Data Engineering คืออะไร​? ทำไมทุกองค์กรควรรู้จัก

ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในปัจจุบัน ธุรกิจต่างๆ เต็มไปด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งต่างๆ ข้อมูลนี้มีความเข้าใจอันมีค่าที่สามารถขับเคลื่อนการตัดสินใจ เพิ่มประสบการณ์ของลูกค้า และปรับปรุงการดำเนินงานให้คล่องตัว อย่างไรก็ตาม การควบคุมศักยภาพของข้อมูลนี้ให้เต็มที่ต้องใช้ระบบที่มีประสิทธิภาพและแข็งแกร่งในการรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูล การเข้าสู่ Data Engineering (วิศวกรข้อมูล) แกนหลักขององค์กร ที่ให้ความสำคัญกับข้อมูล บทความนี้จะเจาะลึกถึงแก่นแท้ของ วิศวกรรมข้อมูลความสำคัญสำหรับธุรกิจ Data Engineer หน้าที่และทักษะของ Data Engineers Data Engineer ทำหน้าที่อะไรบ้าง และเครื่องมือที่พวกเขาใช้ โดยนำเสนอคำแนะนำที่ครอบคลุมสำหรับนักการตลาดและแบรนด์ที่ต้องการใช้ประโยชน์จากข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ

[lwptoc title="สารบัญบทความ"]

Data Engineering คืออะไร

Data Engineering คือการออกแบบ สร้าง และรักษาระบบและโครงสร้างพื้นฐานที่ช่วยให้สามารถรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้ ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสร้าง Pipeline ข้อมูลที่แปลงข้อมูลดิบเป็นรูปแบบที่ใช้งานได้สำหรับการวิเคราะห์ เพื่อให้มั่นใจในความสมบูรณ์ คุณภาพ และการเข้าถึงข้อมูล Data Engineer คือการทำงานเบื้องหลังเพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการใช้งานเชิงวิเคราะห์และการดำเนินงาน ทำให้เป็นส่วนประกอบที่สำคัญของกลยุทธ์ใดๆ ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ความสำคัญของ Data Engineering คืออะไร

Data Engineering มีบทบาทสำคัญในการทำให้มั่นใจว่าธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างแม่นยำโดยอิงจากข้อมูลที่ถูกต้องและเชื่อถือได้ หากปราศจาก Data Engineering ธุรกิจต่างๆ จะประสบปัญหาในการรวบรวม จัดเก็บ และวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลที่สร้างขึ้น

Data Engineers ทำงานเบื้องหลังเพื่อออกแบบและสร้างโครงสร้างพื้นฐานที่จำเป็นในการสนับสนุนการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ตั้งแต่การสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลไปจนถึงการสร้างคลัง Data Lake , Data Warehouse, Data Bricks ด้วยการทำให้มั่นใจว่าธุรกิจต่างๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลคุณภาพสูง Data Engineering ช่วยขับเคลื่อนนวัตกรรม ปรับปรุงประสิทธิภาพ และเพิ่มผลกำไร

หากไม่มี Data Engineering ธุรกิจต่างๆ ก็เปรียบเสมือนผู้เล่นในเกมที่ไม่มีเครื่องมือที่เหมาะสม พวกเขาจะดิ้นรนเพื่อให้ทันกับสิ่งที่เกิดขึ้นในตลาดและตัดสินใจอย่างชาญฉลาด เปรียบเสมือนการพยายามไขปริศนาโดยไม่มีชิ้นส่วนทั้งหมด คุณจะไม่เห็นภาพทั้งหมด

แต่เมื่อธุรกิจมี Data Engineering ที่ดี ก็เหมือนกับการมีเครื่องมือทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อชนะเกม พวกเขาสามารถวิเคราะห์ข้อมูล ค้นหารูปแบบ และตัดสินใจโดยอิงจากสิ่งที่พวกเขาเรียนรู้ มันทำให้พวกเขามีข้อได้เปรียบเหนือคู่แข่งเพราะพวกเขามีข้อมูลที่จำเป็นในการตัดสินใจที่ดีที่สุด

1. แบ่งและรวบรวมข้อมูลในองค์กร

Data Engineering ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถรวบรวมและจัดเรียงข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่แข็งแกร่ง Data Engineering จะทำให้กระบวนการรวบรวมข้อมูลจากระบบต่างๆ เป็นไปโดยอัตโนมัติ เช่น ฐานข้อมูลลูกค้า บันทึกธุรกรรม และการโต้ตอบบนโซเชียลมีเดีย ระบบอัตโนมัตินี้ไม่เพียงแต่ช่วยประหยัดเวลา แต่ยังช่วยลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาดที่อาจเกิดขึ้นกับการจัดการข้อมูลด้วยตนเอง

