Teljeskörű összefoglaló a felelősségi körök, készség, követelmények valamint karrierlehetőségek megértéséhez!
More...
A data engineerek és data analystek egyaránt adatokkal dolgoznak, de eltérő célokat szolgálnak.
ÖsszeFOGLALÓ
Mindkét szerep fontos az adatokra támaszkodó szervezetekben. A data analystek összekapcsolják a nyers adatokat az üzleti döntéshozatallal, míg a data engineerek biztosítják, hogy az adatok hozzáférhetők, és megbízhatóak legyenek.
Data engineer és data analyst: A legfontosabb különbségek
Data Engineer | Data Analyst | |
|---|---|---|
Fő tevékenység | Adatfolyamok és architektúrák építése és karbantartása. | A termékfejlesztés gyakorlati végrehajtása. |
Legjelemzőbb felelősségek | ||
Legfontosabb képességek | ||
Használt eszközök | Data engineering platformok, mint például az Apache Spark, Hadoop, and ETL tools. | Adatelemző szoftverek, például Excel, SQL, és speciális eszközök, mint például a Tableau vagy a Power BI. |
Együttműködés a stakeholderekkel | ||
Képzés | Számítástechnikai, adatmérnöki vagy kapcsolódó területeken szerzett végzettség, vagy ezzel egyenértékű adatmérnöki tapasztalat. | Adatelemzés, statisztika, üzleti intelligencia vagy kapcsolódó területeken szerzett végzettség, vagy releváns adatelemzési tapasztalat. |
Data Engineerek feladatai
Adatcsatornák építése és karbantartása
Az adatmérnökök tervezik, ETL eszközök használatával, mint például az Apache Spark, építik és tartják karban a data pipeline-okat, hogy az adatok hatékonyan tárolni és továbbítani. Biztosítják az adatok elérhetőségét elemzésekhez és más alkalmazásokhoz.
Adatok integritása és minőségbiztosítás
Ellenőrzési és érvényesítési eljárásokkal gondoskodnak arról, hogy az adatok megfelelő minőségűek és megbízhatóak legyenek.
Adatok tárolásának és lekérésének optimalizálása
A data engineer optimalizálják az adatok tárolási és lekérési folyamatait, teljesítményjavító technikákat alkalmazva.
Együttműködés az adatcsapatokkal
Szorosan együttműködnek data analystekkel, data scientistekkel és üzleti stakeholderekkel az adat infrastruktúra biztosítása érdekében.
Data analyst feladatai
Adatgyűjtés és tisztítás
A data analyst megérti az üzleti célokat és adatkövetelményeket, majd különböző forrásokból gyűjti és tisztítja az adatokat az elemzéshez.
Adatok elemzése és betekintések nyújtása
Elemzi a tisztított adatokat, trendeket és mintázatokat keres statisztikai módszerek alkalmazásával, hogy segítse az üzleti döntéseket.
Kommunikáció a stakeholderekkel
A data analyst közvetít a technikai csapat és az üzleti stakeholderek között biztosítva, hogy az adat alapú betekintések érthetőek és hozzáférhetőek legyenek a nem technikai személyek számára is.
Döntéstámogatás
Elemzései alapján a data analyst ajánlásokat tesz, amelyek segítik a döntéshozatali folyamatokat a szervezetben.
Együttműködés az adatcsapatokkal
A data analyst gyakran dolgozik együtt data engineerekkel és más szakemberekkel, hogy biztosítsa az adatok elérhetőségét, megbízhatóságát és jó struktúráját.
Természetesen a pontos szerepek és felelősségek változhatnak a szervezet, annak mérete, az ágazat és a konkrét igények függvényében. Az itt kínált leírások általános iránymutatásként szolgálnak, amelyek bár sok helyzetben alkalmazhatók, mégsem minden esetben.
Data engineer vs data analyst: Tipikus szerepek egy fintech csalásmegelőzési projektben
Egy fintech csalásmegelőzési rendszer fejlesztésében mind a data engineer, mind a data analyst fontos szerepet játszik. Az alábbiakban bemutatjuk a tipikus feladataikat és felelősségeiket:
Data engineer szerepe egy fintech projektben
Adatcsatorna karbantartás
Rendszeresen figyelik a valós idejű adatcsatornák teljesítményét, amelyek tranzakciós adatokat dolgoznak fel.
