Veri Mühendisliği Alanında İlerlerken
4 dk okuma
Okuma Süresi: 5 dakika
Veri ekipleri oluşturmak için her geçen gün daha fazla işe alım ve yatırım tahsis edildiğini görmeye devam ederken, veri mühendisliği talebi önemli bir büyüme ve sürekli inovasyon için hazırlanıyor.
Büyük veri, dijital dönüşüm ve makine öğrenimi ve yapay zeka gibi daha karmaşık veri bilimi uygulamalarının başlamasıyla sürekli bir gelişim geçiriyor. Bir analitik projesinde, işin yalnızca %20'si veri bilimi tabanlı araçlar ve teknikler aracılığıyla verilerden içgörüler elde ederken, geri kalan %80'i veri mühendisliği kapsamında geçiyor.
Üretimde, satış ve pazarlamada veya hizmet uygulamalarında, bilgiyi yöneten ve analiz eden sistemlerin, her türlü yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri ile dolup taştığını söyleyebiliriz. Bu veriler her geçen gün sadece hacim olarak değil, aynı zamanda karmaşıklık olarak da büyüyor. Hacim ve karmaşıklığın ötesinde, aldatıcı derecede basit bir format sorunu da yaşanıyor, dolayısı ile giderek daha fazla sayıda sistemin serbest metin bilgilerini tarayabilmesi ve ayrıştırabilmesi gerekiyor.
Başarılı iş kararları almak adına verilerin gücünden doğru ve etkin bir şekilde yararlanarak veriye dayalı kültürü giderek daha fazla benimseyen şirketler, veri bilimi kültürünün yayılması ile ekonomik büyümede de ciddi artışlar sağlıyor. Veriye dayalı kültürü oluşturmak için ise firma yöneticileri veri mühendisliğine her geçen gün daha fazla önem veriyor. Bununla birlikte, yöneticiler, ilgili veri mühendisliği çabalarını ve maliyetlerini azaltmak için yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerine bakıyor.
Uzaktan çalışmanın yükselişi ile birlikte veri mühendisliği talebinde firmalar artık sadece ülke içi değil küresel olarak diğer firmalar ile rekabet ediyor. Konum sınırlamaları olmadan, veri mühendisleri, her zamankinden daha fazla rekabet eden teklifler oluşmasını sağlayıp, maaş teklif savaşını tetikleyebiliyor.
Mülakat sürecinde adaylar yalnızca teknik becerileri açısından değil, aynı zamanda empati ve iletişim gibi "yumuşak beceriler" açısından da test ediliyor. Veri mühendislerinin genellikle ekiplerle etkin bir şekilde çalışması her geçen gün daha fazla önem kazanıyor, iletişim becerileri ile kuruluşlarındaki kişilerin daha iyi kararlar almasına yardımcı oluyorlar.
Veri mühendisliğinin evriminde önemli bir adım, otomatikleştirilmiş bağlayıcıların kullanılması oluyor. Temel olarak, veri mühendisleri, iyi tanımlanmış çerçeveler kullanarak verilerin verimli bir şekilde taşınmasına ve işlenmesine izin veren araçlar ve altyapılar oluşturuyor.
Yaklaşan bir başka trend, veri işleme sistemlerinin toplu tabanlıdan gerçek zamanlıya geçişi oluyor. Şu anda, veri taşıma işlemi toplu ETL anlık görüntülerinde gerçekleşirken, Debezium ve Kafka gibi sistemler ile, gerçek zamanlı veri boru hatlarına ve veri işleme sistemlerine geçiş görünüyor. Bu, verilerin gerçek zamanlı olarak çıkarılmasını, dönüştürülmesini ve yüklenmesini mümkün kılıyor.
Bununla birlikte, ilgili yüksek maliyetler ve işleme karmaşıklığı, önümüzdeki yıllarda üstesinden gelinmesi gereken önemli bir zorluk yaratıyor.
Henüz tam anlamıyla başarılamayan, kurum içinde veri paylaşımı ve erişimle ilgili karar alma sürecini otomatikleştirmek. Bu harekete, veri güvenliği araçları, politika uygulaması ve verileri kontrol etmek ve bunlara erişmek için tam otomatik yönetim eşliği önem kazanıyor.
Merkezi olmayan bir ekip, kuruluştaki çeşitli ekipleri kendi veri ambarlarını yönetmeleri için akredite ediyor ve ekiplerin mevcut veri boru hatlarına bağlanmasına izin veriyor. Ekipler ayrıca veri mühendisliği ekibine bağımlı olmadan, veri ambarında kendi veri tabanlarını, veri setlerini, veri göllerini ihtiyaçlarına göre oluşturuyor. Veri mühendisliğinin geleceği, bu araçları uygulayacak ve merkezi olmayan yapının zorluklarının üstesinden gelecek mühendisler arıyor.
Artan gizlilik gereksinimleri, güvenlik denetimleri ve düzenleyici incelemeler, otomatikleştirilmiş veri yönetimini artırıyor. Yaklaşan trendler, veri mühendisleri ve veriden yararlanan kuruluşlar için parlak bir geleceği işaret ediyor. Kuruluşa daha fazla stratejik değer katmada veri mühendislerinin gelişmiş rolüyle birlikte, günümüzde karşılaşılan karmaşık sorunlar ve engeller için daha kolay çözümler barındırıyor.
Son olarak, giderek daha fazla kuruluşun verileri geliştirmek, ölçmek ve yönetmek için yeni süreçleri benimsemesiyle birlikte, veri ekiplerinin rolleri ve bileşenleri de değişiyor. Özel veri mühendisliği ekipleri, kuruluştaki çeşitli ekiplere veri ürünleri ve hizmetleri sağlamaktan sorumlu oluyor.
Veri dünyası sürekli büyüyor ve her türlü işletme bir veri mühendisinin yardımına ihtiyaç duyuyor. Günümüzde birçok şirket veri kullanımı yoluyla işlerini optimize etmeye yardımcı olmak için veri mühendisleri tutuyor. Artan talep nedeniyle, veri mühendisliğinde bir kariyer oldukça kazançlı olabiliyor ve genelde bu meslekten iyi kazanç elde ediliyor.
https://analyticsindiamag.com/council-post-data-engineering-advancements-by-2025/
