Data Architect vs Data Engineer: A szerepek tisztázása

Kovács Olivér
2024. július 26.

Data Architect vs Data Engineer: Beszéljük a készségekről, a felelősségekről, a feladatokról, karrierről és a különbségekről!

More...

A Data Architect az adatrendszerek magas szintű szerkezetének megtervezésére koncentrál, adatmodelleket hoz létre, szabványokat állít fel, és biztosítja az adatok integrációját a különböző platformok között. Ő adja a tervrajzot az adatok kezeléséhez és tárolásához.

A Data Engineer megvalósítja és karbantartja ezeket a terveket, kódot ír az adatok feldolgozásához, tárolásához és visszakereséséhez. Adatfolyamokat épít és optimalizál, biztosítva, hogy a rendszerek méretezhetők, hatékonyak legyenek, és megfeleljenek az adatelemzők és data scientistek igényeinek.

A legfőbb különbség tehát: míg a data architektek készítik az ütemtervet, a data engineerek építik és tartják karban az infrastruktúrát.

Data architect vs data engineer – Bluebird blog

Data Architect és Data Engineer: Legfontosabb különbségek


Data Architect

Data Engineer

Fő tevékenység

Adatrendszerek tervezése, magas szintű felépítése.

Adatrendszerek építése, karbantartása és optimalizálása.

Fő felelősségi körök

- Adatmodell tervezése, kapcsolatok meghatározása.

- Adatkezelési és minőségi szabványok meghatározása.

- Platformok közötti adatintegráció és adatbiztonság biztosítása.

- Adatbázisok, data lake-ek felállítása, kezelése. 

- ETL folyamatok és adatfolyamok fejlesztése.

- Az adatrendszerek méretezhetőségének és optimális működésének biztosítása.

Legfontosabb készségek

- Adatmodellező eszközökben való jártasság.

- Az adatkezelési elvek megértése.

- Stratégiai gondolkodás és az üzleti igények megértése.

- Jártasság az olyan adatfeldolgozó eszközökben, mint az Apache Spark.

- Erős kódolási és scriptkészítő készség. 

- Problémamegoldó és optimalizáló készség.

Együttműködés és kommunikáció

Rendszeresen kapcsolatot tart az üzleti stakeholderekkel az adatigények és követelmények megértése érdekében.

Együttműködik a Data Architectel a megvalósításban, és más technológiai csapatokkal az integráció érdekében.

Képzettség

Adattudományi, információs rendszerek, számítástechnikai vagy kapcsolódó területeken szerzett végzettség, vagy ezzel egyenértékű adattervezési tapasztalat.

Számítástechnikai, adatmérnöki vagy kapcsolódó területeken szerzett diploma, vagy autodidakta, erős portfólióval.

Használt technológia

Apache Spark, Hadoop, SQL, Python, Airflow, Kafka, stb.


Data Architect feladatok

Adatmodellezés és tervezés

A data architectek adatmodellek tervezésére koncentrálnak, céljuk kielégíteni a szervezet információs igényeit, meghatározni a kapcsolódásokat, és biztosítani az adatintegritást a különböző adatforrások között. Ez vonatkozik a hagyományos relációs adatbázisokra és a NoSQL megoldásokra is.

Adatstratégia és irányítás

Meghatározzák az adatirányítási és minőségi szabványokat, biztosítva a következetességet, biztonságot és megfelelőséget. Ez átfogó megértést igényel a szervezet adatstruktúrájáról, és annak összehangolását az üzleti kontextussal és hosszú távú stratégiai célokkal.

Integráció és biztonság

Feladataik közé tartozik az adatintegráció különböző platformok között, és az adatok tárolásának, elérésének és karbantartásának meghatározása. Szem elött tartják az adatok teljes életciklusát, beleértve az archiválási és mentési stratégiákat, miközben protokollokat állítanak fel az adatvédelemre.

Összhang az üzleti igényekkel

A Stakeholderekkel együttműködve, biztosítják, hogy az adatstruktúrák összhangban legyenek mind a technikai, mind az üzleti célokkal.


Data Engineer Feladatok

Adatrendszerek kialakítása

A Data Engineerek adatrendszereket építenek, tartanak karban és optimalizálnak, a hagyományos adatbázisoktól az adat tavakig, gyakran dolgoznak big-data technológiákkal és felhőalapú adatmegoldásokkal.

ETL folyamatok

Az Extract, Transform, Load (ETL) folyamatok tervezése és megvalósítása, biztosítva az adatok hatékony integrálását, feldolgozását és elérhetőségét.

Rendszerteljesítmény és méretezhetőség

A rendszerek sebességének, hatékonyságának és méretezhetőségének optimalizálása, biztosítva a gyors adat-hozzáférést és az alkalmazkodóképességet a szervezet változó igényeihez.

