“डेटा इंजीनियर अलमारी बनाते हैं, वे लकड़ी और औज़ार इकट्ठा करते हैं और उसे जोड़ते हैं। एनालिटिक्स इंजीनियर अलमारी खोलते हैं और प्लेटें, मग और कटोरे रखना शुरू करते हैं और उन्हें एक निश्चित क्रम में सजाते हैं। यह विशेष रंगों, आकारों या साइज़ के अनुसार सजा सकते हैं। फिर डेटा एनालिस्ट अलमारी में जाते हैं और जानते हैं कि सब कुछ कहाँ है क्योंकि वह अच्छी तरह से सजा हुआ है। वे फिर वह छोटा नीला मग उठा सकते हैं जिसकी उन्हें तलाश थी और चाय बना सकते हैं!”
एनालिटिक्स इंजीनियरिंग के उभरने से पहले, डेटा एनालिस्ट Tableau या Power BI जैसे विज़ुअलाइज़ेशन टूल का उपयोग करके हितधारकों को इनसाइट्स देते थे। ये टूल डेटा प्रस्तुत करने के लिए बेहतरीन हैं, लेकिन डेटा को ट्रांसफॉर्म और स्टोर करने के लिए सर्वोत्तम तरीके नहीं हैं।
ऐसा परिदृश्य कल्पना करें जहाँ एक डेटा इंजीनियर एक डेटा पाइपलाइन डिप्लॉय करता है जो मार्केटिंग डेटा लोड करती है, लेकिन डेटा गुणवत्ता कमज़ोर है। केवल मार्केटिंग टीम के भीतर डेटा एनालिस्ट के पास ही डेटा की गुणवत्ता सुधारने और रूपांतरित करने के लिए आवश्यक डोमेन ज्ञान है। हालांकि, वे डेटा इंजीनियर जैसा ही टेक्नोलॉजी स्टैक इस्तेमाल नहीं करेंगे।
उधर, डेटा इंजीनियरों के पास यह डोमेन ज्ञान नहीं होता कि किन ट्रांसफॉर्मेशन की आवश्यकता है, और वे आमतौर पर पूरे व्यवसाय से आने वाले उच्च-प्राथमिकता कार्यों में व्यस्त रहते हैं। नतीजतन, एनालिस्ट को Tableau या Power BI में डेटा ट्रांसफॉर्म करना पड़ सकता है या रिलेशनल डेटाबेस में अपना अस्थायी टेबल बनाना पड़ सकता है। इससे अक्षमता आती है और इनसाइट प्राप्त करने में अधिक समय लगता है।
यहीं पर एनालिटिक्स इंजीनियर आते हैं। एनालिटिक्स इंजीनियर, डेटा एनालिस्ट और डेटा इंजीनियर के बीच बैठते हैं। ऊपर के परिदृश्य में, उनके पास ट्रांसफॉर्मेशन को ऑप्टिमाइज़ करने की तकनीकी क्षमता के साथ-साथ डोमेन ज्ञान भी होगा।
डेटा एनालिस्ट के साथ निकटता से काम करके, एनालिटिक्स इंजीनियर उपयुक्त टूल और तकनीकों से डेटा को रूपांतरित कर, डेटा एनालिस्ट के उपयोग के लिए स्वच्छ डेटा दे सकते हैं।
एनालिटिक्स इंजीनियर अन्य डेटा भूमिकाओं से कैसे भिन्न हैं?
विभिन्न भूमिकाओं के बीच की सीमाएँ धुंधली हैं, तो एनालिटिक्स इंजीनियर अन्य डेटा भूमिकाओं से कैसे भिन्न हैं, और क्या वे एक साथ काम करते हैं?
