Để xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu, các Data Engineers cần kết hợp nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, công cụ quản lý dữ liệu, kho dữ liệu và toàn bộ bộ công cụ khác để xử lý và phân tích dữ liệu và AI/ML.

Các công cụ đám mây xuất hiện ngày càng nhiều, cùng với đó là nhu cầu xử lý khối lượng lớn dữ liệu thô đã tạo ra tình trạng “khát nhân lực” đối với các kỹ sư dữ liệu (Data Engineers). Họ chính là những người xây dựng nên đường ống dữ liệu -  xương sống của thiết kế cơ sở hạ tầng dữ liệu và phát triển thuật toán. 

Vậy Data Engineers cần biết những công cụ gì để cải thiện và tối ưu công việc một cách hiệu quả nhất?

1. Python

Python là cái tên quen thuộc không chỉ với Data Engineers mà còn cả với cộng đồng IT, bởi vì nó rất dễ học và đã trở thành tiêu chuẩn thực tế khi nói đến kỹ thuật dữ liệu.

Các kỹ sư dữ liệu sử dụng Python để mã hóa các khung ETL, tương tác API, tự động hóa và các tác vụ trộn dữ liệu như định hình lại, tổng hợp, nối các nguồn khác nhau, v.v.

Cú pháp đơn giản và sở hữu rất nhiều thư viện của bên thứ ba là những lợi ích khác của Python. Và điều quan trọng nhất chính là Python giúp tối ưu thời gian, dẫn đến giảm chi phí cho các công ty. Ngày nay, Python là ngôn ngữ lập trình phải biết trong hơn 2/3 danh sách việc làm của kỹ sư dữ liệu.

2. SQL

Truy vấn là vấn đề cơ bản đối với tất cả các kỹ sư dữ liệu. SQL (Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) là một trong những công cụ chính được các kỹ sư dữ liệu sử dụng để tạo các mô hình logic nghiệp vụ, thực thi các truy vấn phức tạp, trích xuất các chỉ số hiệu suất chính và xây dựng các cấu trúc dữ liệu có thể tái sử dụng.

SQL là một trong những công cụ quan trọng nhất giúp truy cập, cập nhật, chèn, thao tác và sửa đổi dữ liệu bằng truy vấn, kỹ thuật chuyển đổi dữ liệu, v.v.

3. PostgreSQL

PostgreSQL là cơ sở dữ liệu quan hệ nguồn mở phổ biến nhất trên thế giới. Một trong nhiều lý do khiến PostgreSQL trở nên phổ biến là cộng đồng nguồn mở tích cực của nó. Tuy nhiên, đây không phải là công cụ nguồn mở do công ty lãnh đạo như DBMS hoặc MySQL.

PostgreSQL rất nhẹ, rất linh hoạt, và được xây dựng bằng mô hình quan hệ đối tượng. Nó cung cấp một loạt các chức năng tích hợp sẵn và do người dùng xác định, dung lượng dữ liệu lớn và tính toàn vẹn dữ liệu đáng tin cậy. Được thiết kế đặc biệt để hoạt động với các bộ dữ liệu lớn đồng thời cung cấp khả năng chịu lỗi cao, PostgreSQL là lựa chọn lý tưởng cho quy trình công việc kỹ thuật dữ liệu.

4. MongoDB

MongoDB là một cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến. Nó dễ sử dụng, rất linh hoạt và có thể lưu trữ cũng như truy vấn cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc ở quy mô lớn. Cơ sở dữ liệu NoSQL (chẳng hạn như MongoDB) đã trở nên phổ biến nhờ khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc của chúng. Không giống như cơ sở dữ liệu quan hệ (SQL) với các lược đồ cứng nhắc, cơ sở dữ liệu NoSQL linh hoạt hơn nhiều và lưu trữ dữ liệu ở dạng đơn giản, dễ hiểu.

Các tính năng như distributed key-value store, khả năng NoSQL hướng tài liệu và khả năng tính toán MapReduce khiến MongoDB trở thành lựa chọn tuyệt vời để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ. Các kỹ sư dữ liệu làm việc với nhiều dữ liệu thô, chưa qua xử lý, khiến MongoDB trở thành một lựa chọn hàng đầu giúp duy trì chức năng dữ liệu trong khi vẫn cho phép mở rộng chiều ngang.

5. Apache Spark

Càng ngày các tổ chức càng thấy rằng họ cần xử lý dữ liệu ngay khi có sẵn. Do đó, stream processing cho phép bạn truy vấn các luồng dữ liệu liên tục trong thời gian thực–bao gồm dữ liệu như dữ liệu cảm biến, hoạt động của người dùng trên trang web, dữ liệu từ thiết bị IoT, dữ liệu thương mại tài chính, v.v. Apache Spark đại diện cho một phương pháp triển khai stream processing phổ biến như vậy.

