Інженер даних vs інженер з аналітики: Яку кар’єру обрати, якщо обидві пов’язані з даними

За останні десятиліття інформація стала одним із найцінніших ресурсів. Дані, що збирають з різних джерел, використовують для ухвалення поміркованіших бізнес-рішень та отримання конкурентних переваг. Однак мало просто мати інформацію, треба ще правильно нею скористатися. Саме тому попит на фахівців, здатних обробляти, аналізувати й перетворювати її на практичні інсайти, стрімко зростає.

Одними з найпопулярніших і водночас взаємопов’язаних професій стали інженери даних та інженери з аналітики. Попри подібність у роботі з даними, ці ролі мають свої унікальні відмінності. Вибір між цими двома кар’єрними шляхами залежить від того, який тип роботи вам більше підходить — глибоке занурення в обробку та структурування даних чи їх трансформація для кінцевого користувача.

У цій статті поговоримо про переваги та недоліки обох ролей, які навички та обовʼязки притаманні кожній і що обрати, зважаючи на ваші інтереси та кар’єрні амбіції.

Інженер з аналітики vs інженер даних: хто є хто?

Поглянемо ближче на ці професії. Перше, що вам треба зрозуміти: інженер даних та інженер з аналітики не взаємозамінні ролі — хоча вони можуть бути в одній команді, яка працює з даними, їхні обовʼязки лежать у різних площинах.

Що робить інженер даних?

Інженери даних розробляють та підтримують архітектуру даних і конвеєри (pipelines). Вони відповідальні за оброблення й управління даними, а головна мета — отримати максимум користі для подальшого аналізу та операцій.

До ключових обовʼязків входять:

• керування процесами передачі даних;
• створення та підтримка платформи для зберігання та обробки даних;
• налаштування індивідуальних інтеграцій даних;
• оптимізація роботи сховища даних;
• розробка моделей та процесів для генерації даних;
• стандартизація методів роботи з даними.

Важливі навички:

• експертні знання SQL;
• вміння працювати зі структурованими та неструктурованими даними;
• глибокі знання програмування та алгоритмів;
• досвід роботи з інженерними й тестувальними інструментами;
• креативне мислення та здібності до розв’язування проблем.

Бажана освіта:

• ступінь бакалавра або магістра з комп’ютерних наук, науки про дані або суміжної галузі;
• сертифікати з технологій баз даних, як-от SQL, NoSQL та Hadoop;
• сертифікати з хмарних платформ, зокрема з AWS, Azure та Google Cloud;
• сертифікати з питань безпеки даних та регуляцій конфіденційності.

Хоча, на перший погляд, і здається, що інженер даних створює програмне забезпечення, цим займається інший спеціаліст. Якщо порівняти дві ролі — інженер даних vs інженер програмного забезпечення — то перший зосереджений на зберіганні, обробленні та передачі інформації (тобто управлінні), тоді як інженер програмного забезпечення розробляє застосунки та системи, які використовуватимуть ці дані надалі. До інженера програмного забезпечення буде ближче програмна інженерія.

Що робить інженер з аналітики даних?

Якщо зовсім коротко і спрощено, інженери з аналітики поєднують різні джерела даних для отримання цілісних інсайтів. Вони будують системи, які моделюють дані в зрозумілому та структурованому вигляді, щоб ними можна було користуватися знову і знову для розв’язання бізнес-завдань. Уявіть, що ви розв'язуєте складну проблему один раз і застосовуєте результати безліч разів.

Основні обов’язки:

• розуміння бізнес-вимог і визначення успішних результатів аналітики;
• очищення, трансформація, тестування та підготовка даних для аналізу;
• впровадження визначень і документації для ключових даних та процесів;
• застосування технік програмної інженерії, як-от безперервна інтеграція, до аналітичного коду;
• навчання інших користуватися підготовленими даними для аналізу;
• співпраця з аналітиками та вченими з даних для покращення скриптів і запитів.

Важливі навички:

• відмінне знання SQL;
• глибоке розуміння найкращих практик програмної інженерії;
• досвід роботи з інструментами для сховищ даних і візуалізації;
• вміння підтримувати зв’язки з різними функціональними командами;
• досвід роботи в аналізі або інженерії даних.

Бажана освіта:

• ступінь бакалавра або магістра зі статистики, математики, комп’ютерних наук або суміжної галузі;
• сертифікати з аналізу статистичних даних та алгоритмів машинного навчання;
• сертифікати з інструментів візуалізації даних, як-от Tableau, Power BI та QlikView;
• сертифікати з хмарних платформ, зокрема з AWS, Azure та Google Cloud;
• сертифікати з питань безпеки даних та регуляцій конфіденційності.

