Trong thời đại mà dữ liệu thúc đẩy sự đổi mới và đưa ra quyết định mang tính bước ngoặt trong doanh nghiệp, vai trò của Data Engineer chưa bao giờ quan trọng như thời điểm hiện tại. Trong thời đại chuyển đổi số, tương lai của nghề Data Engineer hứa hẹn sẽ có những bước chuyển đổi mạnh mẽ, gia tăng nhu cầu nhân sự và mức lương hấp dẫn.
Mục lục
Triển vọng nghề nghiệp Data Engineer
Sự gia tăng của vị trí DataOps
DataOps là một vai trò tương đối mới trong lĩnh vực kỹ thuật và quản lý dữ liệu, đồng thời nó nhanh chóng thu hút được sự chú ý khi các doanh nghiệp tìm kiếm những cách hiệu quả và linh hoạt hơn để xử lý dữ liệu. Về cốt lõi, DataOps là một phương pháp kết hợp các khía cạnh của việc phát triển DevOps và Agile với mục tiêu cụ thể là cải thiện đường dẫn dữ liệu.
Thông thường đối với Data Engineer, các quy trình thường được tách biệt, với các nhóm riêng biệt chịu trách nhiệm trích xuất, chuyển đổi & tải dữ liệu (ETL), lưu trữ dữ liệu & phân tích dữ liệu. Sự phân mảnh này có thể dẫn đến tắc nghẽn, thông tin sai lệch và sự chậm trễ trong việc cung cấp dữ liệu. DataOps là những người tìm cách phá bỏ các rào cản này và thúc đẩy sự cộng tác giữa các bên liên quan khác nhau như Data Scientists, Data Engineer, Data Analyst và các Business Users.
Một trong những nguyên tắc chính của DataOps là tự động hóa. Bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như nhập, chuyển đổi và triển khai dữ liệu, các nhóm DataOps có thể giảm lỗi thủ công khi nhập liệu, tăng tốc độ phân phối dữ liệu và đảm bảo chất lượng dữ liệu. Tự động hóa cũng cho phép tích hợp liên tục và phân phối liên tục (CI/CD) dữ liệu, tương tự như cách mã phần mềm được kiểm tra và triển khai liên tục trong DevOps. Cách tiếp cận này sẽ giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt một cách nhanh chóng dựa trên nguồn dữ liệu đáng tin cậy.
Xử lý dữ liệu theo thời gian thực (Real-time data processing)
Real-time data processing đề cập đến việc thực hành xử lý và phân tích dữ liệu khi dữ liệu được tạo hoặc nhận mà không có bất kỳ độ trễ đáng kể nào. Cách tiếp cận này trái ngược với xử lý hàng loạt, trong đó dữ liệu được thu thập trong một khoảng thời gian và được xử lý theo khối lượng lớn. Xử lý dữ liệu theo thời gian thực ngày càng trở nên quan trọng trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay do khả năng cung cấp thông tin chuyên sâu ngay lập tức và hỗ trợ các ứng dụng nhạy cảm với thời gian. Dưới đây là một số khía cạnh và giải thích chính liên quan đến xử lý dữ liệu theo thời gian thực:
Phân tích dữ liệu ngay lập tức:
Hệ thống real-time data processing được thiết kế để phân tích dữ liệu ngay khi có sẵn. Trong quy trình này, dữ liệu được xử lý và tác động gần như ngay lập tức, thường trong vòng một phần nghìn giây hoặc vài giây kể từ khi tạo hoặc nhận dữ liệu. Việc phân tích ngay lập tức đóng vai trò quan trọng trong những tình huống cần có những quyết định hoặc phản hồi kịp thời dựa trên dữ liệu.
Truyền dữ liệu:
Xử lý dữ liệu theo thời gian thực thường liên quan đến việc xử lý dữ liệu truyền phát, là một luồng điểm dữ liệu liên tục. Dữ liệu có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như cảm biến, nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội, giao dịch tài chính, thiết bị IoT hoặc tệp nhật ký. Dữ liệu truyền trực tuyến có thể có khối lượng lớn và tốc độ cao, khiến việc xử lý trong thời gian thực trở nên khó khăn.