Một công cụ phân tích nguồn mở được biết đến với khả năng xử lý dữ liệu quy mô lớn, Apache Spark hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm Java, Scala, R và Python. Spark có thể xử lý hàng terabyte streams theo lô vi mô và sử dụng bộ nhớ đệm trong bộ nhớ cũng như tối ưu hóa việc thực thi truy vấn.

6. Apache Kafka

Tương tự như Apache Spark, Apache Kafka là một nền tảng truyền phát sự kiện mã nguồn mở với nhiều ứng dụng như đồng bộ hóa dữ liệu, nhắn tin, truyền dữ liệu theo thời gian thực, v.v. Apache Kafka phổ biến để xây dựng các đường dẫn ELT và được sử dụng rộng rãi như một công cụ thu thập và nhập dữ liệu.

Một công cụ đơn giản, đáng tin cậy, có thể mở rộng và hiệu suất cao, Apache Kafka có thể truyền một lượng lớn dữ liệu vào một đối tượng mục tiêu một cách nhanh chóng.

7. Amazon Redshift

Trong cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện đại, kho dữ liệu đã phát triển vượt ra ngoài vai trò lưu trữ dữ liệu. Amazon Redshift là một ví dụ điển hình – đây là kho dữ liệu dựa trên đám mây được quản lý hoàn toàn được thiết kế để lưu trữ và phân tích dữ liệu quy mô lớn.

Redshift giúp dễ dàng truy vấn và kết hợp một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc trên các kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu vận hành và hồ dữ liệu bằng cách sử dụng SQL tiêu chuẩn. Nó cũng cho phép các kỹ sư dữ liệu dễ dàng tích hợp các nguồn dữ liệu mới trong vòng vài giờ, giúp giảm thời gian tìm hiểu thông tin chi tiết.

8. Snowflake

Snowflake là một nền tảng lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây phổ biến, cung cấp cho doanh nghiệp các tùy chọn lưu trữ và tính toán riêng biệt, hỗ trợ các công cụ của bên thứ ba, sao chép dữ liệu, v.v. Snowflake giúp hợp lý hóa các hoạt động kỹ thuật dữ liệu bằng cách dễ dàng nhập, chuyển đổi và phân phối dữ liệu để có thông tin chuyên sâu hơn.

Với Snowflake, các kỹ sư dữ liệu không phải lo lắng về việc quản lý cơ sở hạ tầng, xử lý đồng thời, v.v. và có thể tập trung vào các hoạt động có giá trị khác để cung cấp dữ liệu của bạn.

9. Amazon Athena

Amazon Athena là một công cụ truy vấn tương tác giúp bạn phân tích dữ liệu phi cấu trúc, bán cấu trúc và có cấu trúc được lưu trữ trong Amazon S3 (Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon). Bạn có thể sử dụng Athena để truy vấn đặc biệt trên dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc bằng cách sử dụng SQL tiêu chuẩn.

Athena hoàn toàn không có máy chủ, nghĩa là không cần quản lý hoặc thiết lập bất kỳ cơ sở hạ tầng nào. Với Athena, bạn không cần các tác vụ ETL phức tạp để chuẩn bị dữ liệu cho quá trình phân tích. Điều này giúp các kỹ sư dữ liệu hoặc bất kỳ ai có kỹ năng SQL dễ dàng phân tích các tập dữ liệu lớn ngay lập tức.

10. Apache Airflow

Với sự xuất hiện của nhiều công cụ đám mây trong quy trình làm việc dữ liệu hiện đại, việc quản lý dữ liệu giữa các nhóm khác nhau và đạt được tiềm năng đầy đủ của dữ liệu trở nên khó khăn hơn. Các công cụ lập lịch và điều phối công việc cố gắng loại bỏ các ngăn chứa dữ liệu, hợp lý hóa quy trình làm việc và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại để bộ phận CNTT có thể di chuyển nhanh chóng và hiệu quả. Apache Airflow đã là một công cụ yêu thích của các kỹ sư dữ liệu để sắp xếp và lên lịch cho các đường dẫn dữ liệu của họ.

Apache Airflow giúp bạn xây dựng các đường dẫn dữ liệu hiện đại thông qua việc lập lịch trình hiệu quả cho các tác vụ. Nó cung cấp một giao diện người dùng phong phú để dễ dàng hình dung các quy trình đang chạy trong quá trình sản xuất, theo dõi tiến độ và khắc phục sự cố khi cần.

VietnamWorks inTECH