Együttműködés és megvalósítás

Szoros együttműködés a data architectekkel, az adatmodellek operatív eszközökké alakítása, iterálás a kihívások és visszajelzések alapján.

Adatminőség biztosítása

Az előírt irányítási és minőségi szabványok betartása mellett a Data Engineerek mechanizmusokat állítanak fel az adatok validálására, tisztítására és minőségbiztosítására.


Data architect és data engineer szerepek: Fintech költségvetési app példa

Példa a data architect szerepére a fintechben

Követelmények összegyűjtése: A data architect a stakeholderekkel dolgozik az app követelményeinek megértésén, beleértve a funkciókat, interaktivitást, adatforrásokat és skálázhatóságot.

Adatmodellezés: A pénzügyi adatok (jövedelem, kiadások, megtakarítások, befektetések) tárolásának, elérésének és kapcsolódásának megtervezése, adatbázis-sémák kidolgozása, kapcsolatok meghatározása és adatintegritás biztosítása.

Integráció megtervezés: Az adatok különböző forrásokból való integrációjának megtervezése és következetesség biztosítása.

Adatbiztonság és megfelelőség: Az adat titkosításának, hozzáférés-ellenőrzéseinek és tárolási protokolljainak meghatározása a biztonság és szabályozási megfelelőség (pl.: GDPR vagy CCPA) érdekében.

Skálázhatóság és teljesítmény: Az adatszerkezetek és rendszerek skálázhatóságának és teljesítményének megtervezése a felhasználói bázis növekedésével.

Példa a data engineer szerepére a fintechben

Adatinfrastruktúra kialakítása: Az architect tervei alapján az engineer beállítja az adatbázisokat, adat tavakat vagy más szükséges tárolási megoldásokat.

Adatintegráció: Kódot ír az adatok különböző forrásokból történő integrálásához. Ez magában foglalhatja API-kapcsolatok létrehozását bankokkal, ETL (Extract, Transform, Load) folyamatok beállítását és az adatok zökkenőmentes áramlásának biztosítását az appba.

Optimalizálás: Folyamatosan figyeli a rendszer teljesítményét, optimalizálja az adatbázis-lekérdezéseket, tárolási megoldásokat és adatlekérési módszereket, hogy gyors válaszidőt biztosítson a felhasználóknak.

Tesztelés és Minőségbiztosítás: Mielőtt az app élesben működne, az engineer alapos tesztelést végez az adatintegritás, a megfelelő tárolás és a hatékony lekérdezés biztosítása érdekében. Szorosan együttműködik a QA csapatokkal az adatkapcsolatú problémák megoldásában.

Karbantartás és Frissítések: Az app fejlődésével az engineer szükséges módosításokat végez az adatinfrastruktúrán, például új adatforrások hozzáadásával vagy meglévő adatfolyamok módosításával.


Data Architect vagy Data Engineer: Melyik a neked való karrierút?

Data architect vagy data engineer karriert fontolgatsz? Gondold át, melyik napi tevékenységet élveznéd jobban, milyen képességeid vannak vagy melyeket fejlesztenéd szívesen, és milyen munkakörnyezet illik legjobban a hozzád.

Ha teheted, próbáld ki mindkét szerepet (gyakornoki programok, projektek vagy kurzusok révén), hogy megtapasztald az egyes szerepek igényeit, mielőtt döntesz.

Munkaköri szempont

Data Architect: Stratégiai szerep, amely az adatrendszerek tervezésére és magas szintű struktúrájára összpontosít. Adatmodelleket állítasz fel, meghatározod a kapcsolatokat, és adatirányítási és minőségi szabványokat állítasz be. Ha a rendszeres tervezés, adatmodellezés és az üzleti igények megértése vonz, ez lehet a te utad.

Data Engineer: Az adatrendszerek építése, karbantartása és optimalizálása a fő feladat. Adatbázisokat állítasz fel, adatfolyamatokat fejlesztesz és a rendszer teljesítményét biztosítod. Ha szereted a gyakorlati munkát az adatrendszerekkel és a kódolással, fontold meg ezt az irányt.

Szükséges képességek

Data Architect: Jártas adatmodellező eszközökben, az adatirányítási alapelvek megértése és a stratégiai gondolkodás az üzleti célokkal összhangban.

Data Engineer: Jártas adatfeldolgozó eszközökben, mint az Apache Spark, erős kódolási és scriptelési képességekkel , valamint problémamegoldó készséggel rendelkezik az adatrendszerekkel kapcsolatban.

Napi Feladatok

Data Architect: Üzleti stakeholderekkel való egyeztetés, adatmodellek létrehozása, irányítási szabványok beállítása és az adatbiztonság és integráció biztosítása.

Data Engineer: Kódolás, ETL folyamatok fejlesztése, adatfolyamatok optimalizálása és az adatrendszerek skálázhatóságának és teljesítményének biztosítása.

