“Скільки з вас вірять, що дані — це нова нафта, і скільки готові перетворити їх на дійсно корисні інсайти?”
Як архітектор даних і ШІ, я бачу ключову роль інженерів даних у створенні основи для сучасної аналітики та ШІ. У світі, де дані стають основою прийняття рішень, сирі дані надходять з численних джерел, але без ефективних конвеєрів, надійних архітектур та масштабованих систем це просто шум. Інженери даних — це невідомі герої, які перетворюють ці сирі дані на золото.
Ця стаття досліджує еволюцію інженерії даних, навички та інструменти, необхідні для досягнення успіху в цій галузі, критичну роль, яку інженери даних відіграють в епоху ШІ, і чому Python, хмарні платформи та знання бізнес-домену є важливими для кожного, хто прагне стати інженером даних.
Роль інженерів даних в епоху ШІ
В епоху штучного інтелекту інженери даних є каталізаторами інновацій у ШІ. ШІ-системи, від простих моделей до передових генеративних моделей ШІ, є настільки хорошими, наскільки якісні дані використовуються для їх навчання. Ось як інженери даних сприяють революції в ШІ:
Створення конвеєрів даних для ШІ:
Інженери даних розробляють і впроваджують конвеєри, які постачають високоякісні, чисті та структуровані дані в ШІ-системи.
Приклад: Створення реальних конвеєрів для прийому даних IoT в модель машинного навчання для прогнозування обслуговування.
Масштабовані архітектури даних:
Моделі ШІ вимагають великих обсягів даних для ефективного навчання. Інженери даних створюють масштабовані архітектури, такі як сховища даних і озера даних, для ефективного зберігання і управління цими даними.
Приклад: Проектування хмарного озера даних на AWS для навчання великих моделей машинного навчання.
Забезпечення якості даних:
Інженери даних впроваджують перевірки якості, щоб гарантувати, що дані для навчання ШІ є точними і неупередженими.
Приклад: Створення інструментів для перевірки даних, щоб виявити аномалії в даних клієнтів до того, як передати їх в систему рекомендацій.
Підтримка реальних застосувань ШІ:
Реальні застосування ШІ, такі як виявлення шахрайства, автономне водіння і персоналізовані оголошення, потребують даних у реальному часі. Інженери даних забезпечують потокову обробку даних в реальному часі для підтримки цих систем.
Приклад: Використання Kafka і Spark Streaming для обробки фінансових транзакцій в реальному часі для виявлення шахрайства.
Співпраця з науковцями даних:
Інженери даних співпрацюють з науковцями даних, щоб забезпечити підготовку, доступність та правильне форматування даних для навчання моделей. Це сприяє прискореному розвитку та впровадженню рішень на основі ШІ.
Приклад: Співпраця з науковцями даних для створення сховищ ознак, які постачають попередньо оброблені дані для моделей машинного навчання.
Історії еволюції
Історія 1: Еволюція даних
До революції даних:
На початкових етапах бізнеси покладалися на ручне ведення обліку і ізольовані бази даних з обмеженими можливостями для обміну або аналізу даних.
Приклад: Роздрібний магазин веде облік продажів вручну в книгах, не маючи змоги передбачати тенденції або оптимізувати запаси.
Після революції даних:
З появою реляційних баз даних, сховищ даних і інструментів ETL (Extract, Transform, Load) управління даними зазнало революційних змін.
Приклад: Walmart став піонером у використанні сховищ даних у 1990-х роках, використовуючи їх для оптимізації ланцюгів постачання та збільшення прибутковості.
Історія 2: Великі дані та обробка в реальному часі
Вибух великих даних у 2000-х роках приніс нові виклики та можливості:
Пакетна обробка:
Ранні системи, такі як Hadoop, дозволяли компаніям обробляти великі набори даних пакетами, хоча і повільно.
Приклад: Банки використовували Hadoop для моделювання ризиків, аналізуючи роки транзакційних даних.
Обробка в реальному часі:
Інструменти, такі як Apache Kafka і Spark, дозволили здійснювати поточне введення даних та їх трансформацію, роблячи сучасні системи швидшими і чутливішими.
Приклад: Uber обробляє дані по поїздках в реальному часі, щоб динамічно розраховувати тарифи та оптимізувати розподіл водіїв.
Історія 3: Ера хмарних платформ
З підйомом хмарних платформ інженерія даних досягла нових висот масштабованості та гнучкості:
Проблеми з локальними рішеннями:
Центри обробки даних вимагали значних інвестицій та жорстких інфраструктур.
Хмарні рішення:
Платформи, такі як AWS, Azure та Google Cloud, демократизували зберігання та обробку даних, пропонуючи моделі оплати за фактом використання.
