تويت
هندسة البيانات (Data Engineering) تشير إلى العمليات والمهام المرتبطة بتصميم وبناء البنية التحتية للبيانات، وضمان جودة وتوفر البيانات للاستخدام الفعّال. يتضمن ذلك جمع البيانات من مصادر متنوعة، تحويلها وتخزينها بشكل مناسب، وضمان أنها قابلة للوصول والتحليل.
مهام هندسة البيانات قد تتضمن:
هذه المهام تسهم في إعداد البيانات بشكل صحيح لاستخدامها في تحليلات البيانات واستخدامها في تدفقات العمل الخاصة بالشركات والمؤسسات
هندسة البيانات هي عملية تصميم وبناء الأنظمة التي تتيح للأشخاص جمع وتحليل البيانات الأولية من مصادر وتنسيقات متعددة. تعمل هذه الأنظمة على تمكين الأشخاص من العثور على تطبيقات عملية للبيانات، والتي يمكن للشركات استخدامها لتحقيق النجاح.
لماذا تعتبر هندسة البيانات مهمة؟
تمتلك الشركات من جميع الأحجام كميات هائلة من البيانات المتباينة التي يمكن البحث فيها للإجابة على أسئلة العمل المهمة. تم تصميم هندسة البيانات لدعم العملية، مما يتيح لمستهلكي البيانات، مثل المحللين وعلماء البيانات والمديرين التنفيذيين، فحص جميع البيانات المتاحة بشكل موثوق وسريع وآمن.
يمثل تحليل البيانات تحديًا نظرًا لأن البيانات تتم إدارتها بواسطة تقنيات مختلفة ويتم تخزينها في هياكل مختلفة. ومع ذلك، فإن الأدوات المستخدمة للتحليل تفترض أن البيانات تتم إدارتها بواسطة نفس التكنولوجيا ويتم تخزينها في نفس البنية. يمكن أن يسبب هذا الصدع صداعًا لأي شخص يحاول الإجابة على أسئلة حول أداء الأعمال.
على سبيل المثال، ضع في اعتبارك جميع البيانات التي تجمعها العلامة التجارية عن عملائها:
يحتوي نظام واحد على معلومات حول الفواتير والشحن
نظام آخر يحافظ على تاريخ الطلب
وتقوم الأنظمة الأخرى بتخزين دعم العملاء والمعلومات السلوكية وبيانات الطرف الثالث
توفر هذه البيانات معًا رؤية شاملة للعميل. ومع ذلك، فإن مجموعات البيانات المختلفة هذه مستقلة، مما يجعل الإجابة على أسئلة معينة - مثل أنواع الطلبات التي تؤدي إلى أعلى تكاليف دعم العملاء - أمرًا صعبًا للغاية.
تعمل هندسة البيانات على توحيد مجموعات البيانات هذه وتتيح لك العثور على إجابات لأسئلتك بسرعة وكفاءة.
ماذا يفعل مهندسو البيانات؟
هندسة البيانات هي مهارة مطلوبة بشكل متزايد. مهندسو البيانات هم الأشخاص الذين يصممون النظام الذي يوحد البيانات ويمكنه مساعدتك في التنقل بينها. يقوم مهندسو البيانات بالعديد من المهام المختلفة بما في ذلك:
الاستحواذ: العثور على جميع مجموعات البيانات المختلفة حول الشركة
التطهير: البحث عن أي أخطاء في البيانات وتنظيفها
التحويل: إعطاء جميع البيانات تنسيقًا مشتركًا
توضيح: تفسير البيانات التي يمكن تفسيرها بطرق متعددة
إلغاء البيانات المكررة: إزالة النسخ المكررة من البيانات
بمجرد الانتهاء من ذلك، يمكن تخزين البيانات في مستودع مركزي مثل بحيرة البيانات أو بحيرة البيانات. يمكن لمهندسي البيانات أيضًا نسخ ونقل مجموعات فرعية من البيانات إلى مستودع البيانات.
