डेटा एनालिटिक्स इंजीनियर: भूमिका और कौशल आवश्यकताओं को परिभाषित करना

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चूंकि बाहरी और आंतरिक डेटा स्रोतों से बड़ी मात्रा में डेटा, एक संगठन को चलाने के लिए केंद्रीय बन गया है, उस डेटा के संग्रह और प्रसंस्करण के प्रबंधन के लिए तकनीकी स्टाफिंग भूमिकाओं की एक पाइपलाइन विकसित की गई है।

इंजन कक्ष में नीचे, यदि आप चाहें, तो एक डेटा इंजीनियर है जो डेटा के कई स्रोतों को एकीकृत करता है और उन कार्यों का प्रबंधन करता है जो डेटा को व्यावसायिक विश्लेषण के लिए उपलब्ध कराते हैं और रखते हैं।

शीर्ष डेक पर डेटा विश्लेषक है, जो बड़े पैमाने पर पूर्व-निर्मित मॉडल से गैर-तकनीकी व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं को डेटा प्रदान करता है ताकि वे अपना काम कर सकें।

मिड-डेक, इन दोनों के बीच, डेटा एनालिटिक्स इंजीनियर है। यह एक विशेषज्ञ है जो डेटा इंजीनियरिंग प्रौद्योगिकी और व्यवसाय की डेटा विश्लेषण आवश्यकताओं दोनों को समझता है, और इस प्रकार विश्लेषणात्मक मॉडल बना सकता है कि ऊपरी-डेक डेटा विश्लेषकों और व्यावसायिक अंत उपयोगकर्ताओं को अपनी भूमिकाएं पूरी करने की आवश्यकता होती है।

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इसलिए, एक डेटा एनालिटिक्स इंजीनियर एक ऐसा व्यक्ति होता है जो डेटा विश्लेषक और सॉफ्टवेयर इंजीनियर के कौशल को आसान विश्लेषण के लिए डेटा को स्रोत और बदलने के लिए जोड़ता है। उनकी तकनीकी निपुणता और व्यावसायिक कौशल के कारण, वे डेटा टीम के सदस्य के रूप में काफी मूल्यवान हो गए हैं। यह लेख एनालिटिक्स इंजीनियर के कर्तव्यों और अपेक्षित कौशल के साथ-साथ भूमिका की पारिश्रमिक संभावनाओं का विवरण देता है।

डेटा एनालिटिक्स इंजीनियर कौन है?

एनालिटिक्स इंजीनियर एक डेटा टीम का सदस्य होता है जो कुशल, एकीकृत डेटा मॉडल और उत्पादों के लिए जिम्मेदार होता है। वे उपयोगी, अच्छी तरह से परीक्षित और प्रलेखित डेटासेट अभ्यावेदन और उपकरण बनाते हैं जिनका उपयोग कंपनी के बाकी लोग अपने सवालों के जवाब देने के लिए कर सकते हैं।

वे स्रोत से डेटा को स्थानांतरित और रूपांतरित करते हैं ताकि डेटा विश्लेषक या व्यावसायिक उपयोगकर्ता द्वारा इसका आसानी से विश्लेषण, कल्पना और काम किया जा सके। इतना ही नहीं, लेकिन उनके पास सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग सर्वोत्तम प्रथाओं जैसे संस्करण नियंत्रण और लागू करने के लिए तकनीकी कौशल है सीआई/सीडीलेकिन इन उपकरणों के उपयोग के बारे में हितधारकों के साथ प्रभावी ढंग से संवाद करने की भी आवश्यकता है।

डेटा एनालिटिक्स इंजीनियर द्वारा बनाए गए डेटासेट अंतिम-उपयोगकर्ताओं को डेटा के भीतर की जानकारी को समझने और जांचने की अनुमति देते हैं। एक एनालिटिक्स इंजीनियर जटिल जानकारी का अनुवाद करने के लिए व्यावसायिक रणनीति और तकनीकी डेटा ज्ञान को जोड़ता है और डेटा मॉडल के रूप में ज्ञात दृश्य प्रतिनिधित्व के रूप में उन्हें स्पष्ट रूप से चित्रित करता है। वे डेटा विश्लेषकों और डेटा इंजीनियरों के साथ सहयोग करते हैं ताकि डेटा पैटर्न का सरल दृश्य प्रतिनिधित्व प्रदान किया जा सके और सहकर्मियों, हितधारकों और अंतिम उपयोगकर्ताओं के लिए उनके अर्थ को संप्रेषित किया जा सके।