Megfelelőség és biztonság
Folyamatosan biztosítják, hogy minden adattárolási és feldolgozási tevékenység megfeleljen az iparági szabályozásoknak, például a PCI DSS-nek.
Modell integráció
Együttműködnek a data scientistekkel a gépi tanulási modellek integrálásában a csalások azonosítása érdekében.
Teljesítményhangolás
Folyamatosan optimalizálják a lekérdezési és tárolási folyamatokat a jobb teljesítmény érdekében.
Adatellátás
Tiszta és jól strukturált adatokat biztosítanak a data analystek és más stakeholderek számára.
Data analyst szerepe egy fintech projektben
Analitikai dashboard áttekintése
Rendszeresen ellenőrzi a tranzakciókkal és azonosított csalási esetekkel kapcsolatos mutatókat az analitikai irányítópultokon.
Algoritmus hatékonyság
Elemzi a csalásfelismerő algoritmusok teljesítményét, és módosítja azokat a téves pozitív és téves negatív eredmények alapján.
Stakeholder meetingek
Találkozókat szervez az üzleti stakeholderekkel, hogy megvitassák az analitikai eredményeket és visszajelzéseket kapjanak.
Adat vizualizáció
Adat vizualizációkat készít és karbantartja azokat, bemutatva a csalási trendeket és egyéb információkat.
Jelentések és ajánlások
Jelentéseket készít, amelyek összefoglalják a megállapításokat és ajánlásokat nyújtanak a csalásfelismerési mechanizmusok javítására.
Az adatmérnökök a backened dolgoznak, és a megbízható, biztonságos és hatékony adat infrastruktúra létrehozására törekszenek, a data analyst az adatokból kinyerhető hasznos betekintésekre specializálódik.
Az data engineer munkája biztosítja a csalásfelismerő algoritmusok teljesítményét és biztonságát.
A data analyst pedig megérti ezeknek az algoritmusoknak a hatékonyságát, és adatokon alapú észrevételekre hagyatkozva tesz javaslatokat a fejlesztésekre.
Data engineer vs data analyst: karrierpályák
Az adat mérnöki és adat elemzői karrierutak nagy rugalmasságot kínálnak. Az szakemberek képességeik, érdeklődési körük és a szervezet igényei alapján válthatnak ezek között a szerepek között. Például egy data analyst, aki érdeklődik és jártas a gépi tanulásban, átléphet egy adatmérnöki szerepkörbe, amely a gépi tanulási adatsorokra koncentrál, vagy fordítva.
Ahogy a szakemberek tapasztalatot szereznek, lehetőségük nyílik kapcsolódó területeket is felfedezni. Az adatmérnökök specializált területek felé nyithatnak, mint a gépi tanulás mérnöki vagy adat architektúra. Stratégiai szerepkörökbe is átléphetnek, például Chief Data Officer vagy Director of Data Strategy pozíciókba.
Hasonlóan, a data analyst bővítheti szerepkörét olyan pozíciókba, mint data scientist, business intelligence analyst vagy statistical analyst. Magasabb szinteken olyan pozíciókra törekedhetnek, mint Head of Analytics vagy Director of Data Insights.
Data Engineer karrierút:
- 1Kezdő/junior data engineer: Ebben az kezdeti szerepben az adat tárolás, adatsorok és egyszerű adat transzformációk alapjainak megértésével kezdenek. Segítenek az adatsorok karbantartásában és az adatok minőségének biztosításában.
- 2Data engineer: Néhány év tapasztalattal teljes körű felelősséget vállalnak az adatsorokért, adattárolási megoldásokért, és biztosítják a szabályozásoknak való megfelelést.
- 3Senior data engineer: Komplex adatmérnöki projektek vezetéséért felelnek. Kulcsfontosságú döntéseket hoznak az adattárolási és feldolgozási megoldások architektúrájának és skálázhatóságának érdekében, és mentorálják a junior adatmérnököket.
