Panduan Terunggul untuk Analitis Data: Menyelam Dalam Kejuruteraan Data

Data dianggap sebagai "minyak baharu" yang menyemarakkan inovasi, membuat keputusan dan pembangunan dalam pelbagai sektor. Memandangkan organisasi berusaha untuk mendapatkan manfaat data, keperluan untuk pakar data telah menjadi sangat penting. Jurutera data adalah unik dalam kalangan profesional ini kerana mereka menyediakan asas untuk mana-mana fungsi dipacu data dengan menguruskan saluran paip data yang memindahkan data daripada sumber kepada analisis. Artikel ini ialah panduan terbaik untuk analisis data, menekankan kejuruteraan data, yang penting tetapi tidak begitu kelihatan.
Apakah itu Kejuruteraan Data?
Kejuruteraan data ialah proses mencipta seni bina data dan mengurus struktur yang memudahkan proses pemerolehan, penyimpanan dan pemprosesan data. Walaupun saintis data dijangka memberikan tafsiran atau cerapan data, penganalisis data berusaha menjana cerapan itu sendiri; jurutera data ditugaskan untuk mencipta platform untuk ini dicapai. Mereka membuat saluran paip untuk memindahkan data daripada sumber yang berbeza ke repositori data atau tasik untuk memastikan data dipilih susun, berstruktur dan sedia untuk digunakan.
Peranan Jurutera Data
Jurutera data bekerja rapat dengan saintis data, penganalisis data dan pihak berkepentingan lain untuk memahami keperluan data organisasi. Tanggungjawab utama mereka termasuk:

1. Pembangunan Saluran Paip Data: Mencipta proses automatik (talian paip) yang mengekstrak data daripada sumber yang berbeza, mengubahnya menjadi format yang boleh digunakan dan memuatkannya ke dalam sistem storan.
2. Reka Bentuk Seni Bina Data: Mereka bentuk dan melaksanakan seni bina boleh skala yang menyokong data berstruktur dan tidak berstruktur. Ini termasuk memilih teknologi pangkalan data yang betul seperti SQL, NoSQL atau penyelesaian storan awan seperti AWS S3.
3. Pembersihan dan Transformasi Data: Memastikan data yang dikumpul adalah berkualiti tinggi. Ini selalunya melibatkan pembersihan data, mengalih keluar pendua dan mengubahnya menjadi format yang boleh digunakan oleh penganalisis data dan saintis dengan mudah.
4. Pengoptimuman Prestasi: Memastikan sistem data beroperasi dengan cekap. Ini mungkin melibatkan pengoptimuman pertanyaan, mengindeks pangkalan data atau mengkonfigurasi sistem storan untuk mengendalikan volum data yang besar dengan cepat.
5. Keselamatan dan Pematuhan: Melaksanakan langkah keselamatan untuk melindungi data sensitif dan memastikan proses pengendalian data mematuhi peraturan yang berkaitan, seperti GDPR atau HIPAA.

Kemahiran Kritikal untuk Jurutera Data
Untuk cemerlang dalam kejuruteraan data, profesional memerlukan asas yang kukuh dalam beberapa bidang utama:

1. Pengaturcaraan (Kemahiran Skrip): Kemahiran dalam bahasa pengaturcaraan seperti Python, Java atau Scala adalah penting untuk membangunkan saluran paip data dan melaksanakan transformasi data.
2. Pengurusan Pangkalan Data: Pengetahuan tentang pangkalan data perhubungan (cth., MySQL, PostgreSQL) dan bukan perkaitan (cth., MongoDB, Cassandra) adalah penting.
3. Pergudangan Data: Memahami konsep dan alatan pergudangan data seperti Amazon Redshift, Google BigQuery atau Snowflake adalah penting untuk membina penyelesaian storan data berskala.
4. Proses ETL (Ekstrak, Transformasi, Muat): Menguasai alatan ETL seperti Apache NiFi, Talend atau penyelesaian tersuai diperlukan untuk memindahkan dan mengubah data.
5. Pengkomputeran Awan: Kebiasaan dengan platform awan seperti AWS, Azure atau Google Cloud semakin penting apabila lebih banyak organisasi memindahkan infrastruktur data mereka ke awan.
6. Teknologi Data Besar: Pengetahuan tentang alatan data besar seperti Hadoop, Spark dan Kafka selalunya diperlukan untuk bekerja dengan data berskala besar.

