“Data engineering không chỉ là việc nạp dữ liệu vào cơ sở dữ liệu” – Frank Kane (Cựu kỹ sư cao cấp Amazon, CEO Sundog Education)
Dữ liệu là nền tảng của thế giới hiện đại.
- Từ việc tạo nên những gợi ý phim cá nhân hóa trên Netflix cho đến phát hiện gian lận nhanh hơn trong ngành ngân hàng – dữ liệu nằm ở trung tâm của mọi quyết định kinh doanh.
Nhưng làm thế nào để dữ liệu thô có thể biến thành insight giá trị giúp doanh nghiệp ra quyết định?
- Đó chính là công việc của Data Engineer – Kỹ sư dữ liệu.
Data Engineer là ai?
Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) là người thiết kế, xây dựng và duy trì hệ thống thu thập, lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, biến dữ liệu thô thành dạng có thể sử dụng.
Công việc của họ chính là xương sống của mọi quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven decision-making), giúp doanh nghiệp phân tích nhanh hơn, hiệu quả hơn và giữ lợi thế cạnh tranh trong thị trường.
Nếu bạn đang cân nhắc theo đuổi nghề này, hoặc chỉ đơn giản là tò mò về vai trò của nó trong thế giới công nghệ, hãy cùng tìm hiểu chi tiết Data Engineer làm gì, dùng công cụ nào, cơ hội nghề nghiệp ra sao, và lộ trình trở thành một kỹ sư dữ liệu.
Data Engineer làm gì?
Kỹ sư dữ liệu chịu trách nhiệm xây dựng và tối ưu hóa hệ thống để dữ liệu có thể được truy cập, phân tích và vận hành hiệu quả.
Công việc của họ thường bao gồm 3 nhiệm vụ chính sau:
1. Xây dựng và duy trì hệ thống “Data Pipeline”
Một data pipeline là chuỗi quy trình tự động, đưa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ứng dụng, thiết bị, cơ sở dữ liệu…) đến data warehouse hoặc data lake – nơi dữ liệu được làm sạch, chuẩn hóa và sẵn sàng cho phân tích.
Nhiệm vụ của kỹ sư dữ liệu là đảm bảo dữ liệu được thu thập, xử lý và chuyển đổi mượt mà, giúp các đội phân tích và khoa học dữ liệu có dữ liệu “chuẩn” để làm việc.
2. Hợp tác đa phòng ban
Kỹ sư dữ liệu không làm việc một mình. Họ thường phối hợp chặt chẽ với data scientist, data analyst và developer để đảm bảo hạ tầng dữ liệu phù hợp với nhu cầu của từng nhóm.
Ví dụ, data scientist cần dữ liệu được xử lý đúng chuẩn để huấn luyện mô hình AI, còn data analyst thì cần dữ liệu được cập nhật và dễ truy vấn cho báo cáo kinh doanh.
3. Đảm bảo chất lượng và tính sẵn sàng của dữ liệu
Chất lượng dữ liệu là yếu tố sống còn trong mọi hệ thống. Data engineer chịu trách nhiệm xây dựng các cơ chế giám sát, phát hiện và sửa lỗi dữ liệu, đảm bảo dữ liệu luôn chính xác, đầy đủ và sẵn sàng sử dụng.
Ví dụ thực tế
Hãy tưởng tượng một sàn thương mại điện tử trong ngày Black Friday – lượng truy cập và giao dịch tăng vọt. Khi đó, kỹ sư dữ liệu đảm bảo toàn bộ dữ liệu thời gian thực như tồn kho sản phẩm, xu hướng mua hàng hay hành vi khách hàng được ghi nhận, xử lý và cập nhật liên tục để đội marketing có thể ra quyết định kịp thời.
Một ngày làm việc của Data Engineer – chia sẻ từ Frank Kane
Theo Frank Kane, cựu kỹ sư cao cấp của Amazon:
“Công việc thực tế của data engineer không chỉ là thiết kế hệ thống lớn – dù đó là phần thú vị nhất. Khi dữ liệu mới xuất hiện, bạn cần xây dựng pipeline để thu thập, lưu trữ trong hệ thống phân tán, và áp dụng schema để có thể truy vấn hiệu quả.”
Công việc hàng ngày có thể bao gồm:
- Xây dựng pipeline mới khi xuất hiện nguồn dữ liệu mới.
- Khắc phục sự cố hệ thống khi data feed bị lỗi, dữ liệu hỏng hoặc pipeline ngừng hoạt động.
- Giải quyết giới hạn tài nguyên hoặc tối ưu chi phí điện toán đám mây (cloud cost optimization).
- Giám sát hiệu năng, xử lý nghẽn cổ chai trong hệ thống xử lý dữ liệu lớn (Big Data).
Kinh nghiệm và chứng chỉ quan trọng
Khi làm việc với các hệ thống dữ liệu phức tạp và phân tán, sự cố là điều không thể tránh khỏi. Do đó, việc có nền tảng vững chắc về kỹ thuật và chứng chỉ chuyên môn trong lĩnh vực data engineering giúp kỹ sư phân tích và xử lý vấn đề nhanh chóng, chính xác.
Và cũng như bất kỳ công việc công nghệ nào khác, data engineer thường dành một phần lớn thời gian trong ngày để:
- Trao đổi với đồng nghiệp,
- Kiểm tra và review code,
- Cập nhật tài liệu kỹ thuật hoặc dự án,
- Tham gia các cuộc họp phối hợp liên phòng ban.
Tổng kết: Nghề Data Engineering – Trụ cột của kỷ nguyên dữ liệu
Data engineer chính là người kết nối dữ liệu với giá trị thực tế, đảm bảo thông tin được truyền tải chính xác và hiệu quả trong hệ thống doanh nghiệp.
Trong thời đại mà mọi quyết định đều dựa vào dữ liệu, kỹ sư dữ liệu là nhân tố không thể thiếu trong bất kỳ tổ chức nào muốn chuyển mình sang mô hình data-driven.
Bạn đang muốn sở hữu các khóa học AI chất lượng tại Udemy với chi phí tiết kiệm tối đa, liên hệ ngay với Kho Khóa Học, chỉ từ 50K/Khóa, bạn có thể sở hữu bất kỳ khóa học nào trên Udemy với chi phí tiết kiệm nhất!