क्लाउड डेटा वेयरहाउस में संक्रमण, सेल्फ सर्विस बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) टूल के विकास और डेटा अंतर्ग्रहण टूल की शुरूआत ने डेटा टूलिंग में महत्वपूर्ण बदलाव में योगदान दिया है। पारंपरिक डेटा टीमों के भीतर भूमिकाएं और जिम्मेदारियां बदल रही हैं।

एक्स्ट्रेक्ट, लोड, ट्रांसफॉर्म (ईएलटी) प्रक्रिया में बदलाव के साथ, डेटा अब वेयरहाउस में तब्दील होने से पहले गिर जाता है। यह कुशल तकनीकी विश्लेषकों के लिए एक अवसर पैदा करता है, जो व्यवसाय और तकनीकी कौशल से अच्छी तरह वाकिफ हैं, जो कच्चे डेटा को साफ-सुथरे, अच्छी तरह से परिभाषित डेटासेट में मॉडल करने के लिए आवश्यक हैं। इसके लिए सॉफ्टवेयर इंजीनियर और डेटा एनालिस्ट दोनों के कौशल की आवश्यकता होती है, जो एनालिटिक्स इंजीनियर के पास होता है।

एनालिटिक्स इंजीनियर डेटा को संभालने के साथ-साथ डेटा को मैनेज और सॉर्ट भी करते हैं। यह सुनिश्चित करना उनका काम है कि डेटा का अंतर्ग्रहण, रूपांतरण, शेड्यूल किया गया और विश्लेषण के लिए उपयोग करने के लिए तैयार है, जिन्हें इसकी आवश्यकता हो सकती है। कई एनालिटिक्स इंजीनियर आधुनिक डेटा स्टैक के ऑर्केस्ट्रेटर हैं, और वे इसके लिए उपकरण तय करते हैं और लागू करते हैं ईटीएल/ईएलटी.

डेटा एनालिटिक्स इंजीनियर की भूमिका

एनालिटिक्स इंजीनियर डेटा को अंतर्ग्रहण करने के लिए डेटा वेयरहाउस को लागू करने और प्रबंधित करने के लिए जिम्मेदार है। वे इस वेयरहाउस में विभिन्न स्रोतों से डेटा डालने के लिए सर्वोत्तम टूल भी तय करते हैं। फिर वे विश्लेषकों द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा को मॉडल करते हैं और इन मॉडलों को सरल बनाने के लिए परीक्षण शेड्यूल करते हैं। एनालिटिक्स इंजीनियर के मूल कर्तव्यों में शामिल हैं:

1. डेटा वेयरहाउस प्रबंधन

वेयरहाउस में डेटा डालने और यह सुनिश्चित करने के लिए कि डेटासेट बनाए रखा जाता है, इंजीनियर जिम्मेदार होते हैं। वे सबसे पहले पाइपलाइन में किसी भी मुद्दे के बारे में सूचित किए जाते हैं, इसलिए वे इसे ठीक कर सकते हैं।

2. डेटा मॉडलिंग

यह डेटा के दृश्य प्रस्तुतीकरण और विभिन्न सूचना स्थानों और प्रणालियों के बीच संबंध बनाने की प्रक्रिया है। एनालिटिक्स इंजीनियरों पर कच्चे डेटा को डेटासेट में मॉडलिंग करने का आरोप लगाया जाता है, जो पूरे कंपनी में एनालिटिक्स को सक्षम बनाता है। ये डेटासेट सत्य के केंद्रीय स्रोत के रूप में कार्य करते हैं, जिससे व्यापार विश्लेषकों और अन्य हितधारकों के लिए डेटाबेस में डेटा को देखना और समझना आसान हो जाता है।

3. डेटा ऑर्केस्ट्रेशन

इंजीनियर डेटा को एक बिंदु से दूसरे स्थान पर ले जाने के लिए डेटा पाइपलाइन और वर्कफ़्लो बनाता है, और विश्लेषण के लिए उस डेटा के संयोजन, सत्यापन और भंडारण का समन्वय करता है। इंजीनियर समझता है डेटा ऑर्केस्ट्रेशन और ऑटोमेशन के बारे में सब कुछ.

