डेटा इंजीनियरिंग का मतलब क्या है?

लोकप्रिय मांग के कारण, DataCamp एक डेटा इंजीनियरिंग ट्रैक बनाने की तैयारी कर रहा है। लगातार फैलते डेटा साइंस ब्रह्मांड में अधिकांश शब्दों की तरह, “डेटा इंजीनियरिंग” की परिभाषा को लेकर काफी अस्पष्टता है। कुछ डेटा इंजीनियर बहुत सारा रिपोर्टिंग और डैशबोर्डिंग करते हैं। कुछ अपना अधिकांश समय डेटा पाइपलाइनों पर काम करने में बिताते हैं। अन्य, डेटा साइंटिस्ट्स के Python कोड को लेकर उसे Java या C में तेज़ी से चलने लायक बनाते हैं।

कोर्स निर्माण शुरू करने के लिए, हमें “डेटा इंजीनियर” की एक एकल परिभाषा चुननी होगी जिस पर हम काम कर सकें। बहुत विचार-विमर्श के बाद, हमने अमेरिकी टेलीविज़न शो “Law and Order” को परिभाषित रूप में उद्धृत करने का निर्णय लिया:

डेटा इंजीनियर्स बनाम डेटा एनालिस्ट्स बनाम डेटा साइंटिस्ट्स

डेटा साइंस की दुनिया में, डेटा तीन अलग-अलग किंतु समान रूप से महत्वपूर्ण पेशों द्वारा प्रतिनिधित्व किया जाता है:

• डेटा इंजीनियर्स, जो प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके डेटा और डेटाबेस तक स्वच्छ, विश्वसनीय और प्रदर्शनक्षम पहुँच सुनिश्चित करते हैं
• डेटा एनालिस्ट्स, जो प्रोग्रामिंग भाषाओं, स्प्रेडशीट्स और बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल्स का उपयोग कर वर्तमान में मौजूद डेटा का वर्णन और वर्गीकरण करते हैं
• डेटा साइंटिस्ट्स, जो मौजूदा जानकारी के आधार पर भविष्य के डेटा की भविष्यवाणी करने के लिए एल्गोरिद्म का उपयोग करते हैं

उदाहरण

उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि कोई कंपनी अपनी वेबसाइट पर कई तरह के सोफे बेचती है। जब भी वेबसाइट का कोई विज़िटर किसी विशेष सोफे पर क्लिक करता है, तो एक नया डेटा बिंदु बनता है। एक डेटा इंजीनियर यह परिभाषित करेगा कि इस डेटा को कैसे एकत्र किया जाए, प्रत्येक क्लिक इवेंट में कौन-सा मेटाडेटा जोड़ा जाना चाहिए, और डेटा को आसान पहुँच योग्य फ़ॉर्मैट में कैसे संग्रहीत किया जाए। एक डेटा एनालिस्ट ऐसे विज़ुअलाइज़ेशन बनाएगा जो सेल्स और मार्केटिंग को यह ट्रैक करने में मदद करें कि कौन-सा सोफा कौन खरीद रहा है और कंपनी कितना पैसा कमा रही है। एक डेटा साइंटिस्ट यह देखेगा कि किन ग्राहकों ने कौन-सा सोफा खरीदा और उस आधार पर वेबसाइट के प्रत्येक नए विज़िटर के लिए उपयुक्त सोफा की भविष्यवाणी करेगा।

डेटा इंजीनियर क्या होता है?

कई संगठनों में, डेटा टीम पर पहली भर्तियाँ डेटा इंजीनियर्स की होती हैं। एकत्रित डेटा का विश्लेषण करने और प्रेडिक्टिव तरीकों से उपयोग करने से पहले उसे व्यवस्थित और स्वच्छ करना आवश्यक होता है। डेटा इंजीनियर्स इस प्रक्रिया की शुरुआत संग्रहीत डेटा की सूची बनाकर करते हैं, जिसे डेटा स्कीमा कहा जाता है। अगला कदम डेटा को संग्रहीत करने के लिए एक विश्वसनीय, आसानी से सुलभ स्थान चुनना होता है, जिसे डेटा वेयरहाउस कहा जाता है। डेटा वेयरहाउसिंग सिस्टम के उदाहरणों में Amazon Redshift या Google Cloud शामिल हैं। अंत में, डेटा इंजीनियर्स ETL (Extract, Transform and Load) प्रक्रियाएँ बनाते हैं ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि डेटा डेटा वेयरहाउस तक पहुँच जाए।

जैसे-जैसे कोई संगठन बढ़ता है, डेटा इंजीनियर्स नए डेटा स्रोतों को डेटा इकोसिस्टम में एकीकृत करने और संग्रहीत डेटा को अलग-अलग विश्लेषण टूल्स में भेजने के लिए ज़िम्मेदार होते हैं। जब डेटा वेयरहाउस बहुत बड़ा हो जाता है, तो डेटा इंजीनियर्स को विश्लेषण को प्रदर्शनक्षम बनाने के नए तरीके खोजने पड़ते हैं, जैसे विश्लेषण को पैरेललाइज़ करना या तेज़ क्वेरी के लिए छोटे सबसेट बनाना।

तीनों पेशों के बीच संबंध

डेटा साइंस ब्रह्मांड के भीतर, इन तीनों पेशों के बीच हमेशा कुछ न कुछ ओवरलैप होता है। डेटा इंजीनियर्स अक्सर साधारण डेटा विश्लेषण परियोजनाओं के लिए ज़िम्मेदार होते हैं या डेटा साइंटिस्ट्स द्वारा लिखे एल्गोरिद्म को अधिक मज़बूत फ़ॉर्मैट में बदलते हैं जिन्हें पैरेलल में चलाया जा सके। डेटा एनालिस्ट्स और डेटा साइंटिस्ट्स को भी बुनियादी डेटा इंजीनियरिंग कौशल सीखने पड़ते हैं, खासकर यदि वे किसी शुरुआती-चरण के स्टार्टअप में काम कर रहे हों जहाँ इंजीनियरिंग संसाधन सीमित हों।

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