ตัวอย่างเช่น ลองนึกภาพแบรนด์ที่รวบรวมข้อมูลยอดขายจากหลายร้านค้าในภูมิภาคต่างๆ Data Engineering สามารถสร้างไปป์ไลน์ที่รวบรวมข้อมูลนี้โดยอัตโนมัติในฐานข้อมูลส่วนกลาง โดยจัดเรียงตามตำแหน่งสาขาของแบรนด์ หมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ และวันที่ขาย จากนั้นสามารถใช้ข้อมูลที่รวมนี้สำหรับการวิเคราะห์ยอดขายแบบเรียลไทม์และการจัดการสินค้าคงคลัง

2. เพิ่มคุณภาพของข้อมูล

ข้อมูลคุณภาพสูงมีความสำคัญต่อการวิเคราะห์และการตัดสินใจที่ถูกต้อง Data Engineering ใช้กระบวนการในการล้างและตรวจสอบข้อมูล ลบรายการที่ซ้ำซ้อน แก้ไขข้อผิดพลาด และรับรองความสอดคล้อง สิ่งนี้รับประกันว่าข้อมูลที่นักวิเคราะห์และผู้มีอำนาจตัดสินใจใช้มีความน่าเชื่อถือและถูกต้อง

ตัวอย่างเช่น ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพรวบรวมข้อมูลผู้ป่วยจากแหล่งต่างๆ รวมถึงบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์และแบบสำรวจผู้ป่วย Data Engineering สามารถพัฒนาระบบเพื่อกำหนดมาตรฐานและล้างข้อมูลนี้ เพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลผู้ป่วยถูกต้องและครบถ้วน จากนั้นสามารถใช้ข้อมูลคุณภาพสูงนี้เพื่อปรับปรุงการดูแลผู้ป่วยและผลลัพธ์

3. สร้างและพัฒนาพื้นที่เก็บข้อมูลให้กับองค์กร

โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลมีความจำเป็นสำหรับการจัดการข้อมูลจำนวนมาก Data Engineering ออกแบบและใช้งานระบบจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้ เช่น คลังข้อมูลและทะเลสาบข้อมูล ที่สามารถรองรับความต้องการข้อมูลที่เพิ่มขึ้นขององค์กร ระบบเหล่านี้ช่วยให้สามารถดึงข้อมูลและวิเคราะห์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างเช่น บริษัทอีคอมเมิร์ซประสบกับข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเมื่อฐานลูกค้าเติบโตขึ้น Data Engineering สามารถสร้างทะเลสาบข้อมูลบนคลาวด์ที่จัดเก็บการโต้ตอบของลูกค้า ประวัติการซื้อ และบทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ทั้งหมด โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้นี้ช่วยให้มั่นใจว่าบริษัทสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมและแนวโน้มของลูกค้าต่อไปได้เมื่อปริมาณข้อมูลเพิ่มขึ้น

4. เพิ่มความปลอดภัยของข้อมูลภายในองค์กร

ความปลอดภัยของข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญอันดับแรกสำหรับองค์กรใดๆ Data Engineering ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยเพื่อปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนจากการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาตและการละเมิด ซึ่งรวมถึงการเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึง และระบบตรวจสอบเพื่อตรวจจับและตอบสนองต่อภัยคุกคามด้านความปลอดภัย

ตัวอย่างเช่น สถาบันการเงินจัดการข้อมูลลูกค้าที่ละเอียดอ่อน รวมถึงธุรกรรมธนาคารและข้อมูลส่วนบุคคล Data Engineering สามารถสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลที่ปลอดภัยซึ่งเข้ารหัสข้อมูลระหว่างการขนส่งและที่จัดเก็บ ใช้การควบคุมการเข้าถึงตามบทบาท และตรวจสอบกิจกรรมที่น่าสงสัย มาตรการเหล่านี้ช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลลูกค้าจะได้รับการปกป้องจากภัยคุกคามทางไซเบอร์

หน้าที่ของ Data Engineer คืออะไร

งาน Data Engineer มีความรับผิดชอบที่หลากหลาย ทำให้บทบาทของพวกเขามีความสำคัญในองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล Data Engineer ต้องรู้อะไรบ้าง นี่คือหน้าที่สำคัญ 10 ประการ:

