Mikä on datainsinööri (Data Engineer)?

Robin Aro

Osana blogisarjaa erilaisista datatiimien rooleista ja toiminnoista käyn tässä blogissa läpi, mikä on datainsinööri -rooli (Data Engineer) ja mitä datainsinöörin työ on käytännössä.

Ensiksi, datainsinööri -rooli ja tehtävän laajuus, kuten muissakin data-alan rooleissa, muokkaantuu usein kehityshankkeen vaiheen ja yrityksen tarpeiden mukaan. Hankkeiden eri vaiheissa tietyt osaamisvaatimukset korostuvat. nämä ovat myös mahtavia osaamisen kehittämisen mahdollisuuksia.

Joissakin tapauksissa datainsinöörin, datatieteilijän ja data-analyytikon roolit risteävät, ja roolien väliset rajat voivat olla epäselvät. Nykyään kuitenkin vaikuttaa siltä, että projekteissa ja tilaajilla on selkeämpi käsitys data-alan vakiintuneista rooleista ja niihin kuuluvista tehtävistä kuin vielä vuosikymmen sitten.

Käyn alla läpi tarkemmin, mitä datainsinöörin työ on käytännössä ja mitkä teknologiat ja taidot datainsinöörin tulee hallita. Mainitsen blogissa joitakin teknologioita. Asioita voi saavuttaa ja toteuttaa myös muillakin kilpailevilla teknologioilla. Me DB Pro Servicellä keskitymme Azure ja AWS -pilvipalveluihin sekä Databricks-, Snowflake-, Synapse- ja Fabric- data-alustoihin. DB Pro Serviceltä löydät seniortason sertifioidut osaajat näihin data- ja analytiikkaratkaisuihin.

Vaikka datainsinöörin osaamislista on pitkä, on hyvä muistaa, että suuremmat hankkeet toteutetaan ja lopputulokset saavutetaan tiiminä, johon teknisten ammattilaisten lisäksi kuuluu myös liiketoiminnan asiantuntijoita. Datatiimin jäsenten taidot täydentävät toisiaan, ja tiimin jäsenet jakavat tietoa tiimin sisällä, jotta kaikki voivat oppia ja kehittyä jatkuvasti.

Datainsinöörin tehtävät ja tärkeät osaamisalueet

Yksinkertaistettuna datainsinöörin tehtävä on tuoda raakadataa eri lähteistä tietoalustalle ja kustannustehokkaasti muuntaa se hyödynnettävään muotoon eri käyttäjille. Datainsinöörit ovat ammattilaisia, joilta tarvittaessa tulee löytyä teknisen osaamisen lisäksi myös liiketoiminnan ymmärrystä ja erinomaiset ongelmanratkaisutaidot. Koska työn ja erikoisalan vaatimukset vaihtelevat, ei ole olemassa tarkkaa listaa taidoista, jotka vaaditaan datainsinööriksi ryhtymiseen. Suurin osa taidoista opitaan käytännössä projekteissa ja itseään kouluttamalla.

Datainsinöörin työssä tarvittavat osaamisalueet ovat monipuolisia ja kattavat sekä teknisiä että analyyttisiä taitoja. Tässä muutamia keskeisiä osa-alueita, joilla datainsinöörin tulisi olla vahva:

• Pilvialustan hallinta ja arkkitehtuuri
• Integraatiot lähdejärjestelmien ja tietoalustan välillä
• Tietoputkien suunnittelu, rakentaminen ja orkestrointi
• Tietoalusta-, tietokanta-arkkitehtuuri ja mallinnus
• Python- ja SQL -ohjelmointitaidot  
• Infrastructure as Code (IaC) -käytännöt
• CI/CD ja DataOps
• Tietoturva- ja tietosuojakäytännöt
• Ratkaisujen dokumentointi ja demoaminen
• Jatkuva oppiminen

Käydään seuraavissa kappaleessa tarkemmin läpi osaa näistä eri osaamisalueita ja niiden sisältöjä.

Pilvialustan hallinta ja arkkitehtuuri

Datainsinöörit osallistuvat pilvialustan hallintaan ja arkkitehtuuriin esimerkiksi suunnittelemalla ja toteuttamalla pilvialustaan tietoalustan eri ympäristöille tarvittavat resurssit, käyttöoikeudet ja datan säilömis- ja tallennusratkaisuja. Tällaisia ovat esimerkiksi Data Lake- tai Event -pohjaiset ratkaisut. Tämän lisäksi voidaan hyödyntää erillistä ratkaisua datan arkistointiin vähän käytettävälle historiadatalle analyyttiseltä tietoalustalta. Datainsinööri hallitsee nämä kokonaisuudet ja ymmärtää, mikä ratkaisu ratkaisee liiketoiminnan tarpeen.