4. सर्वोत्तम प्रथाओं की स्थापना

वे टीम के अन्य सदस्यों जैसे डेटा विश्लेषकों और डेटा वैज्ञानिकों को अधिक प्रभावी बनाने में सक्षम बनाते हैं। चाहे बेहतर लिखने के लिए टिप्स साझा करने से एसक्यूएल, एक नया मीट्रिक या आयाम शामिल करने के लिए डेटासेट पर फिर से काम करना, या सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करने के तरीके पर उन्हें प्रशिक्षण देना। इस दृष्टिकोण को डेटाॉप्स कहा जाता है (एक कार्यप्रणाली जो डेटा इंजीनियरिंग, डेटा एनालिटिक्स और डेवॉप्स को एकीकृत करती है)। अनुकूलित की जा सकने वाली कुछ सर्वोत्तम प्रथाओं में संस्करण नियंत्रण, डेटा इकाई परीक्षण के साथ-साथ निरंतर एकीकरण और निरंतर वितरण (CI/CD) शामिल हैं।

5. अंतर-सहयोग

एक टीम के सदस्य के रूप में, वे व्यावसायिक आवश्यकताओं को एकत्र करने, सफल विश्लेषण परिणामों को परिभाषित करने और डेटा मॉडल डिजाइन करने के लिए टीम के सदस्यों के साथ सहयोग करते हैं।

कंपनी और भूमिका विनिर्देशों के आधार पर, डेटा विश्लेषणात्मक इंजीनियर को निम्नलिखित में से कुछ या सभी को करने की आवश्यकता हो सकती है:

  • ग्राहक की जरूरतों को समझने और कार्रवाई योग्य समाधान देने के लिए उत्पाद, इंजीनियरिंग, डेटा विज्ञान, रणनीति और ग्राहक टीमों के साथ सहयोग करें।
  • कच्चे डेटा को कार्रवाई योग्य विश्लेषणात्मक जानकारी और व्यावसायिक तर्क में बदलना।
  • अन्य सहभागिता टीमों के साथ सीधे इंटरफ़ेस करें ताकि उनके प्रमुख व्यावसायिक प्रश्नों का उत्तर देने के लिए विश्लेषण प्रस्तुत किया जा सके।
  • प्रासंगिक डेटासेट का उपयोग करके परियोजनाओं को लागू करने और लागू करने के लिए उद्योग विशेषज्ञता के साथ डेटा महारत को मिलाएं।
  • कार्यात्मक सुधार के लिए क्षेत्रों की तलाश करें और उन्हें उपयुक्त बनाने के लिए पहल करें।
  • आंतरिक टीमों और अन्य संबंधित हितधारकों को उन्नत विश्लेषण, अंतर्दृष्टि और डेटा-संचालित सिफारिशें प्रदान करें।

एनालिटिक्स इंजीनियर जानकारी एकत्र करता है, डेटा मॉडल डिजाइन करता है, कोड लिखता है, डेटा प्रलेखन बनाए रखता है, डेटा टीम के सदस्यों के साथ सहयोग करता है और संबंधित हितधारकों को परिणाम बताता है। इसलिए, एनालिटिक्स इंजीनियर तकनीकी विशेषज्ञता के साथ व्यावसायिक कौशल का मिश्रण करता है और व्यावसायिक रणनीति और डेटा विकास के बीच वैकल्पिक करता है।

2022 में सफल होने के लिए प्रमुख कौशल आवश्यकताएं

प्रत्येक कंपनी या नियोक्ता कौशल के एक विशिष्ट सेट की तलाश करते हैं, जिसकी उन्हें एक एनालिटिक्स इंजीनियर में आवश्यकता होती है, लेकिन कुछ सामान्य कौशल और दक्षताएं प्रत्येक एनालिटिक्स इंजीनियर के लिए महत्वपूर्ण होती हैं। इन कौशलों पर बाद में चर्चा की जाती है।

एसक्यूएल और डीबीटी कौशल

विश्लेषणात्मक इंजीनियर आमतौर पर डेटा मॉडल के भीतर परिवर्तन लिखने के लिए SQL का उपयोग करते हैं। एसक्यूएल सबसे महत्वपूर्ण कौशलों में से एक है जिसे आपको एनालिटिक्स इंजीनियर बनने के लिए मास्टर करने की आवश्यकता है, क्योंकि एनालिटिक्स इंजीनियर के कर्तव्यों का प्रमुख हिस्सा डेटा ट्रांसफॉर्मेशन के लिए तर्क बनाना, प्रश्न लिखना और डेटा मॉडल बनाना है।

SQL उस भाषा में Dbt से निकटता से संबंधित है जिसका वह उपयोग करता है, इसलिए बाद वाले के लिए पूर्व का ज्ञान आवश्यक है। डीबीटी उद्योग में अग्रणी डेटा परिवर्तन उपकरण है, यही वजह है कि यह सबसे अधिक संभावना है कि अधिकांश एनालिटिक्स इंजीनियर अपने डेटा मॉडल लिखने के लिए इसका उपयोग करते हैं।

