Поскольку компании все больше полагаются на данные для принятия информированных решений, стремительно растет спрос на специалистов, обеспечивающих надежность, полноту и достоверность данных. Ольга Мельникова, Lead Data Quality Engineer, познакомит нас с особенностями профессии Data Quality Engineering.
Что такое Data Quality Engineering?
Специалисты по Data Quality Engineering обеспечивают точность, согласованность, надёжность, релевантность и актуальность данных, делая их «пригодными» для использования по назначению — в повседневных операциях, стратегическом планировании, аналитике, ИИ и машинном обучении.
Эта дисциплина охватывает различные межфункциональные элементы:
- Управление программами: планирование, организация, контроль и управление ресурсами для достижения целей по качеству данных.
- Роли: определение ответственности для data stewards, владельцев и хранителей данных.
- Организационные структуры: структура организации влияет на управление качеством данных (например, централизованные структуры обеспечивают лучший контроль).
- Варианты использования: разные бизнес-кейсы имеют уникальные требования к данным, поэтому процессы обеспечения качества данных должны быть адаптированы под каждый отдельный случай.
- Процессы: систематическое выполнение мониторинга, отчётности и устранения проблем качества данных.
Повышение качества данных требует комплексного подхода с участием людей, процессов и технологий, чтобы обеспечить достоверные данные, поддерживающие эффективные бизнес-стратегии.
Data Quality Engineering — это сочетание людей, процессов и технологий, направленное на предоставление надёжных данных, которые служат основой для эффективных бизнес-стратегий.
Чем занимается инженер по качеству данных?
Основная задача инженеров по качеству данных (Data Quality Engineers) — гарантировать, что данные, которыми пользуются лица, принимающие решения, являются точными, полными и надёжными. Они выявляют и устраняют различные проблемы, такие как несоответствия, дублирование или ошибки. Инженеры разрабатывают процессы очистки и улучшения данных, включая профилирование, стандартизацию и внедрение протоколов обнаружения ошибок.
Эта роль требует глубокого понимания структур данных, их моделирования и принципов программной инженерии. Ключевые технические навыки включают знание SQL и реляционных баз данных, опыт работы с инструментами анализа и контроля качества данных, а также знание облачных платформ (AWS, Azure, GCP, Databricks) и языков программирования, в частности Python.
Помимо технических компетенций, инженеры по качеству данных должны обладать аналитическим мышлением, сильными навыками решения проблем и внимательностью к деталям, чтобы обеспечивать достоверность данных. Учитывая растущие требования к конфиденциальности и регулированию, таким как GDPR, они также понимают и внедряют принципы защиты и управления данными, обеспечивая соответствие нормативным требованиям.
Почему Data Quality Engineering пользуется высоким спросом?
Организации полагаются на огромные объёмы данных для принятия решений, прогнозирования тенденций, разработки стратегий, развития и масштабирования бизнеса. С ростом объёма данных растёт и значение их качества.
Мы живём в мире, где неточные данные = неточные решения.
Недостоверные или ошибочные данные могут привести к неверным решениям, неэффективным стратегиям и негативно повлиять на бизнес-процессы. Нарушения конфиденциальности данных и несоблюдение нормативных требований могут иметь финансовые и репутационные последствия. С усилением роли искусственного интеллекта, машинного обучения и автоматизации компании больше не могут позволить себе полагаться на «грязные» данные.
Обеспечивая высокое качество данных, инженеры по качеству данных помогают компаниям принимать правильные решения, точно прогнозировать тенденции и эффективно развивать бизнес. И поскольку данные становятся критически важным активом, роль инженеров по качеству данных приобретает всё большее значение.
Один день из жизни инженера по качеству данных
Эти специалисты работают на пересечении технологий и бизнеса: они делают гораздо больше, чем просто очищают данные. Их обязанности включают:
- Профилирование данных: понимание структуры, содержимого и качества данных.
- Коррекцию данных: валидация, очистка и стандартизация.
