Оскільки компанії все більше покладаються на дані для прийняття інформованих рішень, стрімко зростає попит на фахівців, які забезпечують надійність, повноту та достовірність даних. Ольга Мельнікова, Lead Data Quality Engineer, познайомить нас з особливостями професії Data Quality Engineering.
Що таке Data Quality Engineering?
Фахівці з Data Quality Engineering забезпечують точність, узгодженість, надійність, релевантність і актуальність даних, роблячи їх "придатними" до використання за призначенням — для щоденних операцій, стратегічного планування, аналітики, ШІ та машинного навчання.
Ця дисципліна охоплює різні міжфункціональні елементи:
- Управління програмами: Планування, організація, контроль і управління ресурсами для досягнення цілей з якості даних.
- Ролі: Визначення відповідальностей для data stewards, власників і зберігачів даних.
- Організаційні структури: Структура організації впливає на управління якістю даних (наприклад, централізовані структури забезпечують кращий контроль).
- Варіанти використання: Різні бізнес-кейси мають унікальні вимоги до даних, отже ініціативи з якості даних мають бути адаптовані під кожен окремий кейс.
- Процеси: Систематичне виконання моніторингу, звітності та усунення проблем якості даних.
Покращення якості даних вимагає комплексного підходу за участю людей, процесів і технологій для забезпечення високодостовірних даних, що підтримують ефективні бізнес-стратегії.
Data Quality Engineering — це поєднання людей, процесів та технологій, спрямоване на надання високодостовірних даних, що підтримують ефективні бізнес-стратегії.
Що робить інженер з якості даних?
Основна задача Data Quality інженерів — гарантувати, що дані, якими користуються особи, що приймають рішення, є точними, повними і надійними. Вони виявляють та усувають різні проблеми якості, такі як невідповідності, надмірності чи помилки. Вони створюють процеси очищення та вдосконалення даних, включаючи профілювання, стандартизацію та впровадження протоколів виявлення помилок.
Ця роль вимагає глибокого розуміння структур даних, їх моделювання і програмної інженерії. Основні технічні навички включають знання SQL та реляційних баз даних, досвід роботи з інструментами аналізу та контролю якості даних, а також обізнаність із хмарними платформами (AWS, Azure, GCP, Databricks) і мовами програмування, зокрема Python.
Окрім технічних навичок, інженери з якості даних повинні мати аналітичне мислення, сильні навички вирішення проблем, бути уважними до деталей, щоб забезпечити достовірність даних. З огляду на зростання вимог щодо конфіденційності та регулювання, таких як GDPR, вони також розуміють і впроваджують принципи захисту та управління даними, забезпечуючи відповідність нормативним вимогам.
Чому Data Quality Engineering користується високим попитом?
Організації покладаються на великі обсяги даних для прийняття рішень, прогнозування тенденцій, розробки стратегій, розвитку і масштабування бізнесу. Із збільшенням обсягу даних зростає і важливість їхньої якості.
Ми живемо у світі, де неточні дані = неточні рішення.
Недостовірні або хибні дані можуть призвести до помилкових рішень, неефективних стратегій і негативно вплинути на бізнес-процеси. Порушення конфіденційності даних і невиконання нормативних вимог можуть мати фінансові та репутаційні наслідки. Зі зростанням ролі ШІ, машинного навчання та автоматизації компанії не можуть дозволити собі покладатися на "брудні" дані.
Забезпечуючи високу якість даних, Data Quality інженери допомагають компаніям приймати правильні рішення, точно прогнозувати тенденції та ефективно розвивати бізнес. А оскільки дані стають критично важливим активом, роль інженерів з якості даних також набуває дедалі більшої ваги.
Один день з життя інженера з якості даних
Ці фахівці працюють на перетині технологій та бізнесу: вони роблять набагато більше, ніж звичайне очищення даних. Їхні обов’язки включають:
- Профілювання даних: Розуміння структури, вмісту та якості даних.
- Корекцію даних: Валідація, очищення й стандартизація.