प्रोग्रामिंग की भाषाएँ

विभिन्न डेटा ऑर्केस्ट्रेशन कार्यों को संभालने के लिए एनालिटिक्स इंजीनियरों के लिए आर और पायथन जैसी उन्नत भाषाओं का ज्ञान महत्वपूर्ण है। कई डेटा पाइपलाइन उपकरण पायथन का उपयोग करते हैं, और यह जानना कि इसमें कोड कैसे करना है, एक इंजीनियर के रूप में अपनी खुद की पाइपलाइन लिखने के लिए बेहद उपयोगी है।

आधुनिक डेटा स्टैक टूल

एक एनालिटिक्स इंजीनियर को आधुनिक डेटा स्टैक में सबसे लोकप्रिय टूल से परिचित होना चाहिए। इसका अर्थ है अंतर्ग्रहण, परिवर्तन, भंडारण और परिनियोजन उपकरणों के साथ अनुभव रखना: यदि उनका व्यापक ज्ञान नहीं है, तो उनमें से प्रत्येक के पीछे कम से कम बुनियादी अवधारणाएँ हैं। स्टैक के प्रत्येक भाग में एक टूल को सीखने से दूसरे टूल को समझने में आसानी हो सकती है।

डेटा इंजीनियरिंग और बीआई उपकरण ज्ञान

डेटा पाइपलाइनों के निर्माण के लिए एक इंजीनियर को उपकरणों के साथ अनुभव की आवश्यकता होती है। इनमें से कुछ टूल में स्नोफ्लेक, अमेज़ॅन रेडशिफ्ट और Google BigQuery जैसे डेटा वेयरहाउस शामिल हैं; ईटीएल उपकरण जैसे एडब्ल्यूएस गोंद, टैलेंड, या अन्य – साथ ही व्यापार खुफिया उपकरण जैसे झांकी, लुकर, आदि।

संचार और पारस्परिक कौशल

एनालिटिक्स इंजीनियरों के लिए संचार महत्वपूर्ण है क्योंकि यह सुनिश्चित करना उनकी जिम्मेदारी है कि सभी को डेटा की स्थिति पर अपडेट किया जाए। जब डेटा की गुणवत्ता से समझौता किया जाता है या जब एक पाइपलाइन क्षतिग्रस्त हो जाती है, तो उन्हें प्रासंगिक व्यक्तियों के साथ संवाद करने की आवश्यकता होती है, यह समझने के लिए कि व्यवसाय को क्या चाहिए। व्यवसाय को क्या चाहिए, यह समझने के लिए उन्हें व्यावसायिक टीमों और डेटा विश्लेषकों के साथ सहयोग करने की भी आवश्यकता है। यदि ऐसा नहीं किया जाता है, तो दोषपूर्ण डेटा पर गलत धारणाएं बनाई जा सकती हैं, और मूल्यवान विचारों और अवसरों पर किसी का ध्यान नहीं जाएगा। एक एनालिटिक्स इंजीनियर के लिए व्यवसाय में विभिन्न टीमों के साथ बहु-कार्यात्मक बातचीत को विकसित करना और बनाए रखना अनिवार्य है।

संक्षेप में, एक एनालिटिक्स इंजीनियर के पास सफल होने के लिए तकनीकी निपुणता और हितधारक प्रबंधन कौशल का एक मजबूत संयोजन होना चाहिए।

वेतन सीमा

सभी उद्योगों और परिवेशों में विश्लेषिकी इंजीनियरों के पास अब अच्छे पारिश्रमिक पैमाने के साथ बहुत संभावनाएं हैं। के अनुसार कांच के दरवाजेऔसत आधार वेतन यूएस में कुल सालाना $91,188 और $111,038 है

निष्कर्ष/मुख्य निष्कर्ष

एनालिटिक्स इंजीनियर को मॉडलिंग डेटा के साथ साफ और सटीक डेटासेट प्रदान करने का काम सौंपा जाता है ताकि कंपनी के भीतर और बाहर के विभिन्न उपयोगकर्ता उन्हें समझ सकें और उनका उपयोग कर सकें। भूमिका में डेटा एकत्र करना, बदलना, परीक्षण करना और दस्तावेज़ीकरण करना शामिल है। इसके लिए संचार, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग और प्रोग्रामिंग के मामले में महत्वपूर्ण कौशल की आवश्यकता होती है।

डेटा एनालिटिक्स के क्षेत्र में एनालिटिक्स इंजीनियर की भूमिका काफी नई है, लेकिन यह तेजी से कर्षण और मान्यता प्राप्त कर रहा है क्योंकि अधिक से अधिक लोग इसके मूल्य का एहसास करते हैं।

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