მონაცემთა ინჟინერია არის ისეთი სისტემებისა და ინფრასტრუქტურის დიზაინის შემუშავება და დაპროექტება, რომელიც ავტომატურ რეჟიმში შეაგროვებს, შეინახავს და გააანალიზებს დიდი რაოდენობის მონაცემებს. მისი მიზანია, შეიმუშაოს ისეთი მეთოდოლოგიები და ხელსაწყოები, რომელიც პროცესების მაქსიმალურ სრულყოფილებას, ინფორმაციის მდგრადობასა და სანდოობას უზრუნველყოფს. ამის მიღწევა კი პროგრამირების საშუალებით არის შესაძლებელი.
მონაცემთა ინჟინერი არის Software Engineer, რომელიც სპეციალიზებულია მონაცემთა ტექნოლოგიებში. ისინი აგებენ ისეთ სისტემებს, რომლებშიც კომპანიის ნებისმიერ თანამშრომელს მისთვის საჭირო მონაცემთან წვდომა მარტივად ექნება. ამგვარად, ისინი აწყობენ ისეთ ხელსაწყოებს, რომლებიც მონაცემთა გუნდსა და მათ კომპანიას ჭირდება წარმატებისთვის. სწორედ მონაცემთა ინჟინრები ქმნიან თანამედროვე მონაცემთა ეკოსისტემის საფუძველს.
თუკი პროგრამირების ენა Python-ს ფლობ და თან მონაცემებთან მუშაობა გიზიდავს, ეს პროფესიაც დაგაინტერესებს. გაეცანი ბლოგს და გაიგე ის 5 მიზეზი, რატომაც უნდა აირჩიო მონაცემთა ინჟინერია.
მონაცემთა ინჟინრები არიან პირველები, რომლებთანაც მოედინება დიდი რაოდენობის სტრუქტურირებული თუ არასტრუქტურირებული მონაცემი, რომლებიც კომპანიის სისტემებში აღწევს. ამიტომ ისინი არიან მონაცემთა სტრატეგიის საფუძვლები. სწორედ მონაცემთა ინჟინრები იწყებენ მათთან მუშაობას და უზრუნველყოფენ მათ შეგროვებას, შენახვასა და ტრანსფორმაციას. რაც უფრო ეფექტურად მუშაობენ ისინი, მით უფრო მარტივდება გუნდის სხვა წევრებისთვის (მონაცემთა მეცნიერებისა და ანალიტიკოსებისთვის) შემდგომი პროცესების წარმართვა და პირიქით.
შესაბამისად, მონაცემთა ინჟინრების საქმიანობაზე მნიშვნელოვნად ბევრი რამ არის დამოკიდებული. ამას ადასტურებს ის პრინციპიც, თუ როგორ აკომპლექტებენ მონაცემებზე მომუშავე გუნდებს კომპანიები კარგად შემუშავებული სტრატეგიებით. ჩვეულებრივ, ასეთ ორგანიზაციებში ასეთი თანაფარდობა გვხვდება: ყოველ მონაცემთა მეცნიერზე 2-3 მონაცემთა ინჟინერი მოდის. უფრო კომპლექსური მონაცემების მქონე კომპანიებში კი ეს რიცხვი 4-5 ინჟინერს უტოლდება.
მონაცემთა ინჟინერიის არსი მდგომარეობს ისეთი ფუნქციების შემუშავებაში, რომლებიც იქნება ფართო მასშტაბის მქონე და ეფექტური. ეს ხელს უწყობს გუნდის დანარჩენ წევრებს, ფოკუსირდნენ უშუალოდ მონაცემებზე და დრო დაუთმონ მათ ანალიზს, ვიდრე ეცადონ პროგრამული სახის პრობლემების გადაწყვეტას. ამასთანავე, მონაცემთა ინჟინერია უფრო ნაკლებ მათემატიკას მოითხოვს, ვიდრე მონაცემთა მეცნიერება. ამიტომ, თუ პროგრამირება შენი ძლიერი მხარეა და მას მათემატიკას ამჯობინებ, ეს მიმართულება შენთვის იდეალური ვარიანტია.
მონაცემთა მეცნიერთა ცხოვრების გამარტივება არ არის ის ერთადერთი შედეგი, რომელიც მონაცემთა ინჟინრების მოტივაციის წყაროა. მათ მზარდი გავლენა აქვთ მსოფლიოში მიმდინარე პროცესებზეც.
ყოველდღიურად 2.5 კვინტილიონი ბიტის მონაცემებს ვქმნით. მათი მასშტაბურობის გამო მონაცემთა ინჟინრების მნიშვნელობა არასდროს ყოფილა იმდენად დიდი, როგორც დღეს. მათი საჭიროება კი მომავალში კიდევ უფრო გაიზრდება. Business Insider-ის მიხედვით, 2025 წლისთვის 64 მილიარდი IoT მოწყობილობა იქნება. შესადარებლად, 2018 წელს ეს რიცხვი 10 მილიარდს უტოლდებოდა. ეს ტენდენცია მიანიშნებს უფრო მეტი წყაროდან მონაცემთა რაოდენობის გამრავლებაზე. შესაბამისად, მათი ეფექტური გადამუშავებისა და შენახვისთვის მონაცემთა ინჟინრებზე მოთხოვნა მომავალში საკმაოდ გაიზრდება.