Tietokanta-arkkitehtuuri ja mallinnus

Datainsinöörillä on tärkeä rooli tietokanta-arkkitehtuurin määrittelyssä. Hänen tehtäviinsä kuuluu päättää, miten ja missä muodossa tiedot tuodaan tietoalustaan. Esimerkiksi on arvioitava, kirjoitetaanko tiedot aina uudelleen, vai tallennetaanko vain uudet ja muuttuneet tiedot.

Datainsinööri vastaa myös tietojen mallinnuksesta eri tietovaraston kerroksissa, jotta tieto saadaan optimoitua tehokasta käyttöä varten. Tietovaraston arkkitehtuuri voi olla esimerkiksi jaoteltu kolmeen pääkerrokseen: raakadata, siivottu data ja hyödyntäjäkerros. Näiden kerrosten tehtävät ovat seuraavat:

• Raakadatakerros:
  • Tämä kerros on tietovaraston ensimmäinen vaihe, jossa tiedot tallennetaan alkuperäisessä, käsittelemättömässä muodossaan. Raakadatakerros toimii “totuuden lähteenä,” joka säilyttää alkuperäisen datan eheänä. Datainsinöörin tehtävä on suunnitella, kuinka data tallennetaan ja miten sen eheyden säilyminen varmistetaan, jotta siihen voi aina palata tarvittaessa.
    
• Siivottu ja organisoitu datakerros:
  • Tässä kerroksessa raakadata muokataan ja puhdistetaan analysoitavaa muotoa varten. Datainsinööri käsittelee tässä vaiheessa puhdistus- ja muokkaustoimenpiteitä, kuten tietojen virheiden korjausta, arvojakaumien yhtenäistämistä ja datan yhdistämistä eri lähteistä. Tähän kerrokseen tallennetaan käsitelty versio datasta, joka on valmis analysoitavaksi, mutta ei vielä tietyn käyttäjäryhmän tai liiketoimintatarpeen mukaiseksi.
    
• Hyödyntäjäkerros:
  • Tämä kerros on suunniteltu erityisesti loppukäyttäjien, kuten data-analyytikkojen ja liiketoiminnan asiantuntijoiden, tarpeisiin. Tähän kerrokseen datainsinööri mallintaa tietoa eri käyttötapauksiin soveltuviksi tietorakenteiksi. Esimerkiksi datan aggregointi, dimensioiden lisääminen ja tietojen segmentointi ovat tyypillisiä toimenpiteitä hyödyntäjäkerroksessa, jossa data muokataan helposti käytettäväksi raportoinnissa ja analytiikassa. Hyödyntäjäkerroksen vaatimukset ja malli tulee usein hyödyntäjiltä. Datainsinöörin tehtäväksi tulee ainakin toteuttaa automaatio ja orkestrointi datan siirtämiselle tietomalliin.

Integraatiot ja ETL-prosessit

Datainsinöörin tärkeimpiin tehtäviin kuuluu integraatioiden ja ETL-prosessien suunnittelu ja toteutus. Datan integrointi tarkoittaa datan keräämistä eri lähteistä ja sen yhdistämistä yhtenäiseksi kokonaisuudeksi. Datainsinööri vastaa siitä, että data saadaan tuotua johdonmukaisesti eri järjestelmistä – kuten CRM-, ERP- ja IoT-järjestelmistä – tietovarastoon tai data lakeen.

• Tietolähteiden yhdistäminen:
  • Datan integrointi vaatii osaamista eri lähteiden, kuten SQL-tietokantojen, API-rajapintojen ja ulkoisten datalähteiden, kanssa. Datainsinööri suunnittelee ja rakentaa integraatiot, joiden avulla tieto saadaan siirrettyä keskitetyille alustoille.

Tietoputkien suunnittelu, rakentaminen ja orkestrointi

Tietoputkien suunnittelu määrittää, mistä ja miten dataa kerätään sekä missä muodossa se tallennetaan tietoalustaan. Rakentamisvaiheessa tietoputket toteutetaan teknisesti: Data kerätään, muokataan ja ladataan tietovarastoon.

• ETL-työkalujen hyödyntäminen:
  • Datainsinöörit hyödyntävät erilaisia ETL-työkaluja, jotka helpottavat tietojen siirtoa, muokkausta ja latausta. Tällaisia ovat esimerkiksi Azure Data Factory ja AWS Glue – pilvipohjaiset ETL-työkalut, jotka mahdollistavat datansiirron ja -muokkauksen suoraan pilviympäristössä.