- Впровадження перевірок якості даних: Встановлення правил перевірки для раннього виявлення неточностей.
- Визначення стандартів даних: Дотримання форматів, структур і конвенцій даних.
- Маскування даних: Впровадження процедур для забезпечення конфіденційності й відповідності, особливо щодо PII чи фінансової інформації.
- Комунікацію: Взаємодію із зацікавленими сторонами для з’ясування потреб, інформування, виявлення проблем і пропонування рішень.
- Тестування обробки даних: Супровід тестування на всіх етапах життєвого циклу даних, включаючи пайплайни, трансформації, інтеграційне тестування, створення автоматизованих скриптів, тестування BI-звітів, створення синтетичних даних, що відтворюють реальні бізнес-сценарії.
- Вибір інструментів: Визначення та підбір інструментів для контролю якості даних відповідно до продукту та потреб організації, з урахуванням гнучкості, масштабованості та адаптивності.
Як залишатися затребуваним інженером з якості даних?
Щоб залишатися затребуваним фахівцем, критично важливо орієнтуватися в мінливих трендах, технологіях і практиках, зокрема:
- Розвивати експертизу в роботі з платформами Big Data, такими як Hadoop, Spark і Kafka.
- Вміти працювати з хмарними платформами управління даними (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) та вбудованих у них інструментів контролю якості. Розуміння концепції Data-as-a-Service (DaaS) також є перевагою.
- Володіти сучасними інструментами контролю якості даних: вивчати їх функціонал та особливості, накопичувати практичний досвід роботи з популярними інструментами, такими як Atacama, Collibra, Alation, Data World. EPAM має доступ до навчальних матеріалів, сертифікаційних програм і sandbox, що дозволяє нашим інженерам опановувати ці передові інструменти в безпечному середовищі.
- Приділяти увагу автоматизації, яка зумовлює здатність створювати ефективні, масштабовані, точні й економічні обгрунтовані автоматизовані рішення.
- Бути на "ти" зі штучним інтелектом та машинним навчанням, які революціонізують управління даними, спрощуючи автоматизоване очищення, виявлення аномалій, просунуту аналітику.
Зрештою, ті, хто безперервно навчається, адаптується і вдосконалює навички відповідно до сучасних технологій і трендів, завжди залишаються на гребні хвилі.
Кар’єрне зростання: куди рухатися далі?
Досвід роботи інженером з якості даних може стати відправною точкою до ролей більш просунутого рівня, таких як консультант або data engineer, data quality architect або обрати напрям data science, опанувавши статистичний аналіз, машинне навчання й візуалізацію даних. Ці ролі потребують додаткових навичок, але базові знання, набуті в ролі інженера з якості даних, стануть хорошим підгрунтям.
Чому ця професія є цікавою та надихаючою: інсайти від Ольги Мельнікової
Мене найбільше надихає у професії різноманітність завдань, які з’являються з кожним новим проєктом. Я виконувала як технічні завдання з автоматизації, так і виконувала стратегічні задачі, зокрема працювала як Product Owner, що дозволило мені розвиватися всебічно — і як інженер, і як менеджер. Особливе задоволення приносить усвідомлення того, що моя робота безпосередньо впливає на ухвалення важливих рішень для бізнеса: адже якісні дані — це основа точного аналізу, влучних прогнозів і, зрештою, фінансового успіху компанії. Додатковою мотивацією для мене є зростаючий інтерес клієнтів до тем управління даними та data governance, що свідчить про дедалі глибше розуміння ролі даних у сучасному бізнесі. А найсильнішим джерелом натхнення для мене є наша потужна data-спільнота — команда професіоналів, чия експертиза, захоплення та підтримка створюють ідеальні умови для зростання та досягнення спільних цілей.
Якщо ви маєте аналітичний склад розуму, уважні до деталей і хочете розкрити прихований потенціал даних — Data Quality Engineering може стати вашим покликанням. Це динамічна роль із реальним впливом на бізнес, і ваші навички завжди будуть затребуваними.
