Công việc của Data Engineer đang trở thành một trong những ngành nghề hấp dẫn nhất với nhu cầu nhân sự tăng vọt trong thời đại số hóa. Để đáp ứng được yêu cầu công việc ngày càng cao, việc làm chủ những công cụ Data Engineer 2025 tiên tiến không chỉ là điều cần thiết mà còn là yếu tố quyết định sự thành công trong ngành.
Trong bài viết này, INDA Academy sẽ cùng bạn khám phá danh sách các công cụ không thể thiếu cho một Data Engineer, cùng với vai trò cụ thể của từng công cụ trong việc quản lý và xử lý dữ liệu hiệu quả. Đừng bỏ lỡ cơ hội nâng cấp kỹ năng của mình để vươn tới những vị trí công việc mơ ước nhé!
Tham khảo: Lộ trình đào tạo Data Engineer cam kết việc làm – INDA Academy
Mục lục
1. Xu hướng trong công việc Data Engineer năm 2025
Trước tiên, chúng tôi muốn giới thiệu đến bạn những xu hướng nổi bật trong ngành Data Engineering của năm 2025 tới. Các xu hướng này ảnh hưởng rất nhiều đến công cụ mà bạn cần chú ý nếu muốn làm Data Engineer đấy.
1. DataOps và DevOps
Đây là xu hướng tăng cường hợp tác và tốc độ bằng cách sử dụng các phương pháp Agile để đơn giản hóa các tác vụ dữ liệu. Hơn nữa, các nhóm Data Engineer, Data Science và các nhóm kinh doanh cũng cần hợp tác hơn nữa.
Công cụ như Apache Airflow sẽ đáp ứng rất tốt xu hướng này.
Đọc thêm: Học Apache Airflow trong Big data Engineering
2. Xử lý dữ liệu thời gian thực
Nhu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực ngày càng tăng, bởi các doanh nghiệp cần đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên dữ liệu.
Những công cụ như Apache Kafka và Google BigQuery đều hỗ trợ xử lý dữ liệu thời gian thực, giúp các doanh nghiệp phân tích và phản ứng nhanh chóng với các thay đổi.
3. Tích hợp AI và Machine Learning
Xu hướng tích hợp AI và Machine Learning vào các quy trình dữ liệu giúp tự động hóa các tác vụ. Nhờ vậy, Data Engineer sẽ cải thiện chất lượng dữ liệu và cung cấp các phân tích sâu hơn.
Ví dụ, Databricks, với tích hợp Apache Spark sẽ hỗ trợ các dự án AI và Machine Learning, giúp tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu.
4. Tự động hóa và tối ưu hóa quy trình dữ liệu
Bạn đã biết về xu hướng Data Engineering này chưa? Tự động hóa các quy trình dữ liệu sẽ giảm thiểu sự can thiệp thủ công và tối ưu hóa hiệu suất đấy.
Công cụ DBT (Data Build Tool) giúp tự động hóa và tối ưu hóa quy trình chuyển đổi dữ liệu, nâng cao đáng kể hiệu quả công việc của Data Engineer.
Cùng tìm hiểu sâu hơn về các công cụ Data Engineer này, và cách chúng phát huy tác dụng trong xu hướng 2025 nhé.
Đọc thêm: Top 5 kỹ năng Data Engineer cần biết trong 2025
2. Công cụ Data Engineer cần biết trong 2025
Apache Spark
Khi nói đến công cụ hàng đầu cho Data Engineer vào năm 2025, Apache Spark là một cái tên bạn không thể bỏ qua.
Spark là nền tảng mã nguồn mở, xử lý dữ liệu lớn với tốc độ cực nhanh, hỗ trợ cả batch processing và streaming processing. Spark có khả năng xử lý dữ liệu song song trên nhiều máy chủ nhờ mô hình lập trình phân tán và tối ưu hóa tài nguyên, cho phép xử lý hàng terabyte dữ liệu chỉ trong vài phút.
Cùng xem qua ví dụ này nhé: Trong e-commerce, Spark có thể phân tích hành vi người dùng theo thời gian thực, sử dụng thư viện MLlib để đề xuất sản phẩm và tối ưu hóa chiến dịch marketing.
Ngoài ra, Spark tương thích với nhiều ngôn ngữ lập trình như Python, Scala, Java, R, và SQL, giúp nó trở thành lựa chọn linh hoạt cho các Data Engineer. Việc tích hợp Spark vào hệ thống hiện có như Hadoop HDFS, Apache Cassandra, và Amazon S3 không chỉ tăng năng suất mà còn giảm chi phí xử lý dữ liệu, quan trọng với doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Bởi vậy, đầu tư thời gian học và thực hành Spark sẽ giúp bạn phân tích dữ liệu lớn và các dự án AI một cách hiệu quả. Bạn tìm hiểu cùng INDA Academy ngay nhé!
Apache Kafka – Quản lý dữ liệu streaming
Khi Data Engineer làm việc trong môi trường doanh nghiệp hiện đại – nơi dữ liệu được tạo ra liên tục, việc quản lý các luồng dữ liệu streaming là một thách thức lớn. Apache Kafka là nền tảng phân tán, được thiết kế để xử lý và truyền tải dữ liệu thời gian thực với độ tin cậy cao.