Công nghệ xử lý dữ liệu:
Để đạt được khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực, các tổ chức thường sử dụng các công nghệ chuyên dụng. Một số công cụ và khung phổ biến được sử dụng để xử lý dữ liệu theo thời gian thực bao gồm: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Spark Streaming và AWS Kinesis. Những công nghệ này cho phép các kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu xử lý, chuyển đổi và phân tích dữ liệu truyền phát trong thời gian thực.
Tích hợp AI & Machine Learning vào xử lý dữ liệu
Tích hợp AI (Trí tuệ nhân tạo) và Học máy (ML) là quá trình kết hợp các khả năng và mô hình học máy vào các hệ thống hoặc ứng dụng AI. Nó liên quan đến việc kết hợp sức mạnh của AI để tập trung vào phát triển các thuật toán có thể học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định quan trọng. Sự tích hợp này sẽ tạo ra các hệ thống thông minh hơn, thích ứng hơn và dựa trên dữ liệu với khả năng cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian.
Việc tích hợp AI và Machine Learning vào khai thác và xử lý dữ liệu sẽ giúp:
Nâng cao khả năng ra quyết định:
Hệ thống AI có thể tận dụng các mô hình ML để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, xác định mẫu và đưa ra quyết định sáng suốt.
Phân tích dự đoán:
Bằng cách tích hợp Machine Learning vào hệ thống AI, các tổ chức có thể dự đoán các sự kiện hoặc kết quả trong tương lai với độ chính xác cao hơn. Điều này có giá trị trong nhiều ứng dụng khác nhau, chẳng hạn như dự đoán lỗi thiết bị trong sản xuất, dự báo nhu cầu trong quản lý chuỗi cung ứng hoặc xác định các gian lận tiềm ẩn trong giao dịch tài chính.
Cá nhân hóa:
Sự tích hợp này cho phép cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Ví dụ: các nền tảng phát trực tuyến như Netflix hay mạng xã hội Tiktok sử dụng thuật toán ML để phân tích thói quen và sở thích xem của người dùng, sau đó đề xuất nội dung phù hợp với từng người dùng. Qua đó, nâng cao sự trải nghiệm và sự hài lòng của người dùng.
Mức lương của một Data Engineer
Data Engineer là một nghề được đánh giá có mức lương ổn định và cao so với nhu cầu đang có xu hướng tăng cao trên thị trường hiện nay. Tùy thuộc vào trình độ và kinh nghiệm thực tế của mỗi người mà sẽ có mức độ chênh lệch lương thưởng khác nhau. Dưới đây là mức lương trung bình của một Data Engineer, theo 1900 – trang thông tin tuyển dụng:
Intern Data Engineer
- Mức lương thấp nhất: 3 triệu – 5 triệu VND/tháng.
- Mức lương trung bình: 5 triệu – 7 triệu VND/tháng.
- Mức lương cao nhất: 7 triệu – 10 triệu VND/tháng.
Junior Data Engineer ( Từ 0 – 2 năm)
- Mức lương thấp nhất:10 triệu – 15 triệu VND/tháng.
- Mức lương trung bình: 15 triệu – 20 triệu VND/tháng.
- Mức lương cao nhất: 20 triệu – 25 triệu VND/tháng.
Senior Data Engineer ( Từ 4 – 7 năm)
- Mức lương thấp nhất: 25 triệu – 30 triệu VND/tháng.
- Mức lương trung bình: 30 triệu – 40 triệu VND/tháng.
- Mức lương cao nhất: 40 triệu – 50 triệu VND/tháng.
Data Engineering Manager ( Từ 7 – 10 năm)
- Mức lương thấp nhất: 50 triệu – 60 triệu VND/tháng.
- Mức lương trung bình: 60 triệu – 70 triệu VND/tháng.
- Mức lương cao nhất: 70 triệu – 80 triệu VND/tháng.
Data Architect hoặc Data Engineering Director ( Trên 10 năm)
- Mức lương thấp nhất: 60 triệu – 70 triệu VND/tháng.
- Mức lương trung bình: 70 triệu – 80 triệu VND/tháng.
- Mức lương cao nhất: 80 triệu – 90 triệu VND/tháng.
Lời kết: Data Engineer là một trong những xu hướng nghề nghiệp đang được các doanh nghiệp và các nhà tuyển dụng săn đón với triển vọng phát triển và mức lương cao so với thị trường hiện nay. Vì vậy, hãy chuẩn bị cho mình hành trang đầy đủ những kỹ năng và kinh nghiệm trên con đường theo đuổi sự nghiệp trở thành một Data Engineer.