एनालिटिक्स इंजीनियर बनाम डेटा एनालिस्ट
डेटा एनालिस्ट का दायित्व डेटा का विश्लेषण करना और अपने विश्लेषण से प्राप्त इनसाइट्स की रिपोर्ट करना होता है। उन्हें डेटा विश्लेषण वर्कफ़्लो की गहरी समझ होती है और वे कोडिंग एवं नॉन-कोडिंग टूल के संयोजन से अपनी अंतर्दृष्टियाँ रिपोर्ट करते हैं। डेटा एनालिस्ट आम तौर पर SQL और Power BI या Tableau जैसे बिज़नेस इंटेलिजेंस टूल में कुशल होते हैं, और R या Python जैसे टूल का सीमित उपयोग करते हैं।
एनालिटिक्स इंजीनियर डेटा एनालिस्ट के साथ मिलकर ऐसे डेटा मॉडल ऑप्टिमाइज़ करते हैं जो उपभोग के लिए तैयार हों। वे डेटा के आसपास डाक्यूमेंटेशन को बनाए रखने के भी ज़िम्मेदार होते हैं, जिससे डेटा एनालिस्ट तेजी से इनसाइट्स खोज सकें।
एनालिटिक्स इंजीनियर बनाम डेटा इंजीनियर
डेटा इंजीनियर यह सुनिश्चित करने के लिए ज़िम्मेदार होते हैं कि सही डेटा सही लोगों तक पहुँचे। वे वह इन्फ्रास्ट्रक्चर और डेटा पाइपलाइंस बनाते और बनाए रखते हैं जो विभिन्न स्रोतों से आने वाले टेराबाइट्स कच्चे डेटा को एक केंद्रीकृत स्थान पर लाते हैं, जहाँ संगठन के लिए स्वच्छ, प्रासंगिक डेटा उपलब्ध हो।
मानते हैं, यह परिभाषा एनालिटिक्स इंजीनियरिंग भूमिका के साथ काफ़ी ओवरलैप करती है। हालांकि, अलमारी वाली उपमा को फिर से देखें तो, डेटा इंजीनियर यह सुनिश्चित करने के ज़िम्मेदार होते हैं कि एनालिटिक्स इंजीनियरों के पास वे सही डेटा स्रोत हों जिन्हें वे डेटा टीम के डेटा एनालिस्ट के लिए व्यवस्थित और मॉडल कर सकें।
इसके अलावा, डेटा इंजीनियर स्वामित्व वाले स्रोतों से कस्टम API और ETL पाइपलाइंस सेटअप करने के ज़िम्मेदार होते हैं—जबकि एनालिटिक्स इंजीनियर अपना अधिक समय Google Analytics जैसे वेंडर API से आने वाली पाइपलाइंस को बेहतर बनाने पर लगाते हैं।
एनालिटिक्स इंजीनियर बनाम डेटा साइंटिस्ट
डेटा साइंटिस्ट संगठन के डेटा से सार्थक इनसाइट्स की जाँच, निष्कर्षण और रिपोर्टिंग करते हैं। वे इन इनसाइट्स को गैर-तकनीकी हितधारकों तक पहुँचाते हैं और मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो की अच्छी समझ रखते हैं तथा उन्हें व्यावसायिक अनुप्रयोगों से जोड़ते हैं। वे लगभग पूरी तरह से SQL, Python और R जैसे कोडिंग टूल के साथ काम करते हैं, विश्लेषण करते हैं और अक्सर बिग डेटा टूल का उपयोग करते हैं।
डेटा साइंटिस्ट और एनालिटिक्स इंजीनियर के बीच संबंध, डेटा एनालिस्ट और एनालिटिक्स इंजीनियर के बीच संबंध के समान है। एनालिटिक्स इंजीनियर डेटा साइंटिस्ट को डेटा साफ़ करने और डेटा सेट ऑप्टिमाइज़ करने में कम, और इनसाइट्स पर अधिक ध्यान देने में सक्षम बनाते हैं।
एनालिटिक्स इंजीनियर बनाम मशीन लर्निंग इंजीनियर
मशीन लर्निंग इंजीनियर ऐसे मशीन लर्निंग सिस्टम का डिज़ाइन और परिनियोजन करते हैं जो संगठन के डेटा से भविष्यवाणियाँ करते हैं। वे ग्राहक चर्न और लाइफटाइम वैल्यू जैसी समस्याएँ हल करते हैं और संगठन के उपयोग के लिए मॉडल डिप्लॉय करने के ज़िम्मेदार होते हैं। वे केवल कोडिंग-आधारित टूल के साथ काम करते हैं और अपने समकक्षों की तुलना में कहीं अधिक प्रौद्योगिकी-केंद्रित होते हैं।