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Kafka là theo dõi giao dịch ngân hàng, có thể ghi lại hàng triệu giao dịch mỗi giây, đảm bảo không một giao dịch nào bị bỏ sót. Kafka còn giúp các doanh nghiệp e-commerce quản lý tồn kho, theo dõi trạng thái đơn hàng, và cập nhật dữ liệu khách hàng theo thời gian thực.
Điểm mạnh của Kafka nằm ở khả năng mở rộng linh hoạt, cho phép xử lý khối lượng dữ liệu lớn mà không làm giảm hiệu suất. Kafka tương thích tốt với các công cụ khác như Apache Spark, giúp tạo ra một pipeline dữ liệu mạnh mẽ, cần thiết cho các hệ thống phân tích thời gian thực hoặc triển khai các dịch vụ AI dựa trên dữ liệu streaming.
Với sự phát triển không ngừng của các doanh nghiệp số, việc sử dụng Kafka sẽ trở nên phổ biến hơn. Vì vậy, muốn trở thành Data Engineer, bạn cần nắm vững công cụ này để duy trì lợi thế trong môi trường đầy biến động đó.
Databricks – Nền tảng hợp nhất cho Data Engineering
Đây không phải là công cụ xa lạ với Data Engineer đúng không? Databricks là nền tảng hợp nhất, hỗ trợ toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu từ ETL đến phân tích chuyên sâu. Được xây dựng trên Apache Spark, Databricks tối ưu hóa hiệu suất xử lý dữ liệu lớn, giúp doanh nghiệp khai thác giá trị từ dữ liệu dễ dàng.
Có thể bạn đã biết: Databricks tích hợp tốt với các dịch vụ đám mây như AWS, Azure, và Google Cloud, giúp Data Engineer linh hoạt trong triển khai và quản lý dữ liệu. Giao diện notebook của Databricks hỗ trợ Python, Scala, và SQL, cho phép thực hiện các phân tích phức tạp nhanh chóng.
Ví dụ, trong ngành tài chính, Databricks hỗ trợ phân tích giao dịch để phát hiện gian lận. Trong lĩnh vực y tế, công cụ này xử lý và phân tích dữ liệu lớn từ nghiên cứu lâm sàng, đẩy nhanh phát triển thuốc. Việc triển khai Databricks giúp cải thiện năng suất và giảm chi phí quản lý dữ liệu một cách đáng kể đấy.
Với tính năng toàn diện và mạnh mẽ, Databricks là công cụ lý tưởng cho Data Engineer muốn làm chủ dữ liệu trong môi trường hiện đại. Bởi vậy, trong năm 2025, học và thực hành Databricks sẽ mang lại lợi thế lớn cho bạn khi tìm công việc Data Engineer đó.
Snowflake – Kho dữ liệu hiện đại mà DE cần biết
Snowflake là một trong những công cụ lưu trữ dữ liệu tiên tiến nhất hiện nay, khẳng định vai trò quan trọng trong công việc của Data Engineer. Snowflake cho phép lưu trữ và truy vấn dữ liệu nhanh chóng, linh hoạt và bảo mật đấy.
Snowflake nổi bật với khả năng mở rộng tự động, tự động phân bổ tài nguyên khi nhu cầu xử lý dữ liệu tăng cao, giúp tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm chi phí. Chẳng hạn, các công ty e-commerce thường sử dụng Snowflake để phân tích dữ liệu khách hàng theo thời gian thực. Nhờ vậy, họ có thể tối ưu hóa chiến lược bán hàng và chăm sóc khách hàng.
Ngoài ra, nếu bạn chưa biết thì Snowflake tích hợp tốt với các công cụ như Tableau và Power BI đó. Điều này giúp bạn tạo báo cáo trực quan và dễ hiểu. Với giao diện thân thiện và hỗ trợ đa ngôn ngữ SQL, Snowflake là lựa chọn hàng đầu cho các Data Engineer trong việc triển khai các dự án phân tích phức tạp.
Chính vì thế, khi ứng tuyển Data Engineer, bạn cần biết đến Snowflake để nâng cao giá trị bản thân trong mắt nhà tuyển dụng. Và trong năm 2025, Snowflake sẽ tiếp tục dẫn đầu xu hướng, trở thành công cụ không thể thiếu cho các Data Engineer.
Đọc thêm: Databricks Vs Snowflake
Google BigQuery – Xử lý dữ liệu đám mây với tốc độ ánh sáng
Google BigQuery là công cụ xử lý dữ liệu đám mây nhanh chóng và hiệu quả, cho phép phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực. BigQuery hỗ trợ truy vấn SQL đơn giản, giúp Data Engineer dễ dàng tích hợp vào quy trình làm việc hiện tại mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng phức tạp. Nhờ vậy, bạn sẽ tiết kiệm được thời gian và tài nguyên đáng kể.
Bạn có biết rằng BigQuery tích hợp rất tốt với Google Cloud AI không? Sự tích hợp này hỗ trợ các dự án machine learning, từ dự đoán xu hướng thị trường đến tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp.
