डेटा इंजीनियर डेटा को स्थानांतरित और संग्रहीत करने वाले बुनियादी ढांचे का निर्माण और रखरखाव करते हैं। वे पाइपलाइन लिखते हैं, डेटाबेस का प्रबंधन करते हैं और यह सुनिश्चित करते हैं कि डेटा समय पर और उपयोग योग्य स्थिति में सही जगह पर पहुंचे। डेटा वैज्ञानिक और विश्लेषक इंजीनियरों द्वारा उत्पादित डेटा का उपयोग करते हैं। यदि पाइपलाइन में कोई समस्या आती है, तो उनका काम रुक जाता है।

डेटा की मात्रा बढ़ने के साथ-साथ इस भूमिका का महत्व भी बढ़ता गया है। शुरुआती डेटा इंजीनियर रिलेशनल डेटाबेस और ETL स्क्रिप्ट्स को संभालते थे। आधुनिक डेटा इंजीनियर क्लाउड प्लेटफॉर्म, डिस्ट्रीब्यूटेड प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क और स्ट्रीमिंग सिस्टम के साथ काम करते हैं। वे पायथन, स्काला या जावा में कोड लिखते हैं। उन्हें SQL की गहरी समझ होती है। वे स्कीमा डिज़ाइन करना, टेबल को पार्टीशन करना और क्वेरी को ऑप्टिमाइज़ करना जानते हैं। वे ऑपरेशन भी संभालते हैं: मॉनिटरिंग, अलर्टिंग और किसी गड़बड़ी के बाद रिकवरी। यह काम कुछ हद तक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, कुछ हद तक डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेशन और कुछ हद तक बुनियादी ढांचे से जुड़ा है। यह आकर्षक नहीं है, लेकिन बेहद ज़रूरी है। जो डेटा साइंटिस्ट अपना आधा समय खराब पाइपलाइन को ठीक करने में बिताता है, वह डेटा साइंस नहीं कर रहा होता। एक अच्छा डेटा इंजीनियर इस समस्या को हल कर देता है। पाइपलाइन सुचारू रूप से चलती हैं। डेटा साफ-सुथरा होता है। विश्लेषक और वैज्ञानिक अपने असली काम पर ध्यान केंद्रित कर पाते हैं।

डेटा इंजीनियर की जिम्मेदारियां

• पाइपलाइन बनाएं — डेटा निकालें, रूपांतरित करें, लोड करें
• भंडारण का प्रबंधन करें — डेटाबेस, डेटा लेक, डेटा वेयरहाउस
• विश्वसनीयता सुनिश्चित करें — निगरानी, ​​अलर्ट, रिकवरी
• प्रदर्शन को बेहतर बनाएं — क्वेरी ट्यूनिंग, विभाजन
• उपभोक्ताओं का समर्थन करें — विश्लेषक, वैज्ञानिक, अनुप्रयोगकर्ता

डेटा इंजीनियर सड़कें बनाते हैं। बाकी सब लोग उन पर गाड़ी चलाते हैं। जब सड़कें अच्छी होती हैं, तो किसी को पता नहीं चलता।