لماذا تحتاج البيانات إلى المعالجة من خلال هندسة البيانات؟
يلعب مهندسو البيانات دورًا حاسمًا في تصميم وتشغيل ودعم البيئات المتزايدة التعقيد التي تدعم تحليلات البيانات الحديثة. تاريخيًا، قام مهندسو البيانات بتصميم مخططات مستودع البيانات بعناية، مع هياكل الجداول والفهارس المصممة لمعالجة الاستعلامات بسرعة لضمان الأداء المناسب. مع ظهور بحيرات البيانات، أصبح لدى مهندسي البيانات المزيد من البيانات لإدارة وتقديمها إلى مستهلكي البيانات النهائية لإجراء التحليلات. قد تكون البيانات المخزنة في بحيرات البيانات غير منظمة وغير منسقة - فهي تحتاج إلى اهتمام مهندسي البيانات قبل أن تتمكن الشركة من استخلاص القيمة منها.
لحسن الحظ، بمجرد تنظيف مجموعة البيانات وتنسيقها بالكامل من خلال هندسة البيانات، تصبح قراءتها وفهمها أسهل وأسرع. نظرًا لأن الشركات تقوم بإنشاء البيانات باستمرار، فمن المهم العثور على برنامج يعمل على أتمتة بعض هذه العمليات.
ستعمل مجموعة البرامج المناسبة على استخراج كمية هائلة من المعلومات والقيمة من بياناتك، مما يؤدي إلى إنشاء رحلات شاملة للبيانات المعروفة باسم "خطوط أنابيب البيانات". أثناء انتقال المعلومات عبر خط الأنابيب، قد يتم تحويلها وإثرائها وتلخيصها عدة مرات.
أدوات ومهارات هندسة البيانات
يستخدم مهندسو البيانات العديد من الأدوات المختلفة للعمل مع البيانات. يستخدمون مجموعة مهارات متخصصة لإنشاء خطوط أنابيب بيانات شاملة تنقل البيانات من أنظمة المصدر إلى الوجهات المستهدفة.
يعمل مهندسو البيانات باستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات، بما في ذلك:
أدوات ETL: تقوم أدوات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) بنقل البيانات بين الأنظمة. فهم يصلون إلى البيانات، ثم يطبقون قواعد "لتحويل" البيانات من خلال خطوات تجعلها أكثر ملاءمة للتحليل.
SQL: لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) هي اللغة القياسية للاستعلام عن قواعد البيانات العلائقية.
بايثون: بايثون هي لغة برمجة عامة. قد يختار مهندسو البيانات استخدام Python لمهام ETL.
تخزين البيانات السحابية: بما في ذلك Amazon S3 وAzure Data Lake Storage (ADLS) وGoogle Cloud Storage وما إلى ذلك.
محركات الاستعلام: تقوم المحركات بتشغيل الاستعلامات على البيانات لإرجاع الإجابات. قد يعمل مهندسو البيانات مع محركات مثل Dremio Sonar وSpark وFlink وغيرها.
هندسة البيانات مقابل علوم البيانات
هندسة البيانات وعلوم البيانات مهارتان متكاملتان. يساعد مهندسو البيانات في جعل البيانات موثوقة ومتسقة للتحليل. يحتاج علماء البيانات إلى بيانات موثوقة للتعلم الآلي واستكشاف البيانات والمشاريع التحليلية الأخرى التي تتضمن مجموعات كبيرة من البيانات. قد يعتمد علماء البيانات على مهندسي البيانات للعثور على البيانات وإعدادها لتحليلها.
مهام هندسة البيانات قد تتضمن:
- جمع البيانات: استخراج البيانات من مصادر متعددة مثل قواعد البيانات، ملفات السجل، ومصادر الوسائط الاجتماعية.
- تحويل البيانات (Data Transformation): تغيير تنسيق البيانات أو هيكلها لتكون قابلة للتخزين بشكل فعّال أو لتكون قابلة للتحليل بطرق محددة.