ეს კი ნიშნავს იმას, რომ მონაცემთა ინჟინრებს მრავალფეროვანი გზა აქვთ, აღმოაჩინონ მათი ინტერესის სფეროები და გაიღრმაონ შესაბამისი უნარები. ამაში მათ დღეს არსებული არაერთი ხელსაწყო და ტექნოლოგია ეხმარება. მაგალითად, ისეთი პოპულარული ინსტრუმენტები, როგორებიცაა Amazon Redshift, Amazon S3, Apache Cassandra, Apache HBase, Apache Kafka, Azure, PostgreSQL, Redis. რა თქმა უნდა, არ არის აუცილებელი, რომ თითოეული ხელსაწყოს გამოყენება იცოდე, მაგრამ ეს ჩამონათვალი კარგად აჩვენებს, რამდენად მრავალმხრივია მონაცემთა ინჟინერიის სამყარო. ხოლო რომელი ტექნიკის საშუალებით შეასრულებ დავალებებს, ეს შენს სურვილსა და არჩევანზეა დამოკიდებული.
რადგანაც მონაცემთა ინჟინრები Software Engineering უნარებსაც ფლობენ, მათ ასევე შეუძლიათ ციფრული პროდუქტის შექმნაც. თუკი გსურს, რომ მონაწილეობა მიიღო სტარტაპის განვითარებაში ან გახდე ანტრეპრენერი და საკუთარი კომპანია დააარსო, ამ პროფესიის შესწავლა ნამდვილად გამოგადგება. მონაცემთა ინჟინერიისთვის საჭირო ტექნიკები დაგეხმარება როგორც ციფრული პროდუქტის შექმნაში, ასევე მისი მუშაობის ანალიზშიც.
თუ შენთვის დისტანციურად მუშაობა უფრო კომფორტულია, მონაცემთა ინჟინერია ამისთვის კარგი არჩევანია. უმეტესი დავალების შესრულება ოფისში ყოფნას არ მოითხოვს. სპეციალისტებზე არსებული მაღალი მოთხოვნიდან გამომდინარე კი, ნამდვილად შესაძლებელია, რომ დისტანციური სამსახური იპოვო ან მცირე ხნიან კერძო პროექტებზე იმუშაო. გარდა ამისა, შეგიძლია შენი წვლილი შეიტანო მონაცემთა მეცნიერების საზოგადოების განვითარებაში. საშუალოდ, პროფესიონალი დეველოპერების 65% წელიწადში ერთხელ ან მეტჯერ Stack Overflow-ში Open Source პროექტებს ათავსებს. ასე რომ, შენც შეგიძლია ცვლილებების მოხდენა და ახალი ტექნიკების განვითარება და დახვეწა სფეროში მომუშავე ადამიანებისთვის.
მართალია, სამსახურის ძიებისას მხოლოდ ხელფასის ფაქტორი არ უნდა იყოს გადამწყვეტი. თუმცა ვერ უარვყოფთ, რომ ამ პროცესში მას მაინც დიდი მნიშვნელობა ენიჭება. მონაცემთა ინჟინრების საშუალო შემოსავალი კი გულგრილს არ დაგტოვებს – ეს რიცხვი $117,000-ის ტოლია.
ეს მონაცემი გასაკვირი სულაც არ არის. მონაცემთა ინჟინერიისთვის საჭირო უნარები, როგორებიცაა Python, SQL, ერთ-ერთი ყველზე მაღალანაზღაურებადი ცოდნაა. LinkedIn-ის მიხედვით, ვაკანსიების რაოდენობით მონაცემთა ინჟინრის პოზიციაზე გაცილებით მეტი განცხადებაა (112,500-მდე ვაკანსია) გამოქვეყნებული, ვიდრე მონაცემთა მეცნიერებზე (70,000-მდე ვაკანსია). მოთხოვნა კი ძალიან მზარდია – 2019 წელს იგი 88%-ით გაიზარდა წინა წელთან შედარებით. ეს ტენდენცია კი მომავალშიც აუცილებლად შენარჩუნდება.
თუ მონაცემთა ინჟინერიის განხრით არ გსურს მუშაობის დაწყება და მონაცემთა მეცნიერის პოზიცია უფრო გიზიდავს, შენთვის მაინც სასარგებლო იქნება ამ მხრივ ცოდნის მიღება:
როგორც ხედავ, მონაცემთა ინჟინერია თავგადასავლებით სავსე სფეროა. ის არასდროს მოგაკლებს ახალ და საინტერესო გამოწვევებს. ასე რომ, თუკი გსურს, რომ მომავალში ერთ-ერთ ყველაზე მოთხოვნად და მაღალანაზღაურებად უნარებს ფლობდე, დაიწყე მონაცემთა ინჟინერიის შესწავლა. შემოგვიერთდი Commschool-ში!