Приклад: Netflix використовує AWS для зберігання, обробки та стрімінгу терабайтів відеоданих щодня.
Основи інженерії даних
Чому Python важливий для інженерів даних?
Python є основною мовою для інженерів даних завдяки своїй універсальності та екосистемі бібліотек:
Маніпулювання даними:
Pandas: Для трансформації та очищення даних.
NumPy: Для числових обчислень.
ETL процеси:
Airflow: Створення та управління конвеєрами даних.
pySpark: Обробка великих обсягів даних.
Інтеграція:
Python безшовно інтегрується з базами даних, хмарними платформами та API.
Приклад: Написання скриптів на Python для автоматизації введення даних з API в сховище даних Snowflake.
Легкість навчання:
Простий синтаксис Python робить його ідеальним вибором як для початківців, так і для експертів.
Чому SQL є обов’язковою навичкою
SQL (Structured Query Language) — це основний інструмент інженерії даних. Кожен інженер даних повинен вміти:
- Запитувати, агрегаціювати та об’єднувати дані з реляційних баз даних.
- Оптимізувати запити для досягнення високої продуктивності.
- Проектувати та реалізовувати схеми баз даних.
Приклад: Написання SQL-запитів для створення інформаційної панелі, яка відстежує тренди продажів на платформі електронної комерції.
Чому хмарні платформи необхідні
Сучасні інфраструктури даних побудовані на хмарі. Інженери даних повинні володіти навичками роботи з:
- Зберігання даних:
- AWS S3: Об’єктне зберігання для озер даних.
- Google BigQuery: Безсерверне сховище даних.
- Обробка даних:
- Databricks: Уніфікована платформа для даних і ШІ.
- Azure Data Factory: Інтеграція даних та оркестрація конвеєрів.
- Безсерверні архітектури:
- Зниження витрат і покращення масштабованості.
Приклад: Використання AWS Lambda для обробки даних на основі подій.
Роль знання бізнес-домену
Інженери даних не лише будують конвеєри — вони також гарантують, що дані відповідають бізнес-цілям. Знання бізнес-домену допомагає інженерам:
- Розуміти контекст даних:
Знати, які дані важливі для бізнесу.
Приклад: В охороні здоров’я — розуміння правил конфіденційності даних пацієнтів. - Розв’язувати реальні проблеми:
Будувати системи, які відповідають специфічним потребам бізнесу.
Приклад: Проектування конвеєра даних для відстеження та прогнозування запасів в реальному часі в роздрібній торгівлі. - Комунікація з зацікавленими сторонами:
Перетворювати технічні процеси на дійсно корисні інсайти для нетехнічних команд.
Як стати інженером даних
Як стати інженером даних
- Вивчіть Python і SQL:
Почніть з основ Python і навчіться писати ефективні SQL-запити.
Приклад: Автоматизація конвеєра даних за допомогою Python та написання SQL-скриптів для очищення та трансформації даних. - Освойте моделювання даних:
Навчіться проектувати бази даних і сховища даних.
Приклад: Створення зіркової схеми для платформи аналітики роздрібної торгівлі. - Зрозумійте процеси ETL:
Навчіться як витягувати, трансформувати та завантажувати дані за допомогою таких інструментів, як Apache Airflow, Talend або Informatica.
Приклад: Побудова конвеєра даних для завантаження даних клієнтів у сховище Snowflake. - Оволодійте інструментами для обробки великих даних:
Працюйте з Spark, Kafka та Hadoop для обробки великих обсягів даних.
Приклад: Використання Spark для обробки терабайтів сенсорних даних з пристроїв IoT. - Навчіться працювати з хмарними платформами:
Отримайте досвід роботи з AWS, Azure або Google Cloud.
Приклад: Розгортання кінцевого конвеєра даних на AWS за допомогою S3, Lambda та Redshift.
6.
Розвивайте галузеву експертизу:
Розумійте виклики та можливості в конкретних галузях, таких як охорона здоров'я, фінанси або роздрібна торгівля.
Приклад: Проектування конвеєра для дотримання вимог GDPR щодо даних клієнтів у Європі.
Висновок
Інженери даних — це не лише будівельники конвеєрів даних, вони є опорою ери ШІ. Оволодівши Python, SQL, хмарними платформами та специфічними знаннями в галузях, вони дозволяють організаціям перетворювати сирі дані на корисні інсайти та забезпечувати роботу систем ШІ.
Шлях від побудови конвеєрів даних до підтримки передових додатків ШІ є як складним, так і винагороджувальним. Ви готові формувати майбутнє ШІ та аналітики як інженер даних? Почнемо, крок за кроком, з одного конвеєра.
O
C
Перекладено з: Data Engineering 101: The Backbone of Modern AI and Analytics