Оскільки робота з даними — це комплексний процес, він вимагає й різних спеціалістів. Однак через їхню близьку взаємодію можуть виникати непорозуміння. Наприклад, інженера з аналітики (Analytics Engineer) можуть сплутати з аналітиком даних (Data Analyst). Тоді як насправді у звʼязці інженер даних vs аналітик даних перший готує інформацію, а другий займається її безпосереднім аналізом і пошуком інсайтів.

Важливо розрізняти: наука про дані, інженерія даних, аналітика даних

Як уже зазначали вище, команда, що працює з даними, може охоплювати різних спеціалістів. Потрібно чітко провести межу, щоб зрозуміти обовʼязки та повноваження кожного з них.

Розглянемо інженерію даних vs науку про дані. Якщо коротко, наука про дані зосереджена на аналізі даних і пошуку тенденцій та патернів для ухвалення рішень, які використають для побудови бізнес-стратегії. Тоді як інженерія даних, як ми нещодавно зʼясували, підтримує інфраструктуру для збору, зберігання та обробки даних. Тобто в протиставленні наука про дані vs інженерія даних — це все ланки одного процесу, де інженер збирає дані, а науковець їх досліджує.

Якщо розглядати ролі аналітика даних vs інженера даних, то легко зрозуміти, що це також члени однієї команди із суміжними завданнями. Аналітик даних сфокусований на інтерпретації даних з метою отримання інсайтів та рекомендацій, які використають для ухвалення рішень. Серед їхнього інструментарію — візуалізація та статистичні методи, адже це вони розмовляють із бізнесом і мають максимально зрозуміло подати власні висновки. Від того, наскільки успішно попрацювали інженер даних та інженер з аналізу, залежатиме і їхня робота.

Інженер даних vs інженер з аналітики: плюси, мінуси, підводні камені

Тепер, маючи уявлення про сутність та основні обовʼязки кожної з ролей, розглянемо детальніше, чого вам очікувати від професій.

Інженер даних

Традиційно вважають більше технічною посадою, яка вимагає глибоких знань інструментів та вмінь ними користуватися. Вас очікують величезні обсяги даних, і завдання — не просто їх правильно зберігати, а й керувати потоками.

Переваги:

+ Аналіз ринку праці показує, що за останні роки попит на інженерів даних суттєво збільшився, що свідчить про постійну потребу в цих спеціалістах. І хоча це також вказує на конкуренцію, ви завжди зможете знайти собі роботу відповідно до навичок і досвіду.

+ Якщо ви справжній технічний гік і обожнюєте працювати з новітніми технологіями, великим даними та постійно вивчати щось нове, то це саме те місце, де ви маєте бути. Тут завжди зможете рости як спеціаліст.

+ Ви стоятимете біля самих основ роботи з даними, а це означає, що ваш внесок у проєктування та реалізацію рішень для роботи з інформацією надважливий. І зазвичай добре оплачуваний.

Недоліки:

– Знадобиться вся стресостійкість, на яку ви тільки здатні. Часто технічні завдання, які доводиться розв’язувати на цій позиції, виходять за межі стандартних, і від вас вимагатимуть неабиякого вміння знаходити рішення за умови наявних інструментів, знань та вмінь. Добре, що ви можете скористатися допомогою спільноти й колег.

– Інженер даних — не надто творча робота. Хоча вам і треба виявляти креативність, у порівнянні з аналітиками даних, ваші межі доволі чіткі. Крім того, доведеться робити доволі монотонну роботу щодня.

– Якщо ви з тих, хто звик отримувати майже миттєвий результат або принаймні проміжний, але за короткий термін, тоді буде некомфортно на цій посаді. Більшість проєктів триває декілька місяців, адже робота з великими обсягами даних вимагає багато часу.

Підводні камені:

• Це лежить на поверхні, та все ж таки потрібно памʼятати, що інженер даних — лише одна з ланок у роботі цілої команди, і в процесі можуть виникати проблеми в комунікації з іншими її членами. Серед основних перепон називають використання технічного жаргону і строки виконання робіт, які можуть суттєво відрізнятися на різних етапах роботи з інформацією.
• Найімовірніше, ви отримуватимете інформацію з безлічі різних джерел і створювати конвеєри буде складно ще й через це. На певних етапах вам допоможе автоматизація рутинних процесів, однак більшість роботи досі виконують вручну.