- 4Vezető data engineer / Data Engineering Manager: Több adatmérnöki projektet vagy teljes data engineer csapatot felügyelnek. Gyakran befolyásolják a szervezet adatstratégiáját és az adat architektúra hosszú távú tervezését.
- 5Director of Data Engineering: Vezetői szinten a szervezet teljes adatmérnöki stratégiájáért felelnek. Felügyelik az összes adatmérnöki projektet, biztosítva a szervezeti célokkal való összhangot, és több csapatot is irányítanak.
Data Analyst karrierút
- 1Kezdő/junior data analyst: Ez a szerepkör alapvető adatgyűjtést és egyszerű adatelemzési feladatokat tartalmaz. A kezdeti felelősségek közé tartozik az adatvizualizációs eszközök használatának elsajátítása és az üzleti kontextus megértése.
- 2Data analyst: Tapasztaltabban már mélyebb adatelemzést, betekintéseket, valamint a technikai és - az adat igényeik megértése érdekében - üzleti stakeholderekkel való együttműködést végzik.
- 3Senior data analyst: Specifikus analitikai projekteket vezetnek, mentorálják a junior kollégákat, és szorosan együttműködnek az üzleti és technikai csapatokkal, hogy hasznos betekintéseket hozzanak létre.
- 4Vezető data analyst / Data Analytics Manager: Egy önálló data analyst csapatot és több analitikai kezdeményezést irányítanak. Szorosan együttműködnek a felső vezetéssel, hogy befolyásolják az adatalapú üzleti stratégiákat.
- 5Chief Data Analyst / Director of Data Analysis: Vezetői szerepkörben a szervezet teljes analitikai stratégiájáért felelnek, koordinálják az összes elemzéssel kapcsolatos tevékenységet, és adat alapú betekintések alapján hozzájárulnak az üzleti döntésekhez.
Gyakran Ismételt Kérdések
Mindkét szerep igényel kódolási ismereteket, de az adatmérnököknek gyakran haladó szintű jártasságra van szükségük Pythonban, Javaban vagy Scalaban az adatsorok építéséhez és karbantartásához.
Számítástechnikai, mérnöki vagy kapcsolódó területen szerzett diplomát szükségesek. Haladó fokozatok gyakoribbak összetettebb adatmodellezési vagy algoritmusfejlesztési szerepköröknél. A big data technológiák vagy adatanalitika terén szerzett specializált képzés előnyös mindkét szerep számára.
A data engineerek az adat generálás, transzformáció és tárolás infrastruktúrájára koncentrálnak. A data analystek az adatok értelmezésére, hogy hasznos betekintéseket nyújtsanak. Bár van átfedés, ezek a fő irányvonalak mindkét szerepnél.
Mindkét szerepkör jól fizetett, különösen a fintech szektorban. A data engineerek valamivel magasabb fizetést kaphatnak a bonyolult adatrendszerek építésének és karbantartásának specializált jellege miatt. A data analystek fizetése változhat a specifikus adatelemzési eszközök és technikák ismerete alapján.
Az adatmérnökök általában erősebb technikai készségeket igényelnek az adatbázis-kezelés, programozás és rendszerarchitektúra terén. A data analysteknek alaposan meg kell érteniük a statisztikai módszereket és az adat elemzési eszközöket.
A data analystek inkább ügyfélközpontúak, mivel gyakran közvetlenül a stakeholdereknek mutatják be az eredményeket és betekintéseket. Az adatmérnökök inkább a háttérben dolgoznak, a rendszerekre koncentrálva, amelyek lehetővé teszik az adatelemzést.
Az adatmérnökök gyakran együttműködnek a DevOps és a rendszer architektúra csapatokkal, hogy zökkenőmentes adatáramlást és tárolást biztosítsanak. A data analystek nagyobb valószínűséggel lépnek kapcsolatba az üzletfejlesztési, marketing vagy pénzügyi osztályokkal, hogy az adatalapú eredményeket összehangolják az üzleti stratégiákkal.
A data engineerek gyakran nagyobb autonómiával rendelkeznek a technológiák kiválasztásában és az adat architektúra tervezésében. A data analystek az analitikai módszerek és a betekintési metrikák kiválasztásában rendelkeznek nagyobb szabadsággal.
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!