Data Engineer: Công việc và kĩ năng.

1. Data Engineer là gì?

Đầu tiên, Data Engineer là gì? Data Engineer hay kỹ sư dữ liệu là một nhân viên IT có công việc chính là chuẩn bị dữ liệu để phân tích hoặc sử dụng trong các hoạt động khác nhau của một tổ chức. 

Các kỹ sư phần mềm này thường chịu trách nhiệm xây dựng các đường dẫn dữ liệu để tập hợp thông tin từ các hệ thống nguồn khác nhau. Họ tích hợp, hợp nhất, làm sạch dữ liệu và cấu trúc nó để sử dụng trong các ứng dụng phân tích. Họ đặt mục tiêu làm cho dữ liệu dễ dàng truy cập và tối ưu hóa hệ sinh thái dữ liệu lớn của tổ chức.

Lượng dữ liệu mà một Data Engineer làm việc thay đổi theo quy mô của tổ chức. Công ty càng lớn, kiến trúc phân tích càng phức tạp và họ sẽ phải nhiều chịu trách nhiệm hơn về dữ liệu. Các kỹ sư dữ liệu làm việc cùng với các nhóm khoa học dữ liệu, cải thiện tính minh bạch của dữ liệu và cho phép các doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh đáng tin cậy hơn.

2. Vai trò và công việc của Data Engineer là gì?

Trong thời đại số, dữ liệu chính là tài sản quý giá nhất của doanh nghiệp. Tuy nhiên, để biến dữ liệu từ trạng thái thô thành những thông tin giá trị, chúng ta cần có một nền tảng hạ tầng vững chắc. Đây chính là vai trò của Data Engineer – những người “kiến trúc sư” của hệ thống dữ liệu. Họ không trực tiếp phân tích dữ liệu như Data Scientist hay Data Analyst mà đảm bảo rằng dữ liệu luôn sạch, sẵn sàng và có thể truy xuất nhanh chóng.

Công việc của một Data Engineer thường bao gồm:

• Xây dựng pipeline dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (website, ứng dụng, IoT) được tổng hợp và xử lý mượt mà.
• Thiết kế và tối ưu hóa hệ thống lưu trữ dữ liệu: Sử dụng các công nghệ như SQL, NoSQL, Data Lake, Warehouse để đảm bảo dữ liệu được truy xuất nhanh và hiệu quả.
• Tích hợp và chuyển đổi dữ liệu (ETL – Extract, Transform, Load): Làm sạch, chuẩn hóa và di chuyển dữ liệu giữa các hệ thống khác nhau.
• Đảm bảo chất lượng và bảo mật dữ liệu: Kiểm soát truy cập, mã hóa dữ liệu và bảo vệ thông tin nhạy cảm.
• Hỗ trợ Data Scientist và Data Analyst: Cung cấp dữ liệu đã qua xử lý để Data Scientist và Data Analyst có thể phân tích và đưa ra insights hữu ích.

3. Phân biệt Data Engineer với Data Scientist, Data Analyst

Dù đều làm việc với dữ liệu, nhưng Data Engineer, Data Scientist và Data Analyst có những nhiệm vụ rất khác nhau:

• Data Engineer: Xây dựng hệ thống thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu. Họ đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng để các bộ phận khác sử dụng.
• Data Scientist: Phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình AI/ML để dự đoán xu hướng, đưa ra chiến lược kinh doanh.
• Data Analyst: Xử lý và trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ doanh nghiệp ra quyết định.

4. Các kỹ năng quan trọng của Data Engineer

Để trở thành một Data Engineer giỏi, bạn cần trang bị cả kỹ năng kỹ thuật lẫn kỹ năng mềm.

4.1. Kỹ năng kỹ thuật

Python

Tại Việt Nam, Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất với 45,8% Data Engineer đang sử dụng hàng đầu, theo báo cáo thị trường IT 2024-2025 của ITviec. Sự ưu việt của Python nằm ở khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ, đặc biệt khi xây dựng các pipeline ETL (Extract, Transform, Load) và làm việc với Big Data. Điều này có được là nhờ hệ sinh thái thư viện phong phú, bao gồm những cái tên quen thuộc như Pandas, NumPy và PySpark.

SQL (Structured Query Language)

Theo một báo cáo gần đây, SQL tiếp tục giữ vững vị trí thứ hai trong danh sách những ngôn ngữ lập trình được các Kỹ sư dữ liệu sử dụng nhiều nhất. Điều này không hề bất ngờ, vì SQL là nền tảng để làm việc với các hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ như MySQL, PostgreSQL và SQL Server.

SQL giúp bạn dễ dàng truy vấn, trích xuất và xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, để đảm bảo hệ thống luôn hoạt động hiệu quả, bạn cần phải thành thạo kỹ năng tối ưu hóa truy vấn SQL. Một truy vấn được tối ưu tốt sẽ giúp giảm đáng kể thời gian xử lý, tiết kiệm tài nguyên và nâng cao hiệu suất làm việc của toàn bộ hệ thống dữ liệu.

Big Data Technologies

• Apache Spark: Framework phổ biến để xử lý dữ liệu lớn.
• Hadoop: Hệ thống phân tán để lưu trữ và xử lý dữ liệu khổng lồ.
• Kafka: Công cụ giúp xử lý dữ liệu theo thời gian thực.

Cloud Computing

Các dịch vụ như AWS (Amazon Web Services), Google Cloud Platform (GCP), Azure ngày càng quan trọng trong việc lưu trữ và xử lý dữ liệu.

Nếu bạn đã quen thuộc với AWS, GCP, Azure, bạn có thể trở thành Cloud Engineer, một trong những vị trí có mức lương cao (Cloud Engineer Senior có thể lên đến 65 triệu/tháng theo ITviec). Kiến thức về Data Lake, Data Warehouse, Serverless Computing rất hữu ích trong quá trình chuyển đổi này.

Data Warehousing

Tạo ra một kho dữ liệu (Data Warehouse) là một công việc đầy thử thách. Tuy nhiên, với các nền tảng đám mây chuyên biệt như Amazon Redshift, Google BigQuery, và Snowflake, công việc này trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn rất nhiều.

Các dịch vụ này giúp bạn:

• Xây dựng kho dữ liệu dễ dàng: Không cần đầu tư hạ tầng phức tạp. Bạn có thể nhanh chóng thiết lập và mở rộng kho dữ liệu theo nhu cầu.

• Xử lý dữ liệu khổng lồ: Các nền tảng này được tối ưu để phân tích hàng petabyte dữ liệu trong thời gian cực ngắn, giúp bạn có được những thông tin chi tiết kịp thời.

• Tích hợp đa dạng: Dễ dàng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, tạo nên một hệ thống đồng nhất và mạnh mẽ.

Với những công cụ này, việc tạo ra một kho dữ liệu không còn là nỗi lo. Bạn có thể tập trung vào việc khai thác giá trị từ dữ liệu thay vì bận tâm về mặt kỹ thuật.

4.2. Kỹ năng mềm

• Tư duy tối ưu hóa: Luôn tìm cách cải thiện hiệu suất hệ thống để xử lý dữ liệu nhanh và hiệu quả hơn.
• Làm việc nhóm: Phối hợp chặt chẽ với các bộ phận khác như nhà khoa học dữ liệu và DevOps, biến dữ liệu thô thành tài nguyên quý giá cho mọi người.
• Quản lý dữ liệu: Đảm bảo tính toàn vẹn, bảo mật và quyền truy cập dữ liệu, trở thành người "gác cổng" đáng tin cậy của kho dữ liệu doanh nghiệp.