Також варто зазначити, що деякі компанії можуть покладати на інженерів даних додаткові обовʼязки, які не мали б бути в полі їхньої відповідальності. Це відбувається або через незнання особливостей ролі, або через невеликий бюджет, коли замість двох спеціалістів наймають одного.

статті на тему:

Чим займається дата-аналітик

Як працювати з даними: фахівці діляться досвідом.

Чим займається Data Engineer і які інструменти використовує

Віктор Шитюк, Lead Data Engineer з 12 річним досвідом у IT сфері, про робочу рутину інженера даних, must-have інструменти та перспективи професії.

Інженер з аналітики

Існує думка, що для отримання цієї посади необовʼязково мати рівень магістра чи то всі сертифікати, достатньо мати креативний та аналітичний розум і показувати результат. Досвід, безумовно, важливий, однак і знання зайвими не бувають, не поспішайте в інженери з аналітики даних, якщо для вас це зовсім нова сфера.

Переваги:

+ У порівнянні з інженерами цих посад для інженерів з аналітики значно менше, однак і конкуренція теж нижча. Оскільки ці спеціалісти фактично перехідна ланка між інженерами та аналітиками даних, ще не всі галузі встигли оцінити їхню необхідність, проте в інформаційних технологіях усе змінюється доволі швидко.

+ Завдяки близькості до бізнесу ви бачитимете результат своєї роботи в реальних кейсах. Хоча всі інсайти й належать науковцям даних та аналітикам, саме від вашої роботи залежить, чи зможуть вони використати дані для їх отримання.

+ Ви можете показати свою креативність для пошуку нестандартних підходів до аналізу даних та їхньої візуалізації. Тут обмеження можуть бути тільки в інструментів, які застосовуєте, але не у вас.

+ Ви працюватимете в тісній взаємодії з різними спеціалістами — від аналітиків даних до менеджерів, що дасть змогу краще розуміти внутрішні процеси та постійно поліпшувати свою роботу.

Недоліки:

– Неможливо завчасно підготуватися до викликів і складності завдань. Вам доведеться ледь не самотужки винаходити новітні способи роботи з даними та створення моделей.

– Інформаційні технології, застосунки та інструменти постійно оновлюються, зʼявляються нові, і вам доведеться встигати за всім цим, не відриваючись від основної роботи. Це посада для тих, хто любить і вміє постійно навчатися й адаптуватися.

– Інженери з аналітики досі не ухвалюють рішення в компанії, а лише надають інформацію. Подальший аналіз даних та безпосереднє їх використання для отримання вигоди для компанії лягає на плечі інших працівників.

Підводні камені:

• Ви працюватимете із сирими даними, й тому їхня якість може бути занадто низькою для отримання чогось дійсно цінного.
• Хоча ця посада і близька до менеджменту, технічна частина роботи доволі велика й можуть виникнути складнощі під час перекладу з технічної мови на мову бізнесу.

Попри те, що інженерія аналітики відносно нова сфера й попит на таких спеціалістів тільки формується, середня зарплата інженера з аналітики сягає $115 000 на рік. Приблизно таку саму цифру називають і для інженера даних, однак і вимоги до нього суворіші.

Як ухвалити остаточне рішення?

Було б добре, якби існував якийсь тест, що чітко б визначив, яка роль підійде саме вам, еге ж? Правда ж у тому, що будь-яке карʼєрне рішення абсолютно субʼєктивне. І все-таки ми спробуємо трохи полегшити цей вибір для вас:

• Чесно і тверезо оцініть себе: свої сильні та слабкі сторони, вподобання й амбіції. Позбутися вигорання набагато важче, ніж одразу обрати те, що приноситиме задоволення надовго. Наприклад, якщо вам подобається бути першопрохідцем, інженерія аналітики на вас чекає.
• Дослідіть обовʼязки та вимоги до ролей: ви маєте чітко розуміти, що доведеться робити й чи маєте потрібні навички. Завжди можете навчитися чогось нового або поділитися власним досвідом.
• Обовʼязково зважайте на недоліки та можливі перепони на шляху. Бути добре обізнаним не тільки в перевагах та бонусах дає змогу розглядати посаду цілісно.

Можете використовувати метод двох списків або будувати діаграми для оцінювання вибору, але у фокусі завжди маєте залишатися ви. Сфера оброблення даних росте щодня — там завжди буде пропозиція для вас. Головне — зрозуміти, де ви почуватиметеся комфортно.