1. ออกแบบและพัฒนา Pipeline ของข้อมูล

2. ตรวจสอบคุณภาพและความถูกต้องของข้อมูล

3. สร้างและบำรุงรักษคลังข้อมูลและทะเลสาบข้อมูล

4. ใช้มาตรการรักษาความปลอดภัยข้อมูล

5. ทำให้กระบวนการรวบรวมข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ

6. ร่วมมือกับ Data scientist และนักวิเคราะห์

7. ปรับโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลให้เหมาะสม

8. ตรวจสอบและแก้ไขปัญหา Pipeline ข้อมูล

9. จัดการการรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง

10. จัดทำเอกสารกระบวนการและ Workflow

Data Engineering ควรมีทักษะอะไรบ้าง

เพื่อให้เป็นเลิศใน Data Engineering ผู้เชี่ยวชาญจำเป็นต้องผสมผสานทักษะทางเทคนิคและการวิเคราะห์ ทักษะที่สำคัญ ตําแหน่ง Data Engineer ทําอะไรบ้าง ได้แก่ :

• ภาษาโปรแกรม: ความเชี่ยวชาญในภาษาต่างๆ เช่น Python, Java และ Scala • การจัดการฐานข้อมูล: ความรู้เกี่ยวกับฐานข้อมูล SQL และ NoSQL • คลังข้อมูล: ประสบการณ์กับโซลูชันคลังข้อมูล เช่น Amazon Redshift, Google BigQuery และ Snowflake • เทคโนโลยี Big Data: ความคุ้นเคยกับ Hadoop, Spark และเฟรมเวิร์กข้อมูลขนาดใหญ่อื่นๆ • กระบวนการ ETL: ความเชี่ยวชาญในเครื่องมือและเทคนิค Extract, Transform, Load (ETL) • Cloud Computing: ความเข้าใจเกี่ยวกับแพลตฟอร์มคลาวด์ เช่น AWS, Azure และ Google Cloud • การสร้างแบบจำลองข้อมูล: ความสามารถในการออกแบบและใช้งานแบบจำลองข้อมูล • ความปลอดภัยของข้อมูล: ความรู้เกี่ยวกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดและเครื่องมือด้านความปลอดภัยของข้อมูล • การแก้ปัญหา: ทักษะการวิเคราะห์และการแก้ปัญหาที่แข็งแกร่ง • การทำงานร่วมกัน: ความสามารถในการทำงานกับทีมข้ามสายงาน รวมถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียทางธุรกิจ

เครื่องมือที่จำเป็นสำหรับ Data Engineering

Data Engineers ใช้เครื่องมือต่างๆ เพื่อทำงานให้สำเร็จลุล่วงอย่างมีประสิทธิภาพ ต่อไปนี้คือเครื่องมือที่จำเป็นห้าอย่าง:

1. SQL

SQL (Structured Query Language) เป็นแกนหลักของการจัดการข้อมูล ใช้สำหรับการสืบค้นและจัดการฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ ช่วยให้ Data Engineering สามารถดึงและอัปเดตข้อมูล สร้างตาราง และกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างเอนทิตีข้อมูลได้

ตัวอย่างเช่น ทีมการตลาดจำเป็นต้องวิเคราะห์ข้อมูลการมีส่วนร่วมของลูกค้า Data Engineering สามารถใช้ SQL เพื่อสืบค้นฐานข้อมูลลูกค้า โดยดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น อัตราการเปิดอีเมล อัตราการคลิกผ่าน และประวัติการซื้อ

2. NoSQL

ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB และ Cassandra ได้รับการออกแบบมาสำหรับจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและมีโครงสร้างเพียงบางส่วน มีความยืดหยุ่นและปรับขนาดได้ ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่มีประเภทข้อมูลที่หลากหลายและข้อมูลจำนวนมาก

ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียรวบรวมข้อมูลประเภทต่างๆ รวมถึงข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ Data Engineering สามารถใช้ฐานข้อมูล NoSQL เพื่อจัดเก็บและจัดการข้อมูลนี้ เพื่อให้มั่นใจในการดึงข้อมูลอย่างรวดเร็วและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับพฤติกรรมผู้ใช้

3. Python

Python เป็นภาษาโปรแกรมเอนกประสงค์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายใน Data Engineering สำหรับการเขียนสคริปต์ ระบบอัตโนมัติ และการวิเคราะห์ข้อมูล ไลบรารีและเฟรมเวิร์กที่หลากหลาย เช่น Pandas และ NumPy ทำให้เป็นเครื่องมืออันทรงพลังสำหรับการจัดการและประมวลผลข้อมูล

ตัวอย่างเช่น บริษัทค้าปลีกต้องการคาดการณ์ยอดขายตามข้อมูลในอดีต Data Engineering สามารถใช้ Python เพื่อพัฒนาสคริปต์ที่ล้างและประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ใช้ขั้นตอนวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง และสร้างการคาดการณ์ยอดขาย

4. Hadoop และ Spark

Hadoop และ Spark เป็นเฟรมเวิร์กข้อมูลขนาดใหญ่ที่ช่วยให้สามารถประมวลผลชุดข้อมูลขนาดใหญ่แบบกระจาย Hadoop จัดเตรียมโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้ด้วย Hadoop Distributed File System (HDFS) ในขณะที่ Spark มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

