Có nhiều quan điểm cho rằng Data Engineering là một lĩnh vực trong Data Science. Trên thực tế, kỹ thuật dữ liệu lại khác với khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. 2 lĩnh vực này tuy bổ sung cho nhau trong quá trình làm việc với dữ liệu, song lại khác nhau về vai trò và nhiệm vụ. Kỹ thuật dữ liệu tập trung vào việc xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng để thu thập, lưu trữ, và xử lý dữ liệu. Trong khi đó, khoa học dữ liệu lại tập trung vào việc phân tích và trích xuất thông tin giá trị từ dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định và dự đoán xu hướng.
Bài viết hôm nay sẽ tập trung phân tích vai trò và công việc của Data Scientist và Data Engineer.
Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) làm những gì?
Nhà khoa học dữ liệu nghiên cứu tập dữ liệu lớn sử dụng các kỹ thuật phân tích, thống kê và các mô hình học máy. Để làm được điều đó, họ xác định các patterns của dữ liệu để hiểu điểm mấu chốt của nghiệp vụ, từ đó phát triển giải pháp học máy để đưa ra dự đoán, để xuất hiệu quả với quy mô lớn. Tóm lại, Data Science tập trung vào việc phân tích và thông tin giá trị từ dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định và dự đoán xu hướng.
Nhà khoa học dữ liệu cần:
- Phân tích dữ liệu để tìm ra patterns và xu hướng.
- Áp dụng các kỹ thuật học máy như gom cụm, mạng neural, cây quyết định để hiểu dữ liệu hơn.
- Phát triển mô hình học máy để đánh giá dữ liệu.
- Mô hình hóa dữ liệu để dự đoán đầu ra.
Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) làm những gì?
Kỹ sư dữ liệu phát triển và bảo trì kiến trúc và pipeline dữ liệu. Họ xây dựng trình sinh dữ liệu và đảm bảo đầu ra dữ liệu có ý nghĩa cho việc vận hành và phân tích. Nhìn chung, công việc Data Engineering tập trung vào việc xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng để thu thập, lưu trữ, và xử lý dữ liệu.
Kỹ sư dữ liệu có trách nhiệm:
- Hiểu yêu cầu nghiệp vụ và phân tích đầu ra
- Làm sạch (clean), biến đổi (transform), kiểm thử (testing) và deploy dữ liệu để sẵn sàng cho việc phân tích.
- Xây dựng và quản lý pipeline dữ liệu.
- Soạn tài liệu về dữ liệu chính và quá trình xử lý dữ liệu.
- Đào tạo sử dụng end data (dữ liệu cuối) cho việc phân tích.
- Cố vấn cho data scientist và cải thiện hiệu suất truy vấn dữ liệu.
Ví dụ cho dễ hiểu ha.
Giả sử công ty A đang triển khai một hệ thống giám sát năng lượng trong các tòa nhà thông minh. Hệ thống này sử dụng các cảm biến IoT để thu thập dữ liệu thời gian thực về mức tiêu thụ điện, nhiệt độ, độ ẩm, và sự hiện diện của người trong phòng.
Data Engineer chịu trách nhiệm xây dựng hệ thống và pipeline để thu thập, lưu trữ, và xử lý dữ liệu IoT từ các cảm biến. Như vậy, công việc của họ là thu thập thiết kế các pipeline tự động để thu thập dữ liệu từ hàng trăm thiết bị IoT, truyển tải dữ liệu từ thiết bị tới máy chủ. Sau đó, họ sẽ lên phương án lưu trữ dữ liệu cho phù hợp với việc truy vấn và tối ưu. Vì dữ liệu đến từ nhiều nguồn và có thể có nhiều định dạng khác nhau, cần thiết phải chuẩn bị dữ liệu cho việc phân tích. Một số nhiệm vụ ở giai đoạn này gồm trích xuất (extract) kết hợp với làm sạch dữ liệu, chuyển đổi (transform) và tải (load) dữ liệu (ETL). Điều này có thể bao gồm loại bỏ dữ liệu nhiễu hoặc xử lý các giá trị bị thiếu.
Ngoài ra, họ cần giám sát và bảo trì pipeline. Data Engineer cần đảm bảo pipeline dữ liệu hoạt động ổn định, quản lý lỗi và bảo trì các hệ thống này để tránh mất mát dữ liệu quan trọng từ các cảm biến IoT.
