Data Engineer มีหน้าที่และความสำคัญขนาดไหนถึงต้องทุ่มเทมาก
ยุคที่สายงานด้าน Tech เติบโตอย่างรุ่งเรืองแบบก้าวกระโดด จะเห็นได้ว่ามีชื่อตำแหน่งงานใหม่ ๆ ที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีเกิดขึ้นเป็นจำนวนมาก ไม่ว่าจะพนักงานทั่วไปหรือ ฟรีแลนซ์ เพื่อรองรับความต้องการของตลาด ไม่ว่าจะเป็น UI Designer/UX Writer Programmer & Developer Database Management Data Engineer ฯลฯ ซึ่งทั้งหมดที่กล่าวไปนั้น เป็นสายงานที่กำลังเฟื่องฟู เป็นที่ต้องการแทบทุกองค์กร ยิ่งถ้าคุณได้ภาษาอังกฤษและภาษาที่สามแบบเป๊ะปังด้วยแล้ว เงินเดือนพุ่งแน่นอน
ใครที่ยังลังเลว่าจะไปทางไหนในสายงานนี้ หรือควรฝึกสกิลด้านไหนเพิ่ม เพื่อจะลงสนามแข่งนี้อย่างมีประสิทธิภาพกว่าใคร วันนี้จะพาคุณมาเจาะลึกหนึ่งในอาชีพสายเทคที่มาแรงอันดับต้น ๆ อย่าง Data engineer มาดูกัน จริง ๆ แล้วอาชีพนี้เขาดูแลหรือรับผิดชอบงานเกี่ยวกับอะไรบ้าง ขอบข่ายงานเป็นไปในทิศทางไหน สกิลอะไรที่จำเป็นบ้าง เผื่อใครอ่านแล้วตรงใจ ใช่สิ่งที่ตัวเองกำลังมองหา
Data Engineer คืออะไร?
วิศวกรข้อมูลคือชื่อเรียกแบบสไตล์ไทยของ Data Engineer สารภาพตามตรง ๆ ว่า ครั้งแรกอ่านคำแปลภาษาไทยแล้วก็ยังไม่เห็นภาพว่าทำไมเรื่องข้อมูล ถึงต้องใช้งานวิศวกรมาจัดการ แต่พอมานึกดูให้ดีว่า ในยุคที่เต็มไปด้วยข้อมูลข่าวสารมากมาย Data ทุกอย่างกระจัดกระจายเต็มไปหมด แถมเปลี่ยนไวและมีอะไรเกิดขึ้นใหม่ตลอดทั้งวัน หากคุณไม่ลำดับหรือจัดความสำคัญให้ดี ทุกอย่างคงถูกรันไปอย่างไม่มีระบบ
Data Engineer จำแนก วิเคราะห์ วางแผนและคาดเดา
ภาพรวมของ Data Engineer จึงเป็นเรื่องจัดการข้อมูลทั้งหมดของระบบ เริ่มตั้งแต่ต้นทาง ด้วยการจำแนกข้อมูลทั้งในเชิงโครงสร้างและสถิติตัวเลข ดูว่าสิ่งไหนใช้ประโยชน์ได้ ข้อมูลไหนคัดออก จากนั้นนำข้อมูลต่าง ๆ กระจายไปยังแผนกอื่น ๆ ซึ่งการที่จะส่ง Data ไปนั้นต้องเป็นข้อมูลที่เป็นระเบียบและพร้อมใช้ ตลอดจนต้องวางแผนให้ทุก ๆ ข้อมูล Flow ไปได้อย่างราบรื่น ทั้งระบบหลังบ้านและการใช้งานหน้าบ้าน
ยังไม่จบเพียงเท่านั้น งานของ Data Engineer ยังเป็นเรื่องของการนำข้อมูลจาก Data Source ต่าง ๆ มาวิเคราะห์ ปรับปรุง รวมถึงความสะอาดข้อมูล (Data Cleansing) เพื่อให้ข้อมูลที่ได้มานั้นมีประสิทธิภาพและนำไปพัฒนาได้อย่างตรงจุด เพราะการมีข้อมูลในมือที่เที่ยงตรง ถูกต้องและแม่นยำนั้น นอกจากจะเป็นประโยชน์ต่อระบบการทำงานแล้ว ยังช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือให้ผลิตภัณฑ์และแบรนด์ของคุณอีกด้วย
บางองค์กรวิศวกรข้อมูลจำต้องสร้างแบบจำลองทางข้อมูลไว้ด้วย เพื่อใช้คาดการณ์ (Forecast) แนวโน้มความน่าจะเป็นในแต่ละด้าน ว่าดาต้าที่ได้จะพุ่งไปในทิศทางไหนทางไหนบ้าง ตัวบริษัทเองจะได้ตั้งรับและพร้อมเผชิญกับการแก้ปัญหา