Alat dalam Kejuruteraan Data
Kejuruteraan data merangkumi penggunaan alat dan teknologi untuk membina dan mengurus aset data. Alat ini membantu dalam pemerolehan data, pengarkiban, analisis dan manipulasi. Berikut ialah beberapa alat yang paling biasa digunakan dalam kejuruteraan data:

Alat Pengingesan Data

• Apache Kafka: Platform penstriman teragih untuk membina saluran paip data dan aplikasi penstriman masa nyata. Kafka boleh mengendalikan suapan data berkemampuan tinggi dan selalunya digunakan untuk menelan sejumlah besar data dalam masa nyata.

• Apache NiFi: Alat penyepaduan data yang mengautomasikan pergerakan data antara sistem yang berbeza. Ia menyediakan antara muka mesra pengguna untuk mereka bentuk aliran data dan menyokong pelbagai sumber data.

• AWS Glue: Perkhidmatan ETL terurus sepenuhnya daripada Amazon yang memudahkan penyediaan dan pemuatan data untuk analitik. Gam mengautomasikan proses penemuan data, pengkatalogan dan pergerakan data.

Alat Penyimpanan Data dan Pergudangan

• Amazon S3: Perkhidmatan storan objek berskala untuk menyimpan dan mendapatkan semula sebarang data. S3 biasanya digunakan untuk menyimpan data mentah sebelum diproses atau dianalisis.

• Google BigQuery: Gudang data tanpa pelayan terurus sepenuhnya yang membolehkan pertanyaan SQL sangat pantas menggunakan kuasa pemprosesan infrastruktur Google. Ia sesuai untuk menganalisis set data yang besar.

• Snowflake: Penyelesaian pergudangan data berasaskan awan yang menyediakan platform penyimpanan dan pemprosesan data bersatu. Ia terkenal dengan kebolehskalaan, kemudahan penggunaan dan sokongan untuk berbilang platform awan.

• Apache HDFS (Sistem Fail Teragih Hadoop): Sistem fail teragih yang direka untuk dijalankan pada perkakasan komoditi. Ia merupakan komponen teras Hadoop dan digunakan untuk menyimpan set data yang besar dalam cara yang diedarkan.

Alat Pemprosesan Data dan Transformasi

• Apache Spark: Sistem pemprosesan teragih sumber terbuka untuk beban kerja data besar. Spark menyediakan antara muka untuk memprogramkan keseluruhan kluster dengan keselarian data tersirat dan toleransi kesalahan.

• Aliran Udara Apache: Alat sumber terbuka untuk mengarang, menjadualkan dan memantau aliran kerja secara pemrograman. Aliran udara menguruskan saluran paip data yang kompleks, memastikan data mengalir dengan lancar melalui pelbagai peringkat pemprosesan.

• dbt (Alat Bina Data): Alat baris perintah yang membolehkan penganalisis dan jurutera mengubah data dalam gudang mereka dengan lebih berkesan. dbt mengendalikan "T" dalam ETL dan digunakan untuk menukar data sebaik sahaja ia berada di dalam gudang.

• Apache Beam: Model pengaturcaraan bersatu untuk mentakrif dan melaksanakan saluran paip pemprosesan data. Beam boleh dijalankan pada berbilang enjin pelaksanaan seperti Apache Flink, Apache Spark dan Google Cloud Dataflow.

Alat ETL (Ekstrak, Transformasi, Muatkan)

• Talend: Platform penyepaduan data sumber terbuka yang menawarkan alatan untuk ETL, migrasi data dan penyegerakan data. Talend menyediakan antara muka grafik untuk mereka bentuk aliran data dan transformasi.

• Informatica PowerCenter: Alat penyepaduan data yang digunakan secara meluas yang menawarkan keupayaan menyeluruh untuk penyepaduan data, kualiti data dan tadbir urus data.

• Microsoft Azure Data Factory: Perkhidmatan ETL berasaskan awan yang mengautomasikan pergerakan dan transformasi data. Kilang Data Azure menyokong pelbagai sumber data dan destinasi.

• Pentaho Data Integration (PDI): Alat ETL sumber terbuka yang membolehkan pengguna membuat saluran paip data untuk memindahkan dan mengubah data antara sistem yang berbeza.

