اصطلاحات مهندسی داده که باید بدانید!
در دنیای امروز، داده‌ها به یکی از ارزشمندترین دارایی‌های سازمان‌ها تبدیل شده‌اند. با رشد روزافزون فناوری‌های دیجیتال، حجم عظیمی از داده‌ها به‌طور مداوم تولید و ذخیره می‌شود. اما داده‌های خام بدون پردازش و مدیریت مناسب، ارزش خاصی ندارند. اینجاست که مهندسی داده به عنوان یک حوزه کلیدی مطرح می‌شود. مهندسی داده مجموعه‌ای از فرآیندها، ابزارها و فناوری‌ها است که به سازمان‌ها کمک می‌کند داده‌ها را به‌صورت کارآمد جمع‌آوری، ذخیره، پردازش و آماده‌سازی کنند تا برای تحلیل‌های پیشرفته، یادگیری ماشین و تصمیم‌گیری‌های تجاری مورد استفاده قرار گیرند.
در این مقاله، با مهم‌ترین اصطلاحات و مفاهیم کلیدی مهندسی داده آشنا می‌شویم که دانستن آنها برای متخصصان این حوزه ضروری است. از خط لوله داده (Data Pipeline) گرفته تا انبار داده (Data Warehouse) و پردازش جریانی (Stream Processing)، هر یک از این مفاهیم نقش مهمی در ساختار سیستم‌های داده‌ای دارند. با درک این اصطلاحات، می‌توان به شکلی بهتر با چالش‌های پردازش داده روبه‌رو شد و زیرساخت‌های داده‌ای کارآمدتری را طراحی کرد. با ما همراه باشید.
فهرست مطالب
مهندسی داده چیست؟
مهندس داده کیست؟
اصطلاحات مهم مهندسی داده
نتیجه‌گیری
سوالات متداول
مهندسی داده چیست؟
مهندسی داده شاخه‌ای از علوم داده است که به طراحی، توسعه و مدیریت زیرساخت‌های پردازش و ذخیره‌سازی داده‌ها می‌پردازد. این حوزه نقش مهمی در آماده‌سازی داده‌ها برای تحلیل، یادگیری ماشین و تصمیم‌گیری‌های مبتنی بر داده دارد. بدون مهندسی داده، سازمان‌ها قادر نخواهند بود داده‌های خود را به‌درستی پردازش و تحلیل کنند.
مهندس داده کیست؟
مهندس داده فردی است که مسئول ایجاد، نگهداری و بهینه‌سازی سیستم‌های پردازش داده در مقیاس بزرگ است. این افراد با ابزارهای متنوعی مانند پایگاه‌های داده، پلتفرم‌های ابری و فناوری‌های پردازش داده کار می‌کنند تا داده‌ها را از منابع مختلف دریافت کرده و برای استفاده آماده کنند.
مطالعه بیشتر: مهندسی داده چیست و چگونه یک مهندس داده شویم؟
اصطلاحات مهم مهندسی داده
- خط لوله داده (Data Pipeline)
یک فرآیند خودکار که شامل جریان داده از یک سیستم به سیستم دیگر است، از جمله استخراج، تبدیل و بارگذاری داده‌ها.
- پایگاه داده (Database)
یک مجموعه ساختاریافته از داده‌ها که در یک رایانه نگهداری می‌شود و به روش‌های مختلفی قابل دسترسی است.
- شِما (Schema)
چارچوب سازمانی یک پایگاه داده که نحوه سازماندهی داده‌ها و ارتباطات بین آنها را تعریف می‌کند.
- جدول (Table)
یک مجموعه از داده‌های مرتبط که در قالبی ساختاریافته در پایگاه داده نگهداری می‌شود و شامل ردیف‌ها و ستون‌ها است.
- استخراج، تبدیل، بارگذاری (ETL)
یک فرآیند در استفاده از پایگاه داده و انبار داده که شامل استخراج داده از منابع مختلف، تبدیل آن برای مطابقت با نیازهای عملیاتی و بارگذاری آن در یک پایگاه داده یا انبار داده هدف است.
- استخراج، بارگذاری، تبدیل (ELT)
مشابه ETL اما با این تفاوت که فرآیند تبدیل بعد از بارگذاری داده‌ها در انبار داده انجام می‌شود.