एनालिटिक्स इंजीनियर का ध्यान अधिकतर डेटा एनालिस्ट और डेटा साइंटिस्ट को सक्षम बनाने पर होता है, जो व्यवसायिक हितधारकों को इनसाइट्स देने के ज़िम्मेदार होते हैं।
एनालिटिक्स इंजीनियर जॉब तुलना
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डेटा एनालिस्ट |
डेटा इंजीनियर |
डेटा साइंटिस्ट |
मशीन लर्निंग इंजीनियर |
एनालिटिक्स इंजीनियर |
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डेटा का विश्लेषण करें और हितधारकों को इनसाइट्स रिपोर्ट करें ऐसे डैशबोर्ड बनाएं जिन्हें व्यापक संगठन उपयोग करता है सिफारिशों के लिए विषय-वस्तु विशेषज्ञता और डोमेन ज्ञान का उपयोग करें |
वेंडर और स्वामित्व वाले API का उपयोग करके ETL डेटा पाइपलाइंस बनाएँ और उनका रखरखाव करें डेटा लेक या वेयरहाउस में डेटा को ऑप्टिमाइज़ और केंद्रीकृत करें डेटा को मशीन लर्निंग पाइपलाइंस तक पहुँचाएँ क्लाउड में डेटा प्रोसेस करें |
डेटा का विश्लेषण करें और हितधारकों को इनसाइट्स रिपोर्ट करें A/B टेस्ट जैसे प्रयोग डिज़ाइन करें ऐसे डैशबोर्ड डिप्लॉय करें जिन्हें व्यापक संगठन उपयोग करता है सुपरवाइज़्ड और अनसुपरवाइज़्ड लर्निंग वर्कफ़्लो विकसित करें टाइम-सीरीज़, टेक्स्ट, जियोस्पेशियल, या इमेज डेटा जैसे नॉन-स्टैंडर्ड डेटा प्रकारों का विश्लेषण करें |
मशीन लर्निंग मॉडल ट्रेन और डिप्लॉय करें प्रोडक्शन में मशीन लर्निंग मॉडल के प्रदर्शन की निगरानी करें और उसे बेहतर बनाएं मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो पर सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की सर्वोत्तम प्रथाएँ लागू करें (CI/CD) |
डेटा इंजीनियर द्वारा बनाई गई पाइपलाइंस को उपभोग के लिए ऑप्टिमाइज़ करें डेटा एनालिस्ट और साइंटिस्ट द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा मॉडलों पर इंजीनियरिंग की सर्वोत्तम प्रथाएँ लागू करें डेटा पर डाक्यूमेंटेशन विकसित करें, मानकीकृत करें और उसमें सुधार करें |
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R या Python SQL, Power BI, Tableau |
R या Python SQL Git, Shell और कमांड-लाइन टूल Airflow या Spark जैसे बिग डेटा टूल AWS, Azure, GCP, या Snowflake जैसे क्लाउड-आधारित टूल |
R या Python SQL Git, Shell, और कमांड-लाइन टूल Airflow या Spark जैसे बिग डेटा टूल |
R या Python SQL Git, Shell, और कमांड-लाइन टूल Airflow या Spark जैसे बिग डेटा टूल |
R या Python SQL Git, Shell, और कमांड-लाइन टूल AWS, Azure, GCP, Snowflake या dbt जैसे क्लाउड-आधारित टूल |
एनालिटिक्स इंजीनियर वेतन
एनालिटिक्स इंजीनियर की भूमिका अभी नई है, जिसका अर्थ है कि बाजार में ऐसे लोग कम हैं जिनके पास इस भूमिका में सफलता के लिए आवश्यक इंजीनियरिंग और एनालिटिक्स कौशल का सटीक मिश्रण हो। इससे मुआवज़े के नज़रिए से यह भूमिका अत्यंत आकर्षक बनती है। नीचे संयुक्त राज्य अमेरिका में एनालिटिक्स इंजीनियरिंग भूमिकाओं के लिए संभावित वेतन-सीमाओं का एक अंदाज़ा दिया गया है।
- Glassdoor: Glassdoor के अनुसार, एनालिटिक्स इंजीनियर औसतन प्रति वर्ष $91,080 कमाते हैं। साथ ही, स्थान और कंपनी के आधार पर, वेतन प्रति वर्ष $208,000 तक जा सकता है।
- Comparably: Comparably के अनुसार, एनालिटिक्स इंजीनियर औसतन प्रति वर्ष $100,305 कमाते हैं। साथ ही, स्थान और कंपनी के आधार पर, वेतन प्रति वर्ष $185,000 तक जा सकता है।
