Data-engineers en hun rol in uw organisatie


Data Scientist Florijn

Data engineers zijn een essentieel onderdeel van het data analyseteam in elk bedrijf. Ze zijn verantwoordelijk voor het bewaken, optimaliseren, begeleiden en beheren van gegevensopslag binnen de gehele organisatie. Deze engineers zorgen ook voor de distributie en het ophalen van de gegevens volgens de vooraf gestelde eisen. Data-engineers zijn verantwoordelijk voor het ontwikkelen van algoritmen en het identificeren van de laatste trends in de datasets. Deze trends zijn nodig om onbewerkte gegevens te extraheren die nuttig zijn voor de organisatie. Deze rol vereist grote technische vaardigheden en een sterke positie boven het datamodel en andere programmeertalen.

Waarom hebben we data engineers nodig?

De CEO’s hebben data engineers nodig om de betekenis van onbewerkte stukjes data uit te leggen. Bovendien moeten de engineers hun technische kennis met verschillende afdelingen van het bedrijf communiceren. Daarom hebben ze sterke communicatieve vaardigheden nodig om de vertaalslag naar de business te maken. Data engineers moeten ook de behoeften en doelen van klanten begrijpen. Vervolgens kunnen ze de bedrijfsdoelen van het bedrijf afstemmen op gegevens om grote en complexe datasets praktischer te kunnen verwerken.

Data engineering speelt een fundamentele rol bij het omgaan met big data en geautomatiseerde workflows. Toekomstige bedrijven hebben data analyse nodig om hun toekomstige acties te ontwerpen die gemakkelijk kunnen worden afgestemd op de behoeften van de doelmarkt. Dit proces is onmogelijk zonder toegang tot gegevens.

Data engineers verzamelen schone, consistente en hoogwaardige gegevens om ervoor te zorgen dat deze nuttig worden voor het bedrijf dat ze implementeert. Het is frustrerend om op te merken dat data engineering geen zichtbaar onderdeel is van data science. Maar bedrijven kunnen de constante invoer van een oneindige stroom gegevens met data engineering niet aan. Daarom kunnen ze geen betrouwbare en nauwkeurige resultaten produceren om een inzichtelijke analyse te bieden. Bedrijven van de toekomst hebben datatechniek nodig om de juiste gegevens te leveren, zodat ze relevant blijven in de branche.

Data engineering is erg belangrijk omdat:

1. Data scientists hebben ze nodig: Data scientists hebben data-ingenieurs nodig die hen helpen bij het opschonen, analyseren en evalueren van datasets. Ze gebruiken programmeertalen zoals Python voor het verwerken van de datasets. Vervolgens worden datapijplijnen en datawarehouses gebouwd om efficiënt schone datasets te produceren in een bereik dat vergelijkbaar is met big data-producten. Data engineers zijn een cruciale aanwinst voor de organisatie, aangezien ze gespecialiseerd zijn op dit gebied. Ze helpen het bedrijf succesvol te groeien. Daarom neemt hun werk bijna 80% van de oorspronkelijk vereiste tijd in beslag en deze inefficiëntie vermindert de schaal van het bedrijf.

2. Word Data Driven!: Data scientists zijn bedreven in het analyseren van grote problemen en bieden waardevolle inzichten. Ze hebben echter de hulp nodig van data-engineers om schone en nauwkeurige data te leveren om datagestuurde beslissingen te nemen. De groei van een organisatie vertraagt wanneer de data engineers niet aanwezig zijn om hun diensten aan te bieden. Deze services helpen het bedrijf om nauwkeurige datagestuurde beslissingen te nemen. Zo wordt een bedrijf data driven!

3. Informatiestructurering: De volgende rol van een data engineer is om de informatie te structureren nadat een flinke hoeveelheid data is verteerd. Het is belangrijk om gegevens zo te structureren dat ze gemakkelijk toegankelijk zijn. Data engineers maken deel uit van de organisatie om een structuur te creëren voor alle informatie die binnenkomt.

4. Tijdige gegevens: Organisaties moeten gegevens nauwkeurig voorspellen terwijl ze realtime beslissingen nemen over onder meer klantbehoud en fraude. Verouderde gegevens zijn voor geen enkel bedrijf nuttig. Het heeft geen zin om frauduleuze creditcardactiviteiten na een zeer lange tijd, bijvoorbeeld na 3 weken, op te sporen. Gegevensanalyse is niet nuttig als het bedrijf niet over actuele gegevens beschikt. Dit is waar data engineering van pas komt. Het helpt bedrijven om de vragen op tijd te beantwoorden door relevante gegevens naar de algoritmen en dashboards te sturen.

5. Nauwkeurige voorspellingen: Vandaag, in het technologische tijdperk, komen goed behandelde gegevens overeen met nauwkeurige voorspellingen. In het huidige scenario betekent gebrek aan gegevens eenvoudigweg het onvermogen om de beschikbare gegevens te beheren, wat een probleem is voor veel klanten. Bedrijven hebben de juiste modellen, goede kunstmatige intelligentie en goede machine learning nodig. Dit is echter allemaal niet mogelijk zonder een goede datapijplijn in het systeem. Ook dit werk wordt afgehandeld door data engineers. Big data is het proces waarbij belangrijke inzichten worden verkregen met behulp van verschillende algoritmen en fundamentele kennis van elk analytisch principe. In de zeer complexe technologische wereld speelt big data echter een belangrijke rol in de processen van de toekomst. Het krijgt een gouden kans om nieuwe technologieën te ontwikkelen en te implementeren als datagedreven inzichten. Daarom zal data engineering een prominente rol spelen in het leven van de volgende generatie!

Avatar
Aernoud Florijn
No Comments

Post a Comment

Name
Email
Website
Comment