Tại sao Analytics Engineer trở nên quan trọng trong thời điểm hiện tại?

Khi tôi đang làm Data Engineer vào thời điểm đó, tôi muốn có nhiều cơ hội hơn để sáng tạo và làm việc chặt chẽ với các nhóm kinh doanh. Kỹ năng của tôi không hoàn toàn phù hợp với một Data Analyst nhưng tôi cũng không muốn tiếp tục với vai trò Data Engineer truyền thống.

Lúc đó, tôi bất ngờ tìm thấy vị trí Analytics Engineer.

Tôi chưa bao giờ nghe nói về nó trước đây nhưng tôi đã bị hấp dẫn. Vị trí này là sự kết hợp hoàn hảo giữa các kỹ năng kỹ thuật mà tôi đã có cũng như tiếp xúc với các vấn đề kinh doanh mà tôi mong muốn.

Những kỹ năng cần có của vị trí Analytics Engineer là gì?

  • SQL
  • Python
  • Sử dụng dbt 
  • Trực quan hóa dữ liệu
  • Kỹ năng giao tiếp 

Trước tiên hãy nói về các công nghệ và công cụ chính của một Analytics Engineer. Một trong những phẩm chất quan trọng nhất của vị trí kỹ sư phân tích thành công là kỹ năng SQL vững vàng. Bạn phải viết rất nhiều truy vấn và mô hình dữ liệu, vì vậy điều cần thiết là bạn phải thực hành, thực hành, thực hành thật nhiều trước khi phỏng vấn cho vai trò này.

Điều quan trọng nữa là bạn phải có kinh nghiệm viết code bằng Python. Analytics Engineer thường mạnh về code hơn nhà phân tích dữ liệu thông thường. Họ có thể không nhất thiết phải biết tất cả ngôn ngữ kỹ thuật phần mềm như Javascript và C ++, nhưng họ cần biết các ngôn ngữ “dữ liệu” nâng cao hơn ngoài SQL. Python là ví dụ khá phổ biến và được sử dụng trong hầu hết các dịch vụ điều phối dữ liệu và các mô hình khoa học dữ liệu mà Analytics Engineer tiếp xúc.

Giống như Data Analyst, Analytics Engineer được kỳ vọng sẽ có kinh nghiệm tạo hình ảnh trực quan dữ liệu trả lời các câu hỏi liên quan đến vấn đề kinh doanh. Điều quan trọng là bạn có thể phát hiện các xu hướng từ dữ liệu cho các nhóm kinh doanh để điều chỉnh các hoạt động kinh doanh phù hợp. 

 

Trách nhiệm của Analytics Engineer là gì?

Bạn có thể xem Analytics Engineer là người quản lý kho dữ liệu của công ty. Mặc dù khác nhau tùy thuộc vào quy mô công ty nhỏ hay lớn, nhưng có những trách nhiệm chung bao gồm:

  • Mô hình hóa
  • Quản lý kho dữ liệu 
  • Điều phối dữ liệu
  • Thiết lập các best practices 
  • Hợp tác đa nhóm

Analytics Engineer sẽ kiểm soát quy trình ETL (Extract – Transform – Load). Bạn sẽ triển khai và quản lý kho dữ liệu, chẳng hạn như Snowflake, để nhập dữ liệu của bạn. Bạn sẽ chọn ra các công cụ tốt nhất để nhập dữ liệu của mình từ các nguồn khác nhau vào kho này. Bạn sẽ thiết lập mô hình dữ liệu sẽ được các nhà phân tích sử dụng và lên lịch chạy để hợp lý hóa các mô hình này.

 

Tại sao Analytics Engineer trở nên quan trọng trong thời điểm hiện tại? 

Analytics Engineer cung cấp các tập dữ liệu được xử lý sạch sẽ, gọn gàng. Do chất lượng của dữ liệu và tài liệu liên quan, người dùng doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ BI để thực hiện phân tích của riêng họ trong khi nhận được câu trả lời nhất quán và đáng tin cậy.

Hóa ra, công ty của bạn có thể tiến khá xa với một Analytics Engineer duy nhất làm việc như một nhóm dữ liệu hỗ trợ toàn bộ doanh nghiệp. Nhưng đối với những công ty cần một đội dữ liệu lớn hơn, thì cấu trúc đội này sẽ mở rộng như thế nào? Theo kinh nghiệm, chúng tôi thấy các thành viên trong nhóm bắt đầu trở nên chuyên biệt hơn, với các vai trò gắn kết chặt chẽ hơn với những người mà chúng tôi đã bắt đầu. Tùy thuộc vào nhu cầu của bạn, nhân sự cần có tiếp theo của bạn có thể là một kỹ sư dữ liệu hoặc một nhà phân tích dữ liệu.