Trong khi đó, Data Scientist sử dụng dữ liệu được chuẩn bị để phân tích và trích xuất thông tin hữu ích nhằm tối ưu hóa và đưa ra dự báo. Họ sẽ phân tích dữ liệu tiêu thụ năng lượng. Ví dụ, họ có thể phát hiện các thời điểm tiêu thụ năng lượng cao nhất trong ngày hoặc xác định xem có phòng nào không được sử dụng mà vẫn bật đèn và điều hòa. Họ cũng có thể xây dựng mô hình để dự đoán xem khi nào cần bảo trì thiết bị, họ xây dựng các mô hình machine learning dự báo khả năng xảy ra hỏng hóc để giúp đưa ra các biện pháp bảo trì dự phòng. Đồng thời, sử dụng các mô hình học máy như hồi quy hoặc các mô hình deep learning để dự đoán nhu cầu tiêu thụ năng lượng trong tương lai. Điều này giúp tối ưu hóa hệ thống, chẳng hạn như điều chỉnh nguồn cấp năng lượng vào những giờ cao điểm.
Tất nhiên, nhà khoa học dữ liệu cần xây dựng báo cáo và trực quan hóa dữ liệu để giúp khách hàng có cái nhìn tổng quan về mức tiêu thụ năng lượng theo thời gian thực và kiểm tra hiệu quả của các biện pháp tối ưu hóa.
Trong một dự án IoT hoàn chỉnh, hai vai trò này kết hợp với nhau để tạo nên một hệ thống phân tích dữ liệu toàn diện và hiệu quả.
Sự khác biệt giữa Data Science và Data Engineering
| Data Science | Data Engineering | |
|---|---|---|
| Tập trung vào | Phân tích và hiểu dữ liệu phức tạp nhằm đưa ra dự đoán | Thiết kế, xây dựng, bảo trì hạ tầng dữ liệu |
| Trách nhiệm | – Phân tích dữ liệu – Xây dựng mô hình dữ liệu – Trực quan hóa dữ liệu – Chạy mô hình và đánh giá – Báo cáo | – Thiết kế kiến trúc dữ liệu – Thiết kế pipeline cho dữ liệu – Làm việc với hệ quản trị cơ sở dữ liệu – ETL – Tích hợp dữ liệu vào hệ thống |
| Mục tiêu | Phân tích, dự đoán, hỗ trợ ra quyết định. Tối ưu, đổi mới vận hành. | Truy cập dữ liệu, đảm bảo chất lượng dữ liệu, đảm bảo hệ thống dữ liệu vận hành hiệu quả. |
| Kỹ năng | – Lập trình – Thống kê – Học máy (Machine Learning) – Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization) – Big Data | – Lập trình – Kho dữ liệu (Data warehouse) – Công cụ ETL – Data pipeline – Big Data |
| Công nghệ | – Python, R, SQL – TensorFlow, scikit-learn, Keras – Tableau, Power BI, matplotlib – Hadoop, Spark | – Python, Java, Scala, SQL – Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake – Hệ quản trị cơ sở dữ liệu: SQL và NoSQL |
| Bản chất công việc | Phân tích | Kỹ thuật |
| Hướng giải quyết vấn đề | Giả định, kiểm thử | Thiết kế hệ thống, kiến trúc |
| Đầu ra | Mô hình dự đoán, dữ liệu trực quan, đề xuất | Hệ thống dữ liệu, pipeline dữ liệu, tối ưu cơ sở dữ liệu. |
Tổng kết
Khác biệt lớn nhất giữa khoa học dữ liệu và cơ sở dữ liệu nằm ở vai trò, kỹ năng, và mục tiêu của công việc. Cà 2 vai trò đều cần thiết để xử lý dữ liệu. Sự kết hợp trên đảm bảo cho việc tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả để đạt được mục đích.
- Data Engineering tập trung vào cơ sở hạ tầng và pipeline dữ liệu, tạo nền tảng cho dữ liệu có thể truy cập và sử dụng được.
- Data Science sử dụng dữ liệu có sẵn từ cơ sở hạ tầng của Data Engineering để phân tích và trích xuất thông tin giá trị, nhằm giải quyết các vấn đề kinh doanh và hỗ trợ ra quyết định.
Hi vọng bài viết đã giúp độc giả có cái nhìn tổng quan về lĩnh vực khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu. Vì blogger còn mới nên khó tránh khỏi sai xót, rất mong được các quý độc giả góp ý để được hoàn thiện hơn trong những bài viết tới!
Tham khảo
https://www.freecodecamp.org/news/data-science-vs-data-engineering/
https://www.datacamp.com/blog/data-scientist-vs-data-engineer
https://www.geeksforgeeks.org/difference-between-data-scientist-and-data-engineer/
Để lại một bình luận