Alat Orkestrasi Data

• Apache Oozie: Sistem penjadual aliran kerja untuk mengurus kerja Apache Hadoop. Ia membantu untuk mengautomasikan saluran paip data yang kompleks dan mengurus kebergantungan antara tugas.

• Sempurna: Alat orkestrasi aliran kerja moden yang memudahkan pembinaan, penjadualan dan pemantauan aliran kerja data. Pengawas menyediakan kedua-dua penyelesaian tempatan dan berasaskan awan untuk mengurus aliran kerja.

• Dagster: Platform orkestrasi untuk pembelajaran mesin, analitik dan ETL. Dagster direka bentuk untuk memastikan saluran paip data adalah modular, boleh diuji dan boleh diselenggara.

Kualiti Data dan Alat Tadbir Urus

• Jangkaan Hebat: Alat sumber terbuka untuk mengesahkan, mendokumentasikan dan memprofilkan data anda. Jangkaan Hebat membantu memastikan kualiti data dengan menyediakan rangka kerja yang fleksibel untuk mentakrifkan jangkaan tentang data anda.

• Alasi: Katalog data dan alat tadbir urus yang membantu organisasi mengurus aset data mereka, memastikan data didokumenkan dengan baik, boleh ditemui dan ditadbir.

Alat Visualisasi Data dan Pelaporan

• Tableau: Alat visualisasi data yang berkuasa yang membolehkan pengguna membuat papan pemuka interaktif dan boleh dikongsi. Tableau boleh menyambung kepada berbilang sumber data dan digunakan secara meluas untuk pelaporan data.

• Pencari: Platform risikan perniagaan dan analitis data yang membantu organisasi meneroka, menganalisis dan berkongsi analitik perniagaan masa nyata dengan mudah.

• Power BI: Alat visualisasi data Microsoft membolehkan pengguna mencipta dan berkongsi cerapan daripada data mereka. Power BI berintegrasi dengan baik dengan perkhidmatan Microsoft yang lain dan menyokong pelbagai sumber data.

Platform Awan

• Amazon Web Services (AWS): Menyediakan set alatan kejuruteraan data berasaskan awan, termasuk S3 untuk penyimpanan, Redshift untuk pergudangan dan Glue untuk ETL.

• Google Cloud Platform (GCP): Menawarkan BigQuery untuk pergudangan data, Aliran Data untuk pemprosesan data dan pelbagai perkhidmatan pembelajaran mesin.

• Microsoft Azure: Menyediakan pelbagai alatan untuk kejuruteraan data, termasuk Storan Tasik Data Azure, Pangkalan Data Azure SQL dan Kilang Data Azure untuk proses ETL.

Alat Data Besar

• Hadoop: Rangka kerja sumber terbuka yang membolehkan pemprosesan teragih set data besar merentas kelompok komputer. Ia termasuk Hadoop Distributed File System (HDFS) dan model pengaturcaraan MapReduce.

• Apache Flink: Rangka kerja pemprosesan strim yang juga boleh mengendalikan pemprosesan kelompok. Flink terkenal dengan keupayaannya memproses volum besar data dengan kependaman rendah.

• Apache Storm: Sistem pengiraan masa nyata yang membolehkan pemprosesan strim data dalam masa nyata.

Masa Depan Kejuruteraan Data
Jurutera data mendapat permintaan tinggi kerana banyak organisasi semakin mengetahui keperluan untuk infrastruktur data yang kukuh. Penggunaan pengkomputeran awan mendorong permintaan ini, begitu juga dengan pembangunan Internet Perkara (IoT) dan penyepaduan kecerdasan buatan dan algoritma pembelajaran mesin. Pada masa hadapan, jurutera data akan kekal sebagai profesional penting dalam ekosistem data dengan peningkatan penekanan pada pemprosesan data masa nyata, penstriman data dan penyepaduan AI dan pembelajaran mesin dalam saluran paip data.

Kesimpulan
Perlu diingatkan juga bahawa kejuruteraan data sangat menuntut dan pelbagai dan memerlukan seseorang untuk menjadi teknikal dan kreatif serta pemikir kritis. Oleh itu, apabila organisasi berkembang semakin bergantung kepada data besar, kedudukan jurutera data akan kekal sangat relevan. Kejuruteraan data ialah profesion yang sempurna untuk mereka yang mencari panggilan mereka dalam persimpangan teknologi, sains data dan inovasi.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan Terunggul untuk Analitis Data: Menyelam Dalam Kejuruteraan Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!