- تخزين البيانات (Data Storage): اختيار وتنفيذ نظم تخزين البيانات المناسبة مثل قواعد البيانات العاملة بنظام العمود أو الصف، أو تقنيات تخزين البيانات الكبيرة مثل Hadoop أو Spark.
- تأمين البيانات (Data Security): حماية البيانات من الوصول غير المصرح به والحفاظ على خصوصيتها وسلامتها.
- توفير البيانات (Data Provisioning): جعل البيانات متاحة للمستخدمين النهائيين بشكل فعّال وفعّال.
- تحسين الأداء (Performance Optimization): تحسين أداء نظم البيانات لضمان استجابة سريعة وكفاءة في التحليل.
- إدارة الأخطاء والاستعداد (Error Handling and Recovery): التعامل مع الأخطاء واستعادة البيانات بشكل فعّال في حال حدوث مشكلات.
هذه المهام تسهم في إعداد البيانات بشكل صحيح لاستخدامها في تحليلات البيانات واستخدامها في تدفقات العمل الخاصة بالشركات والمؤسسات
هندسة البيانات هي عملية تصميم وبناء الأنظمة التي تتيح للأشخاص جمع وتحليل البيانات الأولية من مصادر وتنسيقات متعددة. تعمل هذه الأنظمة على تمكين الأشخاص من العثور على تطبيقات عملية للبيانات، والتي يمكن للشركات استخدامها لتحقيق النجاح.
لماذا تعتبر هندسة البيانات مهمة؟
تمتلك الشركات من جميع الأحجام كميات هائلة من البيانات المتباينة التي يمكن البحث فيها للإجابة على أسئلة العمل المهمة. تم تصميم هندسة البيانات لدعم العملية، مما يتيح لمستهلكي البيانات، مثل المحللين وعلماء البيانات والمديرين التنفيذيين، فحص جميع البيانات المتاحة بشكل موثوق وسريع وآمن.
يمثل تحليل البيانات تحديًا نظرًا لأن البيانات تتم إدارتها بواسطة تقنيات مختلفة ويتم تخزينها في هياكل مختلفة. ومع ذلك، فإن الأدوات المستخدمة للتحليل تفترض أن البيانات تتم إدارتها بواسطة نفس التكنولوجيا ويتم تخزينها في نفس البنية. يمكن أن يسبب هذا الصدع صداعًا لأي شخص يحاول الإجابة على أسئلة حول أداء الأعمال.
على سبيل المثال، ضع في اعتبارك جميع البيانات التي تجمعها العلامة التجارية عن عملائها:
يحتوي نظام واحد على معلومات حول الفواتير والشحن
نظام آخر يحافظ على تاريخ الطلب
وتقوم الأنظمة الأخرى بتخزين دعم العملاء والمعلومات السلوكية وبيانات الطرف الثالث
توفر هذه البيانات معًا رؤية شاملة للعميل. ومع ذلك، فإن مجموعات البيانات المختلفة هذه مستقلة، مما يجعل الإجابة على أسئلة معينة - مثل أنواع الطلبات التي تؤدي إلى أعلى تكاليف دعم العملاء - أمرًا صعبًا للغاية.
تعمل هندسة البيانات على توحيد مجموعات البيانات هذه وتتيح لك العثور على إجابات لأسئلتك بسرعة وكفاءة.
ماذا يفعل مهندسو البيانات؟
هندسة البيانات هي مهارة مطلوبة بشكل متزايد. مهندسو البيانات هم الأشخاص الذين يصممون النظام الذي يوحد البيانات ويمكنه مساعدتك في التنقل بينها. يقوم مهندسو البيانات بالعديد من المهام المختلفة بما في ذلك:
الاستحواذ: العثور على جميع مجموعات البيانات المختلفة حول الشركة
التطهير: البحث عن أي أخطاء في البيانات وتنظيفها
التحويل: إعطاء جميع البيانات تنسيقًا مشتركًا
توضيح: تفسير البيانات التي يمكن تفسيرها بطرق متعددة
إلغاء البيانات المكررة: إزالة النسخ المكررة من البيانات
بمجرد الانتهاء من ذلك، يمكن تخزين البيانات في مستودع مركزي مثل بحيرة البيانات أو بحيرة البيانات. يمكن لمهندسي البيانات أيضًا نسخ ونقل مجموعات فرعية من البيانات إلى مستودع البيانات.
