సంక్షిప్త సమాధానం: AI డేటా ఇంజనీర్ల స్థానాన్ని పూర్తిగా భర్తీ చేయదు; అది SQL డ్రాఫ్టింగ్, పైప్లైన్ స్కాఫోల్డింగ్, టెస్టులు మరియు డాక్యుమెంటేషన్ వంటి పునరావృతమయ్యే పనులను ఆటోమేట్ చేస్తుంది. మీ పాత్రలో ఎక్కువగా తక్కువ బాధ్యతతో కూడిన, టికెట్-ఆధారిత పనులు ఉంటే, AI ప్రభావం ఎక్కువగా ఉంటుంది; ఒకవేళ విశ్వసనీయత, నిర్వచనాలు, పాలన మరియు సంఘటనల ప్రతిస్పందన మీ బాధ్యత అయితే, AI ప్రధానంగా మిమ్మల్ని మరింత వేగవంతం చేస్తుంది.
కీలకమైన అంశాలు:
యాజమాన్యం: త్వరగా కోడ్ను రూపొందించడమే కాకుండా, ఫలితాలకు జవాబుదారీతనానికి ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి.
నాణ్యత: పైప్లైన్లు విశ్వసనీయంగా ఉండేలా పరీక్షలు, పరిశీలన సామర్థ్యం మరియు ఒప్పందాలను నిర్మించండి.
పాలన: గోప్యత, యాక్సెస్ నియంత్రణ, నిలుపుదల మరియు ఆడిట్ ట్రైల్స్ను మానవుల యాజమాన్యంలో ఉంచండి.
దుర్వినియోగ నిరోధకత: AI అవుట్పుట్లను చిత్తుప్రతులుగా పరిగణించండి; నమ్మకంగా తప్పులు చేయకుండా ఉండటానికి వాటిని సమీక్షించండి.
పాత్ర మార్పు: బాయిలర్ప్లేట్ టైప్ చేయడానికి తక్కువ సమయం కేటాయించి, మన్నికైన వ్యవస్థలను రూపొందించడానికి ఎక్కువ సమయం కేటాయించండి.
మీరు డేటా బృందాలతో ఐదు నిమిషాల కంటే ఎక్కువ సేపు గడిపినట్లయితే, ఈ మాటను మీరు వినే ఉంటారు - కొన్నిసార్లు గుసగుసగా, మరికొన్నిసార్లు సమావేశంలో ఒక అనూహ్య మలుపులా వినిపిస్తుంది: AI డేటా ఇంజనీర్ల స్థానాన్ని భర్తీ చేస్తుందా?
మరియు... నాకు అర్థమైంది. AI, SQLను రూపొందించగలదు, పైప్లైన్లను నిర్మించగలదు, స్టాక్ ట్రేస్లను వివరించగలదు, dbt మోడల్లను డ్రాఫ్ట్ చేయగలదు, చివరికి వేర్హౌస్ స్కీమాలను కూడా ఆశ్చర్యపరిచేంత నమ్మకంతో సూచించగలదు. SQL కోసం గిట్హబ్ కోపైలట్, dbt మోడల్ల గురించి, గిట్హబ్ కోపైలట్.
ఇది ఒక ఫోర్క్లిఫ్ట్ గారడీ నేర్చుకోవడం చూస్తున్నట్లుగా అనిపిస్తుంది. ఆకట్టుకునేలా, కొద్దిగా ఆందోళనకరంగా ఉంటుంది, మరియు ఇది మీ ఉద్యోగానికి ఎలాంటి అర్థం ఇస్తుందో మీకు పూర్తిగా తెలియదు 😅
కానీ నిజం హెడ్లైన్ కంటే తక్కువగా ఉంది. AI డేటా ఇంజనీరింగ్ను పూర్తిగా మారుస్తోంది. ఇది నిస్తేజంగా, పునరావృతం అయ్యే బిట్లను ఆటోమేట్ చేస్తోంది. ఇది “నాకు ఏమి కావాలో నాకు తెలుసు కానీ సింటాక్స్ గుర్తులేదు” అనే క్షణాలను వేగవంతం చేస్తోంది. ఇది కొత్త రకాల గందరగోళాన్ని కూడా సృష్టిస్తోంది.
కాబట్టి చేతితో ఊపే ఆశావాదం లేదా డూమ్-స్క్రోలింగ్ భయాందోళనలు లేకుండా దానిని సరిగ్గా విప్పుకుందాం.
దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:
🔗 రేడియాలజిస్టులను AI భర్తీ చేస్తుందా?
ఇమేజింగ్ AI వర్క్ఫ్లో, ఖచ్చితత్వం మరియు భవిష్యత్తు పాత్రలను ఎలా మారుస్తుంది.
🔗 AI అకౌంటెంట్లను భర్తీ చేస్తుందా?
AI ఏ అకౌంటింగ్ పనులను ఆటోమేట్ చేస్తుందో మరియు మానవీయంగా ఏమి మిగిలి ఉందో చూడండి.
🔗 పెట్టుబడి బ్యాంకర్లను AI భర్తీ చేస్తుందా?