हालाँकि ऊपर दिए गए आँकड़े विभिन्न एनालिटिक्स इंजीनियरिंग भूमिकाओं के मोटे तौर पर दायरे को दर्शाते हैं, यह भी उल्लेखनीय है कि Netflix जैसी अत्यधिक परिपक्व डेटा कंपनियाँ डेटा भूमिकाओं के लिए व्यक्तिगत मुआवज़ा बाज़ार के उच्चतम दायरे में भुगतान करती हैं। उदाहरण के लिए, levels.FYI के अनुसार, Netflix में एनालिटिक्स इंजीनियर प्रति वर्ष $375,000 तक कमाते हैं।
एनालिटिक्स इंजीनियर कैसे बनें?
जैसे-जैसे डेटा भूमिकाएँ विशेषज्ञतापूर्ण होती जा रही हैं, अपस्किलिंग के पथ भी संकरे हो रहे हैं। ऊपर बताई गई कई डेटा भूमिकाओं के विपरीत, एनालिटिक्स इंजीनियरों को व्यापक कौशल-सेट की आवश्यकता होती है, जिसमें उन्हें निम्नलिखित जैसे टूल और अवधारणाएँ सीखनी पड़ती हैं
SQL
SQL तर्कसंगत रूप से किसी भी डेटा भूमिका में, पूरे एनालिटिक्स में सबसे व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले टूल में से एक है। सौभाग्य से, इसे सीखना और मास्टर करना भी सबसे आसान में से है। यह लेख देखें कि SQL कैसे सीखें, और यहाँ अतिरिक्त लर्निंग संसाधन भी पाएँ।
- करियर ट्रैक: Data Analyst in SQL
- स्किल ट्रैक: SQL Fundamentals
Python
Python इस समय प्रभावी रूप से सबसे लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषा है। चाहे आप एनालिटिक्स इंजीनियरिंग में आ रहे हों, या ऊपर उल्लिखित किसी भी डेटा भूमिका में, Python निश्चित रूप से उपयोगी होगी। Python सीखने के लिए आवश्यक सभी संसाधन यहाँ पाएँ और नीचे दिए गए कोर्स से शुरुआत करें।
- करियर ट्रैक: Python Programmer
- करियर ट्रैक: Data Analyst with Python
ETL टूल
ETL का अर्थ है “Extract, Transform, and Load”। ये ऐसे टूल हैं जो इंजीनियरों को ऐसी डेटा पाइपलाइंस सेटअप करने देते हैं जो विभिन्न स्रोतों से डेटा निकालें, उसे उपभोग योग्य डेटा में रूपांतरित करें, और उन्हें डेटाबेस में लोड करें। सबसे लोकप्रिय ओपन-सोर्स ETL टूल में से एक Airflow है। इस कोर्स में Airflow को एक्शन में देखें।
क्लाउड कंप्यूटिंग टूल
हालाँकि “क्लाउड कंप्यूटिंग टूल” एक छत्र शब्द है, एनालिटिक्स इंजीनियर और अन्य डेटा भूमिकाएँ नियमित रूप से AWS, Azure, Google Cloud, या Snowflake जैसी क्लाउड सेवाओं का उपयोग करती हैं। ये टूल डेटा टीमों को क्लाउड में डेटा और डेटा समाधानों को स्टोर, प्रोसेस और डिप्लॉय करने देते हैं। सबसे लोकप्रिय क्लाउड कंप्यूटिंग टूल AWS है। नीचे सूचीबद्ध DataCamp के AWS कोर्स देखकर आप AWS के बारे में और जान सकते हैं।
- कोर्स: AWS Cloud Concepts
- कोर्स: Introduction to AWS Boto in Python
वर्ज़न कंट्रोल
वर्ज़न कंट्रोल तर्कसंगत रूप से सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग की सर्वोत्तम प्रथाओं की रीढ़ है। संक्षेप में, यह पेशेवरों को यह ट्रैक रखने देता है कि उन्होंने कब क्या किया, वे किसी भी बदलाव को पलट सकें जिसे वे नहीं रखना चाहते, और बड़े पैमाने पर दूसरों के साथ सहयोग कर सकें।
Git जैसे कमांड-लाइन टूल आपको वर्ज़न कंट्रोल की सर्वोत्तम प्रथाएँ लागू करने देते हैं। इस चीट शीट को देखकर Git के बारे में और जानें!