- Внедрение проверок качества данных: установление правил верификации для раннего выявления неточностей.
- Определение стандартов данных: соблюдение форматов, структур и соглашений по данным.
- Маскирование данных: внедрение процедур для обеспечения конфиденциальности и соответствия требованиям, особенно в отношении персональной или финансовой информации.
- Коммуникацию: взаимодействие с заинтересованными сторонами для выяснения потребностей, информирования, выявления проблем и предложения решений.
- Тестирование обработки данных: сопровождение тестирования на всех этапах жизненного цикла данных, включая пайплайны, трансформации, интеграционное тестирование, создание автоматизированных скриптов, тестирование BI-отчётов, создание синтетических данных, воспроизводящих реальные бизнес-сценарии.
- Выбор инструментов: определение и подбор инструментов для контроля качества данных в соответствии с продуктом и потребностями организации, с учётом гибкости, масштабируемости и адаптивности.
Как оставаться востребованным инженером по качеству данных?
Чтобы оставаться востребованным специалистом, крайне важно ориентироваться в постоянно меняющихся трендах, технологиях и практиках, в частности:
- Развивать экспертизу в работе с платформами Big Data, такими как Hadoop, Spark и Kafka.
- Уметь работать с облачными платформами управления данными (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure) и встроенными в них инструментами контроля качества. Понимание концепции Data-as-a-Service (DaaS) также будет преимуществом.
- Осваивать современные инструменты контроля качества данных: изучать их функционал и особенности, накапливать практический опыт работы с популярными решениями, такими как Atacama, Collibra, Alation, Data World. В EPAM специалисты имеют доступ к обучающим материалам, сертификационным программам и sandbox-средам, что позволяет безопасно осваивать эти передовые инструменты.
- Уделять внимание автоматизации, которая обеспечивает создание эффективных, масштабируемых, точных и экономически обоснованных автоматизированных решений.
- Быть на «ты» с искусственным интеллектом и машинным обучением, которые революционизируют управление данными, упрощая автоматическую очистку, обнаружение аномалий и продвинутую аналитику.
В конечном счёте, те, кто постоянно учится, адаптируется и совершенствует свои навыки в соответствии с современными технологиями и тенденциями, всегда остаются на гребне волны.
Карьерный рост: куда двигаться дальше?
Опыт работы инженером по качеству данных может стать отправной точкой для перехода к более продвинутым ролям — таким как консультант, data engineer, data quality architect или в направлении data science, где требуются навыки статистического анализа, машинного обучения и визуализации данных. Эти роли требуют дополнительных знаний, но базовые компетенции, полученные в работе инженером по качеству данных, служат прочным фундаментом для дальнейшего профессионального развития.
Почему эта профессия интересна и вдохновляюща: инсайты от Ольги Мельниковой
Меня больше всего вдохновляет в этой профессии разнообразие задач, которые появляются с каждым новым проектом. Я выполняла как технические задачи по автоматизации, так и стратегические, в частности работала в роли Product Owner, что позволило мне развиваться всесторонне — и как инженер, и как менеджер.
Особое удовлетворение приносит осознание того, что моя работа напрямую влияет на принятие важных бизнес-решений: ведь качественные данные — это основа точного анализа, точных прогнозов и, в конечном итоге, финансового успеха компании.
Дополнительной мотивацией для меня является растущий интерес клиентов к темам управления данными (data management) и data governance, что говорит о всё более глубоком понимании роли данных в современном бизнесе.
А самым сильным источником вдохновения для меня является наше мощное data-сообщество – команда профессионалов, чья экспертиза, увлечение и поддержка создают идеальные условия для роста и достижения общих целей.
Data Quality Engineering может стать призванием для людей, обладающих аналитическим складом ума, внимательностью к деталям и стремлением раскрыть истинный потенциал данных. Это динамичная профессия, оказывающая реальное влияние на бизнес, а полученные в ней навыки остаются востребованными.
