مهندسی داده – Data Engineering
هیچ تحلیل یا مدلی بدون دادهی آماده و درست معنا پیدا نمیکند.
مهندسی داده، ستون فقرات پردازش اطلاعات سازمانی
مهندسی داده (Data Engineering) همان بخشی است که زیرساخت لازم برای جمعآوری، پردازش و انتقال دادهها را ایجاد میکند. اگر این زیرساخت بهخوبی طراحی و نگهداری نشود، حتی قویترین ابزارهای تحلیل و هوش تجاری هم بهسختی میتوانند خروجی قابل اعتمادی ارائه دهند.
حتی بهترین تحلیلگر بدون دادهی ساختاریافته، چیزی جز سردرگمی نمیسازد
چرا سازمان شما به مهندسی داده نیاز دارد؟
- مدیریت و پردازش دادههای حجیم (Big Data)
- جلوگیری از کندی دیتابیسها و Data Warehouse در مقیاس بالا
- افزایش سرعت پردازش و کاهش زمان بارگذاری دادهها
- ایجاد زیرساخت پایدار برای گزارشگیری، تحلیل و هوش تجاری
- تضمین کیفیت دادهها و یکپارچگی منابع اطلاعاتی
خدمات مهندسی داده در پیراسیس
طراحی و پیادهسازی پایپلاینهای داده (Data Pipelines – ETL/ELT): انتقال، تبدیل و بارگذاری دادهها بین منابع مختلف
طراحی و بهینهسازی Data Warehouse و Data Lake: ساخت محیطهای ذخیرهسازی برای تحلیلهای کلان و کشف الگوها
پردازش دادههای حجیم (Big Data Processing): با پلتفرمهایی مانند Apache Spark، Hadoop و Kafka برای Stream و Batch Processing
مدیریت پایگاههای داده (Database Management): طراحی و نگهداری دیتابیسهای رابطهای مثل PostgreSQL, MySQL و غیررابطهای مثل MongoDB, Cassandra
نظارت و هماهنگی جریان داده: استفاده از ابزارهایی مثل Apache Airflow برای زمانبندی و مانیتورینگ فرآیندهای پیچیده
مرزبندی با سایر حوزهها
مهندسی داده: روی «کجا» و «چگونه»ی داده تمرکز دارد؛ یعنی ایجاد مسیر و زیرساخت برای آمادهسازی داده در مقیاس بزرگ.
علم داده (Data Science): بر «چه چیز» و «چرا» تمرکز میکند؛ مدلسازی، پیشبینی و پاسخ به پرسشهای تحلیلی.
تحلیل داده و هوش تجاری (Data Analysis & BI): به «چه اتفاقی افتاده» و «الان چه میگذرد» پاسخ میدهد؛ یعنی تولید داشبوردها و گزارشهای مدیریتی.
یک مثال ساده:
مهندس داده مسیر آب (پایپلاین) را طراحی میکند، تحلیلگر داده میزان مصرف را گزارش میدهد، و دانشمند داده از روی الگوها پیشبینی میکند.
رویکرد پیراسیس در مهندسی داده
پیراسیس با تجربه در پروژههای متنوع سازمانی، زیرساختهای دادهای طراحی میکند که:
سرعت پردازش و انتقال دادهها را بهطور چشمگیر افزایش میدهد
از کندی دیتابیسها در مواجهه با حجم بالای داده جلوگیری میکند
امکان اتصال مطمئن و پایدار به ابزارهای BI و پلتفرمهای تحلیلی را فراهم میسازد