- دریاچه داده (Data Lake)
یک مخزن ذخیره‌سازی که حجم وسیعی از داده‌های خام را در قالب اصلی خود نگه می‌دارد تا زمانی که مورد نیاز باشد.
- انبار داده (Data Warehouse)
یک مخزن مرکزی برای تمام یا بخش‌های مهم داده‌هایی که سیستم‌های تجاری مختلف یک سازمان جمع‌آوری می‌کنند.
- بازارچه داده (Data Mart)
یک زیرمجموعه از انبار داده که بر روی یک خط کسب‌وکار خاص، یک بخش یا یک حوزه موضوعی متمرکز است.
- پردازش دسته‌ای (Batch Processing)
فرآیند پردازش حجم زیادی از داده‌ها به‌طور همزمان، بدون نیاز به تعامل یا پاسخ‌گویی در زمان واقعی.
- پردازش جریانی (Stream Processing)
تعریف: پردازش مداوم داده‌ها در زمان واقعی، همزمان با ورود آنها.
کاربرد: امکان پردازش داده‌ها در لحظه را برای کسب‌وکارها فراهم می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد بینش‌ها و واکنش‌های فوری داشته باشند.
- کیفیت داده (Data Quality)
معیاری از وضعیت داده‌ها که بر قابلیت اطمینان، اعتبار و اثربخشی آنها برای استفاده موردنظر تأثیر می‌گذارد.
- مدل‌سازی داده (Data Modeling)
فرآیند ایجاد یک نمایش بصری از کل یک سیستم اطلاعاتی یا بخش‌هایی از آن برای نشان دادن ارتباطات بین نقاط داده و ساختارها.
- ارکستراسیون داده (Data Orchestration)
پیکربندی، هماهنگی و مدیریت خودکار سیستم‌های رایانه‌ای، برنامه‌ها و خدمات برای اطمینان از عملکرد کارآمد آنها در کنار یکدیگر.
- تبارشناسی داده (Data Lineage)
تاریخچه دقیق داده، شامل منشأ آن، تغییراتی که روی آن اعمال شده و مسیر حرکتی آن در طول زمان.
- لیک‌هاوس داده (Data Lakehouse)
مدلی ترکیبی که ذخیره‌سازی داده‌ها در دریاچه داده را با مدیریت انبار داده ادغام می‌کند و تجزیه‌وتحلیل مقیاس‌پذیر بر روی داده‌های متنوع را در یک سیستم یکپارچه ارائه می‌دهد.
مطالعه بیشتر: انتخاب داده کاوی (Data Mining) – راهنمای صفر تا صد
نتیجه‌گیری
در دنیای دیجیتال، حجم عظیمی از داده‌ها تولید می‌شود که بدون پردازش و تحلیل مناسب، ارزش خاصی ندارند. مهندسان داده با ایجاد زیرساخت‌های مناسب، داده‌ها را به اطلاعات ارزشمند تبدیل کرده و به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا تصمیمات هوشمندانه‌تری بگیرند.
جهاد دانشگاهی صنعتی شریف مفتخر است با برترین اساتید ایران در حوزه علوم داده و با متدولوژی خاص به تدریس مباحث مربوط به علم داده بپردازد و یکی از پیشگامان در آموزش این علوم در ایران باشد، اگر می‌خواهید مهندس داده حرفه ای شوید در دوره مهندس داده شرکت کنید.
سوالات متداول
۱.مهندسی داده چه تفاوتی با علم داده دارد؟
مهندسی داده بر روی ساخت، مدیریت و بهینه‌سازی زیرساخت‌های پردازش داده تمرکز دارد، در حالی که علم داده بیشتر بر تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌های یادگیری ماشین و استخراج بینش از داده‌ها متمرکز است.
۲.برای ورود به مهندسی داده به چه مهارت‌هایی نیاز داریم؟
مهندسان داده باید با پایگاه‌های داده (SQL و NoSQL)، پردازش داده (ETL/ELT)، ابزارهای ابری (AWS، Google Cloud، Azure) و زبان‌های برنامه‌نویسی مانند Python و SQL آشنا باشند.
۳.تفاوت بین انبار داده (Data Warehouse) و دریاچه داده (Data Lake) چیست؟
انبار داده، داده‌های ساختاریافته و پردازش‌شده را برای تحلیل ذخیره می‌کند، در حالی که دریاچه داده شامل داده‌های خام و نیمه‌ساختاریافته است که می‌توان آنها را در آینده پردازش کرد.