संचार कौशल
हर डेटा भूमिका को किसी न किसी स्तर पर संचार कौशल की आवश्यकता होती है, लेकिन एनालिटिक्स इंजीनियरिंग में, डेटा इंजीनियर की तकनीकी क्षमता के साथ-साथ, डेटा एनालिस्ट जितने संचार कौशल भी चाहिए होते हैं। एक बेहतर संप्रेषक बनना एक कौशल है, प्रतिभा नहीं। अपनी तकनीकी संचार कौशल सुधारने के लिए Data Communication Concepts देखें।
एनालिटिक्स इंजीनियर बनें
एनालिटिक्स इंजीनियरिंग, ठीक MLOps की तरह, अभी बेहद शुरुआती चरण में है। सबसे आगे रहने के लिए, नीचे दिए गए संसाधन देखें।
डेटा साइंस लगातार विकसित हो रही है, और किसी भी आधुनिक डेटा टीम में जॉब टाइटल और भूमिकाएँ भी बदल रही हैं। डेटा साइंस के शुरुआती दिनों में, कई जॉब टाइटल में “बिग डेटा” शब्द शामिल होता था।
पिछले दो वर्षों में, जैसे-जैसे मशीन लर्निंग का संचालनात्मक उपयोग बढ़ा, अलग-अलग जॉब टाइटल में MLOps दिखने लगा। और आज, जैसे-जैसे संगठन डेटा साक्षरता और एनालिटिक्स परिपक्वता में बढ़ रहे हैं, हम एनालिटिक्स इंजीनियरिंग भूमिका का उदय देख रहे हैं।
संक्षेप में, एनालिटिक्स इंजीनियर इंजीनियरिंग और एनालिस्ट कार्यों के बीच पुल का काम करते हैं। उनका दायित्व है कि वे इंजीनियरिंग की सर्वोत्तम प्रथाओं को अपनाकर स्वच्छ, रूपांतरित डेटा सेट उपलब्ध कराएँ, जो विश्लेषण के लिए तैयार हों।
यह लेख बताने का प्रयास करता है कि एनालिटिक्स इंजीनियर क्या होते हैं और वे क्या करते हैं, साथ ही इस भूमिका की तुलना अन्य सामान्य डेटा भूमिकाओं से करता है, और एनालिटिक्स इंजीनियरिंग में प्रवेश के लिए संसाधन प्रदान करता है।
एनालिटिक्स इंजीनियर क्या है?
Dataform यह बताने के लिए एक शानदार उपमा देता है कि एनालिटिक्स इंजीनियर व्यापक डेटा टीम में कैसे फिट होते हैं—एक परिचित उदाहरण का उपयोग करके—अलमारियाँ। जब हम यह सोचते हैं कि एनालिटिक्स इंजीनियर क्यों उभर रहे हैं, तो इस उपमा को ध्यान में रखें।