Đây là cách tôi nghĩ về các vai trò khác nhau trên các nhóm dữ liệu hiện đại trong các tổ chức lớn hơn:

Ranh giới giữa các vai trò này khá mờ nhạt – một số kỹ sư phân tích có thể phụ trách những công việc khác nhau tại các doanh nghiệp.

Thuật ngữ “Analytics Engineer” còn khá mới và rất nhiều người làm công việc kỹ thuật phân tích không sử dụng chức danh này. Vậy làm cách nào để biết bạn có phải là Analytics Engineer hay không?

Nhìn bề ngoài, bạn thường có thể phát hiện ra một Analytics Engineer theo nhóm công nghệ mà họ đang sử dụng (dbt, Snowflake / BigQuery / Redshift, Stitch / Fivetran). Nhưng sâu hơn, bạn sẽ nhận thấy họ bị cuốn hút bởi việc giải quyết một loại vấn đề khác với các thành viên khác của nhóm dữ liệu. Các kỹ sư phân tích quan tâm đến các vấn đề như:

  • Có thể tạo một bảng duy nhất cho phép chúng tôi trả lời toàn bộ câu hỏi kinh doanh này không?
  • Quy ước đặt tên rõ ràng nhất có thể cho các bảng trong kho của chúng tôi là gì?
  • Điều gì sẽ xảy ra nếu tôi có thể được thông báo về sự cố trong dữ liệu trước khi người dùng doanh nghiệp tìm thấy biểu đồ bị hỏng trong Looker?
  • Các nhà phân tích hoặc những người dùng doanh nghiệp khác cần hiểu gì về bảng này để có thể nhanh chóng sử dụng nó?
  • Làm cách nào để tôi có thể cải thiện chất lượng dữ liệu của mình khi dữ liệu được tạo ra, thay vì làm sạch dữ liệu sau đó?

Tại một cuộc họp mặt gần đây ở NYC, nơi 100 chuyên gia dữ liệu tụ hội để nói về kỹ thuật phân tích, một diễn giả đã so sánh kỹ sư phân tích với một thủ thư — người quản lý dữ liệu của tổ chức và hoạt động như một nguồn tài nguyên muốn sử dụng nó. Tôi thích phép ẩn dụ này: Analytics Engineer là người quản lý kiến ​​thức tổ chức, không phải nhà nghiên cứu trả lời một câu hỏi cụ thể. Analytics Engineer sắp xếp danh mục để các nhà nghiên cứu có thể thực hiện công việc của họ hiệu quả hơn.

Tham khảo bài viết

  1. What is Analytics Engineering? 
  2. Analytics Engineer: The newest data career role

Biên dịch và biên tập: Mary

Bài viết có hữu ích không?

Các bài viết liên quan

flirt4free sito di incontri

Un arnese da dungeon di abile botta fetish

how to see who likes you on tinder review

ten. Allow her to generate have confidence in you

love ru sign in

18 Wedding Class Games Your guests Would like

militarycupid-recenze Seznamka

six. Sign-up online dating sites and you can qualities one to target rich website subscribers

Escort escort orlando

Do not get myself wrong; I'm an individual guy who's towards the matchmaking

adventure-dating-nl MOBIELE SITE

There is no better method to finish your day instead of sharing that it meme gif with your loved ones?

fastflirting Zaloguj si?

The working platform are right for small hookups

puerto-rico-chat-rooms dating

Ways to get an effective screenwriting broker and you can manager action six: choose wisely

sites-de-rencontre-mexicains avis

Paree list acquisition habitation 2021 — au Top 10+ demande a placer quand d’achat d’une logement

Bình luận của bạn

MiEdu - AI Your Career

Bài viết mới nhất

Theo dõi trên Facebook

Chia sẻ bài viết cho bạn bè

Share on facebook
Share on linkedin

© Copyright 2021 - Công ty Đào tạo và Hướng nghiệp thông minh Miedu

Sign Up and Start Learning

Hạn sử dụng đến 20/01/2022

TÌM HIỂU khóa
Full Stack data Science
-30%

Bảo hành học tập trọn đời cho người chuyển đổi công việc!