Munkakörnyezet

Data Architect: Stratégiai jellegű, gyakran felsővezetőkkel és üzleti stakeholderekkel való együttműködés, hogy az adatstratégiák összhangban legyenek az üzleti célokkal.

Data Engineer: Gyakorlati munkát igényel, de az együttműködés is fontos, különösen az data architectekkel és más tech csapatokkal való munka során az adatstruktúrák megvalósításában.

Átjárhatóság a szerepek között

Nem ritka, hogy a szakemberek váltanak ezek között a szerepek között.

Egy data engineer, aki átfogóan megérti az üzleti igényeket, data architecté válhat, magas szintű tervezéssel és stratégiával foglalkozva.

Egy technikai háttérrel rendelkező data architect választhatja a data engineer szerepet. Bár az egyik szerepben elért senioritás nem feltétlenül fordítható át automatikusan a másikba, az adatrendszerek alapvető ismerete könnyebbé teheti az átmenetet.

Érdemes megjegyezni, hogy az architect szerepe nem feltétlenül jelent magasabb senioritást, mint az engineeré. Mindkét szerepnek különböző szintjei lehetnek, és egyik sem feltétlenül jobb a másiknál. Egyszerűen különböző fókuszterületeik vannak.


Gyakran Ismételt Kérdések

Hogyan különbözik az oktatási hátterük?

Mindkét szerepkörben általában informatikai vagy információs rendszerek területén szerzett végzettséggel rendelkeznek. A data architektek inkább a rendszerek tervezésére és vállalati architektúrára fókuszálnak, míg a data engineerek szoftverfejlesztésre, adatbázis-kezelésre vagy adattárolásra szakosodnak.

Melyik szerepkör igényel több szakmai tapasztalatot?

Ez a szervezettől és a munkakövetelményektől függ. A data architect gyakran több éves tapasztalattal rendelkeznek, mert ők felelnek az átfogó adatstratégiákért. A data engineer vezetői pozíciók is hasonló tapasztalatot igényelhetnek.

Relevánsak a tárgyalási készségek ezekben a szerepkörökben?

Igen, főleg a data architectek számára, mivel sokat kommunikálnak különböző érintettekkel a követelmények és határidők egyeztetése miatt. A data engineereknél ez kevésbé jellemző, de vezetői pozíciókban számukra is hasznos lehet.

Hogyan működnek együtt más csapatokkal a szervezetben?

A data architectek üzleti vezetőkkel, IT menedzsmenttel és adat-irányítási csapatokkal dolgoznak együtt, hogy az adatstratégiákat az üzleti célokkal összehangolják. A data engineerek adatelemzőkkel, adatkutatókkal és szoftverfejlesztőkkel működnek együtt az adatfeldolgozási és analitikai műveletek támogatása érdekében.

Hogyan különbözik az eszközkészletük?

A data architectek ERD eszközöket, metaadatkezelési megoldásokat és vállalati architektúra szoftvereket használnak. A ata engineerek ETL eszközöket, Hadoopot, Sparkot és programozási nyelveket, mint a Python vagy a Java, alkalmaznak.

Hogyan viszonyulnak a fizetéseik egymáshoz?

A fizetések a helyszín, cégméret, iparág és egyéni képesítések alapján változnak. Egyes piacokon a data engineerek specifikus technikai készségeik miatt magasabb fizetést kaphatnak. Más esetekben a data architectek stratégiai fontossága miatt ők kereshetnek többet. Érdemes helyi álláspiaci adatokat vagy iparági felméréseket nézni a pontos összehasonlítás érdekében.

Hogyan viszonyul a munka és magánélet egyensúlya a két szerepkör között?

Mindkét szerepkör lehet megterhelő, főleg kritikus projektfázisokban. A ata engineerek gyakrabban találkozhatnak azonnali nyomással a rendszer üzemideje és sürgős feladatok miatt, míg a data architectek gyakrabban dolgoznak hosszabb távú stratégiákon, ami előre láthatóbb időbeosztást eredményezhet.

Ha vállalatod belső állományába IT szakembert keresel, akkor munkaerő-közvetítés szolgáltatás keretében tudunk segíteni. neked. Amennyiben projektedre keresel speciális szaktudással rendelkező IT szakértőt vagy erőforrás-hiánnyal rendelkezel, akkor szólj nekünk és IT contracting szolgáltatásunk keretében elvégezzük a szoftverfejlesztési-, tesztelési-, üzleti elemzési-, üzemeltetési-, vagy akár DevOps feladatokat is! 

Hogy elsőként értesülj legújabb blogbejegyzéseinkről, kövess minket a LinkedInen és a Facebookon!


Kapcsolódó blogtartalmaink

Success message!
Warning message!
Error message!