 dolar

Sonuç/Önemli çıkarımlar

Analitik mühendisi, şirket içindeki ve dışındaki farklı kullanıcıların bunları anlayabilmesi ve kullanabilmesi için düzgün ve doğru veri kümeleri sağlamak için verileri modellemekle görevlendirilmiştir. Rol, verileri toplamayı, dönüştürmeyi, test etmeyi ve belgelemeyi içerir. İletişim, yazılım mühendisliği ve programlama açısından temel beceriler gerektirir.

Analitik mühendisinin rolü, veri analitiği nişi için oldukça yenidir, ancak giderek daha fazla insan değerini fark ettikçe hızla ivme kazanıyor ve kabul görüyor.

VentureBeat’in misyonu teknik karar vericilerin dönüştürücü kurumsal teknoloji ve işlemler hakkında bilgi edinmeleri için dijital bir şehir meydanı olmaktır. Brifinglerimizi keşfedin.


Kaynak : https://venturebeat.com/enterprise-analytics/data-analytics-engineer-defining-the-role-and-skill-requirements/

Yorum yapın

SMM Panel PDF Kitap indir