Data Engineering

Data Engineering là lĩnh vực xây dựng và vận hành hệ thống thu thập, xử lý, lưu trữ và luân chuyển dữ liệu, tạo nền tảng cho Data Analytics, BI, Machine Learning và AI.
Bạn đang xem các bài viết có tag "data engineering".
Big Data là gì và khai thác Big Data như thế nào để ứng dụng trong cuộc sống
Bài viết cập nhật lại kiến thức Big Data mà Nha từng chia sẻ từ năm 2016. Big Data không đơn giản là dữ liệu thật nhiều và cũng không có một ngưỡng TB hay PB cố định. Bài giải thích 5V của Big Data, sự khác nhau giữa Big Data với Data Warehouse, Data Lake và Lakehouse, tác động của cloud và AI, đồng thời nhìn lại bài học Google Flu Trends để thấy rằng nhiều dữ liệu không đồng nghĩa với dữ liệu tốt.

Data Engineering hay kỹ thuật dữ liệu là lĩnh vực tập trung vào việc thiết kế, xây dựng và vận hành các hệ thống giúp dữ liệu được thu thập, xử lý, lưu trữ và luân chuyển một cách ổn định, chính xác và có thể mở rộng.

Công việc Data Engineering thường liên quan đến data pipeline, ETL/ELT, data warehouse, data lake, streaming, tích hợp dữ liệu, kiểm soát chất lượng dữ liệu và tối ưu hiệu năng hệ thống.

Nếu Data Analytics tập trung vào việc phân tích dữ liệu để tìm insight, thì Data Engineering tập trung vào việc bảo đảm dữ liệu được chuẩn bị đúng cách để các nhà phân tích, hệ thống BI, Machine Learning và AI có thể sử dụng.

Một hệ thống Data Engineering tốt không chỉ cần xử lý được nhiều dữ liệu mà còn phải bảo đảm tính ổn định, khả năng truy vết, bảo mật, chất lượng dữ liệu và chi phí vận hành phù hợp.

Trong doanh nghiệp hiện đại, Data Engineering là nền tảng quan trọng để xây dựng các hệ thống dữ liệu tập trung, dashboard, CDP, phân tích thời gian thực và các ứng dụng AI dựa trên dữ liệu nội bộ.

Tag Data Engineering tổng hợp các bài viết, kiến thức và kinh nghiệm về kỹ thuật dữ liệu, data pipeline, ETL/ELT, data warehouse, data lake, streaming, data quality và kiến trúc dữ liệu phục vụ phân tích và AI.