لماذا تحتاج البيانات إلى المعالجة من خلال هندسة البيانات؟
يلعب مهندسو البيانات دورًا حاسمًا في تصميم وتشغيل ودعم البيئات المتزايدة التعقيد التي تدعم تحليلات البيانات الحديثة. تاريخيًا، قام مهندسو البيانات بتصميم مخططات مستودع البيانات بعناية، مع هياكل الجداول والفهارس المصممة لمعالجة الاستعلامات بسرعة لضمان الأداء المناسب. مع ظهور بحيرات البيانات، أصبح لدى مهندسي البيانات المزيد من البيانات لإدارة وتقديمها إلى مستهلكي البيانات النهائية لإجراء التحليلات. قد تكون البيانات المخزنة في بحيرات البيانات غير منظمة وغير منسقة - فهي تحتاج إلى اهتمام مهندسي البيانات قبل أن تتمكن الشركة من استخلاص القيمة منها.
لحسن الحظ، بمجرد تنظيف مجموعة البيانات وتنسيقها بالكامل من خلال هندسة البيانات، تصبح قراءتها وفهمها أسهل وأسرع. نظرًا لأن الشركات تقوم بإنشاء البيانات باستمرار، فمن المهم العثور على برنامج يعمل على أتمتة بعض هذه العمليات.
ستعمل مجموعة البرامج المناسبة على استخراج كمية هائلة من المعلومات والقيمة من بياناتك، مما يؤدي إلى إنشاء رحلات شاملة للبيانات المعروفة باسم "خطوط أنابيب البيانات". أثناء انتقال المعلومات عبر خط الأنابيب، قد يتم تحويلها وإثرائها وتلخيصها عدة مرات.
أدوات ومهارات هندسة البيانات
يستخدم مهندسو البيانات العديد من الأدوات المختلفة للعمل مع البيانات. يستخدمون مجموعة مهارات متخصصة لإنشاء خطوط أنابيب بيانات شاملة تنقل البيانات من أنظمة المصدر إلى الوجهات المستهدفة.
يعمل مهندسو البيانات باستخدام مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات، بما في ذلك:
أدوات ETL: تقوم أدوات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) بنقل البيانات بين الأنظمة. فهم يصلون إلى البيانات، ثم يطبقون قواعد "لتحويل" البيانات من خلال خطوات تجعلها أكثر ملاءمة للتحليل.
SQL: لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) هي اللغة القياسية للاستعلام عن قواعد البيانات العلائقية.
بايثون: بايثون هي لغة برمجة عامة. قد يختار مهندسو البيانات استخدام Python لمهام ETL.
تخزين البيانات السحابية: بما في ذلك Amazon S3 وAzure Data Lake Storage (ADLS) وGoogle Cloud Storage وما إلى ذلك.
محركات الاستعلام: تقوم المحركات بتشغيل الاستعلامات على البيانات لإرجاع الإجابات. قد يعمل مهندسو البيانات مع محركات مثل Dremio Sonar وSpark وFlink وغيرها.
هندسة البيانات مقابل علوم البيانات
هندسة البيانات وعلوم البيانات مهارتان متكاملتان. يساعد مهندسو البيانات في جعل البيانات موثوقة ومتسقة للتحليل. يحتاج علماء البيانات إلى بيانات موثوقة للتعلم الآلي واستكشاف البيانات والمشاريع التحليلية الأخرى التي تتضمن مجموعات كبيرة من البيانات. قد يعتمد علماء البيانات على مهندسي البيانات للعثور على البيانات وإعدادها لتحليلها.
