En Data Engineer skapar grunden för den teknologiska infrastrukturen som gör det möjligt för företag att utnyttja sina data. De utformar, bygger och underhåller datasystem som samlar in, lagrar och analyserar stora mängder data. Nyckelansvar inkluderar datainsamling, arkivering, bearbetning, integration, styrning, skalbarhet, felsökning, automatisering och säkerhet. En Data Engineer besitter både tekniska och mjuka färdigheter som databearbetning, maskininlärning, datamodellering, samt kommunikation och affärsförståelse.

En Data Engineer ansvarar för flera uppgifter som ger värde och användbarhet till din data, såsom:

• Datainsamling: Utvecklar system för att hämta data från olika källor.

• Data arkivering: Säkerställer att data lagras strukturerat för enkel åtkomst och analys.

• Databearbetning: Transformerar och renar data för att eliminera fel och inkonsekvenser.

• Dataintegration: Kopplar samman olika datakällor för en helhetsbild.

• Datastyrning: Upprätthåller datakvalitet och säkerhet.

• Skalbarhet: Designar system som kan hantera ökande datavolymer.

• Felsökning: Identifierar och löser problem i datasystemen.

• Automatisering: Implementerar automatiserade processer för ökad effektivitet.

• Säkerhet: Skyddar data mot obehörig åtkomst och förlust.

En skicklig Data Engineer bidrar med flera specifika färdigheter som är avgörande för att lyckas i sin roll.

Tekniska färdigheter

• Databehandling: Förståelse för att hantera stora datamängder, inklusive strukturering, lagring och indexering.

• Maskininlärning och AI: Integrera AI för att automatisera processer och upptäcka mönster.

• Databaser: Expertis i SQL, NoSQL och NewSQL för optimerad lagring och sökning.

• Dataintegration: Kombinera data från olika källor för en helhetssyn.

• Datamodellering: Bygga modeller som beskriver dataorganisation och samband.

• ETL (Extract, Transform, Load): Automatisera datainläsningsprocesser.

• Dataarkitektur: Designa övergripande strukturer och infrastrukturer.

• Prestandaoptimering: Optimera processer för snabb dataåtkomst och svarstider.

• Säkerhet: Skydda data och system från hot och obehörig åtkomst.

• Skriptning och programmering: Behärska språk som Python, Java eller Scala.

• Cloud Computing: Erfarenhet med AWS, Azure eller Google Cloud.

• Felsökning och problemlösning: Analytiska färdigheter för att lösa komplexa problem.
  
  

Mjuka färdigheter

• Kommunikation: Effektiv kommunikation med beslutsfattare och team medlemmar.

• Affärsförståelse: Förstå företagets mål och behov för att skapa värdefulla datasystem.

• Lärovillighet: Hålla sig uppdaterad med teknologiska förändringar.

• Teamarbete: Samarbeta effektivt i tvärfunktionella team.

När du samarbetar med en Data Engineer kan det vara användbart att ha en grundläggande förståelse av några nyckelbegrepp och termer som de använder regelbundet. Här är en kort ordlista som kan hjälpa dig:

• Data Lake: En central lagringsplats för stora mängder ostrukturerade och strukturerade data.

• API (Application Programming Interface): Ett sätt för olika programvarusystem att kommunicera med varandra.

• Data Warehouse: En lagringslösning designad för snabb fråga och rapportering av strukturerade data.

• Big Data: Stora och komplexa datasätt som kräver speciella verktyg och tekniker för behandling och analys.

• ETL (Extract, Transform, Load): En process för att extrahera, transformera och ladda data från en källa till en annan.

• NoSQL: En typ av databassystem som är lämplig för lagring av ostrukturerad och semi-strukturerad data.

• SQL (Structured Query Language): Ett frågespråk för databaser som används för att hämta och manipulera data.

• Data Pipelining: En serie automatiserade steg för datainsamling och bearbetning.

• Datalagring: Sätt att organisera och lagra data, inklusive databaser, filsystem och molntjänster.