Ví dụ, nếu bạn làm trong lĩnh vực logistic, BigQuery giúp phân tích dữ liệu vận chuyển để dự đoán thời gian giao hàng và tối ưu hóa lộ trình. Từ đó, doanh nghiệp của bạn có thể cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm chi phí rất nhiều đấy.
Với xu hướng chuyển đổi số ngày càng phát triển, BigQuery là công cụ quan trọng mà mọi Data Engineer cần nắm vững. Đầu tư thời gian học BigQuery sẽ mang lại lợi ích lớn trong hành trình sự nghiệp của bạn.
Apache Airflow – Công cụ quản lý luồng công việc mạnh mẽ
Apache Airflow là nền tảng nguồn mở giúp Data Engineer thiết lập, lập lịch và giám sát các luồng công việc (workflow) dưới dạng DAG (Directed Acyclic Graph). Airflow hỗ trợ tổ chức các công việc liên quan đến ETL và giám sát, cảnh báo lỗi trong quá trình xử lý. Công cụ này giúp bạn đảm bảo quy trình dữ liệu suôn sẻ ngay cả khi hệ thống gặp sự cố.
Ví dụ, Airflow có thể tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, chuẩn hóa và tải vào kho dữ liệu, tiết kiệm thời gian và công sức. Khi khối lượng công việc của bạn tăng lên, khả năng mở rộng của Airflow cho phép thêm tài nguyên mà không làm gián đoạn hệ thống.
Với Airflow, bạn sẽ thấy được tổng quan về trạng thái hoạt động của từng bước trong quy trình. Đó là vì công cụ Data Engineering này có giao diện website rất dễ nắm bắt. Việc thành thạo Apache Airflow không chỉ nâng cao kỹ năng kỹ thuật, mà còn giúp Data Engineer đóng vai trò chiến lược trong các dự án dữ liệu nữa đấy.
DBT (Data Build Tool) – Chuẩn hóa quy trình chuyển đổi dữ liệu
Nếu theo đuổi vị trí Data Engineer, hẳn bạn cũng biết DBT là viết tắt của từ gì đúng không? Đó là Data Build Tool, một công cụ tiên tiến hỗ trợ quá trình chuyển đổi dữ liệu trong môi trường kho dữ liệu hiện đại.
DBT hoạt động trên nguyên tắc ELT (Extract, Load, Transform), trong đó dữ liệu được tải vào kho dữ liệu trước khi thực hiện các bước chuyển đổi, giúp tận dụng tối đa hiệu suất của các kho dữ liệu như Snowflake, Google BigQuery, hay Databricks. DBT cho phép Data Engineer xây dựng, kiểm tra, và triển khai các mô hình dữ liệu phức tạp dễ dàng thông qua ngôn ngữ SQL.
Bật mí với bạn: Một trong những ưu điểm nổi bật của DBT là tính minh bạch và khả năng tái sử dụng mã, giúp các đội ngũ dễ dàng hợp tác và kiểm soát chất lượng. Ví dụ, trong ngành bán lẻ, DBT có thể tạo các bảng tổng hợp doanh thu theo thời gian thực, hỗ trợ các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.
DBT không chỉ là một công cụ, mà còn là phương pháp giúp Data Engineer nâng cao năng lực và tối ưu hóa công việc hàng ngày. Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ cải tiến quy trình làm việc với dữ liệu, DBT chính là lựa chọn lý tưởng đó.
Tạm kết
Tóm lại, từ Apache Spark, Airflow đến Google BigQuery hay Databricks, mỗi công cụ đều mang đến những lợi ích đặc biệt giúp bạn tối ưu hóa quy trình xử lý và quản lý dữ liệu.
Để tự tin trở thành một kỹ sư dữ liệu, hãy tham khảo khóa học khóa học Data Engineer Full Track – Cam kết việc làm của chúng tôi nhé! Với
- Giảm 40% học phí khi đăng ký trước 2025
- Lộ trình 7 module cơ bản – nâng cao
- Hoàn thành 8 Project liên quan tới các mảng như: Banking, FMCG, Retails,…
- Ký cam kết đào tạo bằng văn bản, hỗ trợ dấu mộc, làm đồ án, thực tập
- Mentor 1:1, hỗ trợ và 24/7 và cá nhân hóa lộ trình học với từng học viên
- Dự án thực tế từ ngân hàng, doanh nghiệp lớn
- Cam kết thực tập và việc làm sau khi hoàn thành khóa học tại INDA
INDA Academy tự hào sẽ đi cùng bạn trên hành trình xây dựng sự nghiệp Data Engineer như ý.
>> Đọc thêm:
KHOÁ HỌC SQL NÂNG CAO
KHÓA HỌC DATA WAREHOUSE : TỔNG HỢP, CHUẨN HÓA VÀ XÂY DỰNG KHO DỮ LIỆU
KHÓA HỌC DATA MODEL – THIẾT KẾ MÔ HÌNH DỮ LIỆU
LỘ TRÌNH TRỞ THÀNH KỸ SƯ DỮ LIỆU (DATA ENGINEER)
