أصبحت هندسة البيانات (Data Engineering) حجر الأساس الذي تبنى عليه أنظمة التحليل الذكية، واتخاذ القرارات المستنيرة.
وتعد هذا التخصص الفني أحد الركائز الخفية التي تدفع عجلة التحول الرقمي. حيث تتحول فيها البيانات من مجرد أرقام ومعلومات مشتتة إلى بنية تحتية منظمة وقابلة للاستخدام. بحيث تغذي أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتحليلات الأعمال، والتطبيقات الذكية.
في حين، تهدف هندسة البيانات إلى تصميم أنظمة جمع، تخزين، معالجة، ونقل البيانات بكفاءة، مع ضمان دقتها، أمانها، وسرعة وصولها. فالمهندس الناجح في هذا المجال لا يقتصر دوره على التعامل مع قواعد البيانات التقليدية. بل يمتد ليشمل تصميم خطوط أنابيب البيانات (Data Pipelines)، ودمج مصادر متعددة مثل إنترنت الأشياء (IoT) ووسائل التواصل الاجتماعي، بالإضافة إلى تطوير حلول قابلة للتطوير (Scalable) في بيئات الحوسبة السحابية مثل AWS وGoogle Cloud. وفقا لما ذكره “dremio”.
ما هي هندسة البيانات؟
تهدف هندسة البيانات إلى معالجة الكميات الهائلة من البيانات المتنوعة التي تمتلكها الشركات للإجابة على أسئلة الأعمال الهامة. تسهل هندسة البيانات على مستهلكي البيانات. مثل المحللين وعلماء البيانات والمديرين التنفيذيين، فحص جميع البيانات المتاحة بشكل موثوق وسريع وآمن.
يعد تحليل البيانات تحديًا لأن البيانات تدار بواسطة تقنيات مختلفة وتُخزّن في هياكل متنوعة. ومع ذلك، تفترض الأدوات المستخدمة للتحليل أن البيانات تدار بواسطة نفس التقنية وتخزن في نفس الهيكل. يمكن أن يسبب هذا الانقسام الكثير من المشكلات لأي شخص يحاول الإجابة عن أسئلة حول أداء الأعمال.
على سبيل المثال:
- يحتوي أحد الأنظمة على معلومات حول الفواتير والشحن.
- نظام آخر يحتفظ بسجل الطلبات.
- أنظمة أخرى تخزن بيانات دعم العملاء، والمعلومات السلوكية، وبيانات الجهات الخارجية.
توفر هذه البيانات معًا نظرة 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 – صعبة للغاية.
ما الذي يفعله مهندسو البيانات؟
تعمل هندسة البيانات على توحيد مجموعات البيانات هذه وتساعدك في العثور على إجابات لأسئلتك بسرعة وكفاءة. إنها مهارة يزداد الطلب عليها. مهندسو البيانات هم الأشخاص الذين يصممون النظام الذي يوحد البيانات ويمكنهم مساعدتك في التنقل فيها. يقوم مهندسو البيانات بالعديد من المهام المختلفة بما في ذلك:
- الاستحواذ: العثور على جميع مجموعات البيانات المختلفة في جميع أنحاء العمل.
- التنظيف: العثور على أي أخطاء في البيانات وتنظيفها.
- التحويل: إعطاء جميع البيانات تنسيقًا مشتركًا.
- إزالة الغموض: تفسير البيانات التي يمكن تفسيرها بعدة طرق.
- إزالة التكرار: إزالة النسخ المكررة من البيانات.
بمجرد الانتهاء من ذلك، يمكن تخزين البيانات في مستودع مركزي مثل بحيرة البيانات (data lake) أو منزل بحيرة البيانات (data lakehouse). قد يقوم مهندسو البيانات أيضًا بنسخ ونقل مجموعات فرعية من البيانات إلى مستودع البيانات (data warehouse).
لماذا تحتاج البيانات إلى المعالجة من خلال هندسة البيانات؟
يلعب مهندسو البيانات دورًا حاسمًا في تصميم وتشغيل ودعم البيئات المتزايدة التعقيد التي تشغل تحليلات البيانات الحديثة. تاريخيًا، صمم مهندسو البيانات مخططات مستودعات البيانات بعناية، مع هياكل الجداول والفهارس المصممة لمعالجة الاستعلامات بسرعة لضمان الأداء الكافي. مع صعود بحيرات البيانات، أصبح لدى مهندسي البيانات المزيد من البيانات لإدارتها وتسليمها لمستهلكي البيانات النهائية للتحليلات. قد تكون البيانات المخزنة في بحيرات البيانات غير منظمة وغير منسقة – فهي تحتاج إلى اهتمام من مهندسي البيانات قبل أن تتمكن الأعمال من استخلاص القيمة منها.
لحسن الحظ، بمجرد تنظيف مجموعة البيانات وتنسيقها بالكامل من خلال هندسة البيانات. يصبح قراءتها وفهمها أسهل وأسرع. نظرًا لأن الشركات تنشئ البيانات باستمرار. فمن المهم العثور على برامج تقوم بأتمتة بعض هذه العمليات. ستستخرج حزمة البرامج المناسبة كمية هائلة من المعلومات والقيمة من بياناتك. مما ينشئ مسارات شاملة للبيانات تعرف 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 الأنظمة المصدر إلى الوجهات المستهدفة.
يعمل مهندسو البيانات مع مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات، بما في ذلك:
- أدوات ETL: تقوم أدوات ETL (الاستخراج، التحويل، التحميل) بنقل البيانات بين الأنظمة. إنها تصل إلى البيانات، ثم تطبق قواعد “لتحويل” البيانات من خلال خطوات تجعلها أكثر ملاءمة للتحليل.
- SQL: لغة الاستعلام الهيكلية (SQL) هي اللغة القياسية للاستعلام عن قواعد البيانات العلائقية.
- Python: Python هي لغة برمجة عامة. قد يختار مهندسو البيانات استخدام Python لمهام ETL.
- التخزين السحابي للبيانات: يشمل Amazon S3، Azure Data Lake Storage (ADLS)، Google Cloud Storage، إلخ.
- محركات الاستعلام: تشغل المحركات الاستعلامات ضد البيانات لإرجاع الإجابات. قد يعمل مهندسو البيانات مع محركات مثل Dremio Sonar، Spark، Flink، وغيرها.
هندسة البيانات مقابل علم البيانات
هندسة البيانات وعلم البيانات هما مهارتان متكاملتان. يساعد مهندسو البيانات في جعل البيانات موثوقة ومتسقة للتحليل. يحتاج علماء البيانات إلى بيانات موثوقة للتعلم الآلي، واستكشاف البيانات، ومشاريع التحليل الأخرى التي تتضمن مجموعات بيانات كبيرة. قد يعتمد علماء البيانات على مهندسي البيانات للعثور على البيانات وإعدادها لتحليلاتهم.
