สายงาน Data Engineering ยังคงมีอนาคตที่สดใสแม้ตลาดจะเปลี่ยนแปลง ข้อมูลจากชุมชนเผย

สายงาน Data Engineering ได้จุดประเด็นการถกเถียงอย่างมากในชุมชนเทคโนโลยี โดยเฉพาะในประเด็นเกี่ยวกับความก้าวหน้าในอาชีพและแหล่งเรียนรู้ที่จำเป็น แม้ว่ากระแสความนิยมของ Data Engineering อาจจะลดลงเมื่อเทียบกับปีก่อนๆ แต่ผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมและผู้ปฏิบัติงานต่างให้มุมมองที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับสถานะปัจจุบันและอนาคตของสายงานนี้

เส้นทางอาชีพและความเป็นจริงของตลาด

ภูมิทัศน์ของ Data Engineering ได้พัฒนาไปอย่างมากจากช่วงที่เป็นกระแสสูงสุด การสนทนาในชุมชนแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจที่ลึกซึ้งขึ้นเกี่ยวกับบทบาทนี้ โดยผู้เชี่ยวชาญเน้นย้ำถึงความสำคัญพื้นฐานของสายงานมากกว่าสถานะความนิยม แม้จะมีความกังวลเกี่ยวกับการว่าจ้างงาน แต่ผู้ปฏิบัติงานชี้ว่าหน้าที่หลักของ Data Engineering ยังคงมีความสำคัญต่อการดำเนินธุรกิจสมัยใหม่

เชื่อผมเถอะ มีงานท่อประปา (การเคลื่อนย้ายข้อมูล) จากจุด A ไป B และต้องจัดการกับของเสีย (ข้อมูลสกปรกเป็นคำสุภาพในวงการ) มากมายในพื้นที่ของ Data Engineering และนักวิเคราะห์ข้อมูล

ทักษะที่จำเป็นและเส้นทางการเรียนรู้

ผู้มีประสบการณ์ในอุตสาหกรรมต่างเน้นย้ำถึงแนวทางการพัฒนาทักษะที่มีจุดมุ่งเน้นชัดเจน แทนที่จะหลงทางไปกับทรัพยากรและเครื่องมือมากมายที่มีอยู่ Data Engineer ที่ประสบความสำเร็จมักจะเชี่ยวชาญในสามทักษะหลัก: การเขียนโปรแกรมด้วย Python, SQL และหลักการออกแบบระบบ หนังสือ Designing Data-Intensive Applications (DDIA) มักถูกอ้างถึงว่าเป็นแหล่งความรู้พื้นฐานที่สำคัญสำหรับผู้ที่ต้องการเป็น Data Engineer

ทักษะหลักที่ผู้เชี่ยวชาญแนะนำ:

• การเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Python
• ความเชี่ยวชาญด้าน SQL
• หลักการออกแบบระบบ
• แนวคิดด้านคลังข้อมูล

วิวัฒนาการของบทบาทและมุมมองอุตสาหกรรม

แนวโน้มที่น่าสนใจที่เกิดขึ้นจากการสนทนาในชุมชนคือการวิวัฒนาการของตำแหน่งงานและความรับผิดชอบ บทบาทของ Data Engineering กำลังทับซ้อนกับหน้าที่ของ Data Science และการวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้น ซึ่งบ่งชี้ถึงความต้องการชุดทักษะที่กว้างขึ้น CTO และผู้นำด้านเทคนิครายงานว่าการเข้าใจแนวคิดด้าน Data Engineering ได้กลายเป็นสิ่งสำคัญในการตัดสินใจทางเทคนิค แม้แต่ในตำแหน่งผู้บริหาร

แหล่งการเรียนรู้ที่จำเป็น:

• หนังสือ Designing Data-Intensive Applications (DDIA)
• หนังสือ Fundamentals of Data Engineering
• หนังสือ Data Warehousing ของ Kimball

ความสำคัญของการสร้างเครือข่ายในสายงานวิศวกรรมข้อมูลที่กำลังพัฒนา

แหล่งเรียนรู้และแนวทางปฏิบัติ

แม้ว่ารายการทรัพยากรที่ครอบคลุมอาจทำให้รู้สึกท่วมท้น แต่ชุมชนแนะนำอย่างยิ่งให้ใช้แนวทางการเรียนรู้แบบมีจุดมุ่งเน้น แทนที่จะพยายามเชี่ยวชาญทุกเครื่องมือและเทคโนโลยีที่ระบุในคู่มือต่างๆ ผู้ปฏิบัติงานที่ประสบความสำเร็จแนะนำให้มุ่งเน้นที่แนวคิดพื้นฐานและค่อยๆ สร้างประสบการณ์ภาคปฏิบัติ วิธีการของ Kimball สำหรับ Data Warehousing แม้จะถือว่าค่อนข้างล้าสมัยในแง่เทคนิค แต่ยังคงให้ความรู้พื้นฐานที่มีคุณค่าสำหรับการทำงานด้าน Data Engineering สมัยใหม่

สาขา Data Engineering ยังคงพัฒนาต่อไป แต่คุณค่าหลักยังคงแข็งแกร่ง แม้ว่าตลาดงานอาจจะมีเสถียรภาพมากขึ้นจากจุดสูงสุดก่อนหน้านี้ แต่ความต้องการพื้นฐานสำหรับผู้เชี่ยวชาญที่สามารถจัดการและประมวลผลข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพยังคงเติบโตขึ้น เนื่องจากองค์กรต่างๆ พึ่งพาการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลมากขึ้น

แหล่งอ้างอิง: The Data Engineering Handbook