ตัวอย่างเช่น บริการสตรีมมิงออนไลน์จำเป็นต้องวิเคราะห์บันทึกกิจกรรมของผู้ใช้เพื่อแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคล Data Engineering สามารถใช้ Hadoop เพื่อจัดเก็บบันทึกและ Spark เพื่อประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ สร้างคำแนะนำส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้

5. Cloud Computing

แพลตฟอร์มการประมวลผลแบบคลาวด์ เช่น AWS, Azure และ Google Cloud จัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานและบริการที่ปรับขนาดได้สำหรับการจัดเก็บข้อมูล การประมวลผล และการวิเคราะห์ ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์ในสถานที่

ตัวอย่างเช่น ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพรวบรวมข้อมูลผู้ป่วยจากแหล่งต่างๆ รวมถึงอุปกรณ์สวมใส่และบันทึกสุขภาพอิเล็กทรอนิกส์ Data Engineering สามารถใช้แพลตฟอร์มคลาวด์เพื่อจัดเก็บและประมวลผลข้อมูลนี้ ทำให้สามารถตรวจสอบและวิเคราะห์สุขภาพของผู้ป่วยแบบเรียลไทม์ได้

คำถามที่พบบ่อย

Data Engineer ต้องมีพื้นฐานด้านไหนบ้าง?

Data Engineer ทักษะ มักจะมีพื้นฐานด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิศวกรรมศาสตร์ หรือสาขาที่เกี่ยวข้อง Data Engineer งานพื้นฐานควรมีทักษะการเขียนโปรแกรมที่แข็งแกร่ง ความรู้ในการจัดการฐานข้อมูล และประสบการณ์กับกรอบการประมวลผลข้อมูล Data Engineering หลายคนยังได้รับการรับรองด้าน Cloud Computing และเทคโนโลยี Big Data

Data Engineer Data Scientist ต่างกันอย่างไร

Data Engineer กับ Data Science ต่างกันอย่างไร ในขณะที่ทั้งสองบทบาทเกี่ยวข้องกับการทำงานกับข้อมูล Data Engineers มุ่งเน้นไปที่การสร้างและบำรุงรักษาโครงสร้างพื้นฐานและไปป์ไลน์สำหรับการรวบรวม จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูล ในทางกลับกัน นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะวิเคราะห์และตีความข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกและสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ โดยพื้นฐานแล้ว Data Engineering เตรียมข้อมูล และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาทางธุรกิจ

Data Engineer มีรายได้เฉลี่ยที่เท่าไหร่?

อ้างอิงจาก Data Engineer roadmap เงินเดือนเฉลี่ยของ Data Engineering แตกต่างกันไปตามปัจจัยต่างๆ เช่น ประสบการณ์ สถานที่ และอุตสาหกรรม อย่างไรก็ตาม จากข้อมูลล่าสุด เงินเดือนเฉลี่ยสำหรับ Data Engineering ในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ประมาณ 115,000 ดอลลาร์ต่อปี

สรุป Data Engineer มีบทบาทสำคัญอย่างไร

Data Engineering เป็นฟังก์ชันที่สำคัญในองค์กรสมัยใหม่ในยุค Data Driven ช่วยให้ธุรกิจสามารถควบคุมพลังของข้อมูลสำหรับการตัดสินใจ การมีส่วนร่วมของลูกค้า และประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ด้วยไปป์ไลน์ข้อมูลที่แข็งแกร่ง ข้อมูลคุณภาพสูง และโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับขนาดได้ Data Engineering ทำให้มั่นใจว่าข้อมูลพร้อมใช้งานสำหรับการวิเคราะห์และข้อมูลเชิงลึก ในขณะที่ธุรกิจยังคงให้ความสำคัญกับกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล บทบาทของ Data Engineering ก็มีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ

สำหรับแบรนด์และนักการตลาด การใช้ประโยชน์จากวิศวกรรมข้อมูลสามารถปรับปรุงความพยายามทางการตลาดได้อย่างมีนัยสำคัญ ด้วยการรวมแพลตฟอร์ม เช่น Rocket Loyalty CRM เข้ากับโซลูชันทางวิศวกรรมข้อมูล ธุรกิจต่างๆ สามารถเปิดใช้งานข้อมูลลูกค้า สร้างแคมเปญการตลาดส่วนบุคคล และกระตุ้นความภักดีของลูกค้า (Brand Loyalty) ความร่วมมือระหว่างวิศวกรรมข้อมูลและเทคโนโลยีการตลาดปูทางสำหรับกลยุทธ์ที่เป็นนวัตกรรมใหม่ที่ทำให้ลูกค้ามีส่วนร่วมและธุรกิจต่างๆ ก้าวล้ำหน้าคู่แข่ง