Orkestroinnilla saavutetaan joustavuutta ja tehokkuutta seuraavilla tavoilla:

• Ajastus ja aikataulutus:
  • Orkestrointityökalut, kuten Azure Data Factory ja AWS Step Functions, mahdollistavat  ajoituksen, jolloin tietoputkia voidaan suorittaa automaattisesti tietyin väliajoin (esim. kerran tunnissa tai kerran päivässä) tai tapahtumapohjaisesti. Tämä vähentää manuaalisen työn tarvetta ja takaa datan ajantasaisuuden.
    
• Rinnakkaisuus ja riippuvuudet:
  • Orkestroinnin avulla voidaan määrittää, mitkä tietoputken vaiheet voidaan suorittaa rinnakkain ja mitkä on ajettava peräkkäisn riippuvuuksien vuoksi. Esimerkiksi datan keräys useista lähteistä voidaan tehdä samanaikaisesti, mutta muokkaus- ja puhdistusvaihe alkaa vasta, kun kaikki tarvittavat tiedot on kerätty. Rinnakkaisuus parantaa suorituskykyä ja vähentää tietoputken kokonaisajoaikaa.

Tietoputket voidaan rakentaa myös täysin reaaliaikaisiksi, jolloin data kulkee lähteistä analysoitavaksi tai tallennettavaksi heti sen saapuessa ilman viiveitä. Reaaliaikaiset tietoputket mahdollistavat jatkuvan datavirran, jossa uudet tiedot käsitellään ja siirretään kohdejärjestelmiin heti niiden syntyessä. Tämä on erityisen hyödyllistä sovelluksissa, joissa tarvitaan ajantasaista tietoa, kuten IoT-laitteiden datan seurannassa.

On hyvä muistaa, että reaaliaikainen tiedonsiirto vaatii jatkuvaa laskentakapasiteettia ja suuren määrän resursseja, koska dataa käsitellään ja siirretään jatkuvasti. Tämä lisää pilvipalveluiden ja infrastruktuurin käyttöön liittyviä kustannuksia.

Tietoturva- ja tietosuojakäytännöt

Datainsinöörin tärkeimpiin tietoturva- ja tietosuojakäytäntöihin liittyviin tehtäviin kuuluvat:

• Sensitiivisen datan maskaus ja pseudonymisointi tarvittaessa
• Integraatioiden eri avainten ja käyttöoikeuksien hallinta ja uusiminen
• Palomuurin avausten ja IP-rajauksien määrittely
• Tietoalustan ja käyttöoikeuksien luominen ja hallinta

Projektin vaiheen vaikutus datainsinöörin tehtäviin

Projektin vaihe vaikuttaa merkittävästi datainsinöörin tehtäviin. Projektin alkuvaiheessa tehtävät keskittyvät enemmän suunnitteluun, auditointiin ja erilaisten käytäntöjen, kuten tietoturvan, laatimiseen.

Tämän jälkeen siirrytään kehitysvaiheeseen, jossa tehtävät painottuvat alustan, integraatioiden, tietoputkien ja tietokantojen rakentamiseen sekä testaamiseen. Yleensä suuremmissa hankkeissa kehitysvaihe jatkuu pienemmällä vaihteella ylläpitovaiheen aikana, kun alusta ja tietovarasto ovat saavuttaneet tuotantovaiheen. Tällöin datainsinöörin tehtäviin kuuluu myös tietoalustan, integraatioiden ja tietoputkien monitorointi sekä operatiivinen toiminta, kuten datan laadullisten ongelmien ja epäonnistuneiden ajojen virheiden selvittäminen ja korjaaminen.

Lisäksi datainsinööri optimoi olemassa olevia tietoputkia ja toimintoja, jotta tietoalusta toimii optimaalisella tavalla.

Voisimmeko auttaa tietoalustan rakentamisessa ja kehittämisessä?

DB Pro Services tarjoaa huippuluokan datainsinöörejä Azure- ja AWS-alustoille sekä Databricks-, Snowflake-, Fabric- ja Synapse-tietoalustakokonaisuuksille. Ota yhteyttä, niin autamme sinua ja organisaatiotasi hyödyntämään tietoa tehokkaasti ja menestymään kilpailussa!

Robin Aro

Head of Services | Lead Data Engineer
robin.aro@dbproservices.fi

DB Pro Services Oy