ఒప్పందాలు, పరిశోధన మరియు క్లయింట్ సంబంధాలపై AI ప్రభావాన్ని అర్థం చేసుకోండి.
🔗 AI బీమా ఏజెంట్లను భర్తీ చేస్తుందా?
AI అండర్ రైటింగ్, అమ్మకాలు మరియు కస్టమర్ మద్దతును ఎలా మారుస్తుందో తెలుసుకోండి.
“డేటా ఇంజనీర్లను AI భర్తీ చేస్తుంది” అనే ప్రశ్న ఎందుకు మళ్ళీ మళ్ళీ తెరపైకి వస్తుంది 😬
ఈ భయం చాలా నిర్దిష్టమైన స్థానం నుండి వస్తుంది: డేటా ఇంజనీరింగ్లో చాలా పునరావృతమయ్యే పని ఉంటుంది.
-
SQL రాయడం మరియు రీఫ్యాక్టరింగ్ చేయడం
-
అంతర్గ్రహణ స్క్రిప్ట్లను నిర్మించడం
-
ఒక స్కీమా నుండి మరొక స్కీమాకు ఫీల్డ్లను మ్యాపింగ్ చేయడం
-
పరీక్షలు మరియు ప్రాథమిక డాక్యుమెంటేషన్ను సృష్టించడం
-
పైప్లైన్ వైఫల్యాలను డీబగ్గింగ్ చేయడం... ఊహించదగినదే
పునరావృతమయ్యే నమూనాలలో AI అసాధారణంగా మంచిది. మరియు డేటా ఇంజనీరింగ్లో కొంత భాగం సరిగ్గా అదే - నమూనాలపై పేర్చబడిన నమూనాలు. GitHub కోపైలట్ కోడ్ సూచనలు
అలాగే, సాధనాల పర్యావరణ వ్యవస్థ ఇప్పటికే సంక్లిష్టతను "దాచుతోంది":
-
నిర్వహించబడే ELT కనెక్టర్లు Fivetran డాక్స్
-
సర్వర్లెస్ కంప్యూట్ AWS లాంబ్డా (సర్వర్లెస్ కంప్యూట్)
-
ఒక-క్లిక్ గిడ్డంగి ప్రొవిజనింగ్
-
ఆటో-స్కేలింగ్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో డాక్స్
-
డిక్లరేటివ్ ట్రాన్స్ఫర్మేషన్ ఫ్రేమ్వర్క్లు dbt అంటే ఏమిటి?
కాబట్టి AI కనిపించినప్పుడు, అది చివరి భాగంలా అనిపించవచ్చు. స్టాక్ ఇప్పటికే వియుక్తంగా ఉంటే, మరియు AI గ్లూ కోడ్ను వ్రాయగలిగితే... ఏమి మిగిలి ఉంది? 🤷
కానీ ప్రజలు విస్మరించే విషయం ఇక్కడ ఉంది: డేటా ఇంజనీరింగ్ అంటే ప్రధానంగా టైపింగ్ కాదు. టైపింగ్ చేయడం సులభమైన భాగం. అస్పష్టమైన, రాజకీయపరమైన, నిరంతరం మారుతున్న వ్యాపార వాస్తవికతను ఒక నమ్మకమైన వ్యవస్థలా పనిచేసేలా చేయడమే కష్టమైన భాగం.
మరియు AI ఇప్పటికీ ఆ అస్పష్టతతో పోరాడుతోంది. ప్రజలు కూడా కష్టపడుతున్నారు - వారు బాగా మెరుగుపరుస్తున్నారు.
డేటా ఇంజనీర్లు రోజంతా ఏమి చేస్తారు (అగ్లిమమైన నిజం) 🧱
నిష్కపటంగా చెప్పాలంటే - “డేటా ఇంజనీర్” అనే ఉద్యోగ శీర్షిక వింటే, మీరు స్వచ్ఛమైన గణితంతో రాకెట్ ఇంజిన్లను తయారు చేస్తున్నట్లు అనిపిస్తుంది. ఆచరణలో, మీరు నమ్మకాన్ని.
ఒక సాధారణ రోజు తక్కువ “కొత్త అల్గోరిథంలను కనిపెట్టడం” మరియు మరిన్ని:
-
డేటా నిర్వచనాల గురించి అప్స్ట్రీమ్ బృందాలతో చర్చలు జరపడం (బాధాకరమైనది కానీ అవసరం)
-
ఒక మెట్రిక్ ఎందుకు మారిందో (మరియు అది నిజమో కాదో) పరిశోధించడం
-
స్కీమా డ్రిఫ్ట్ను నిర్వహించడం మరియు “అర్ధరాత్రి ఎవరో ఒక కాలమ్ను జోడించారు” ఆశ్చర్యకరమైనవి
-
పైప్లైన్లు స్థిరంగా, తిరిగి పొందగలిగేవిగా, పరిశీలించదగినవిగా ఉండేలా చూసుకోవడం
-
దిగువ విశ్లేషకులు అనుకోకుండా అర్ధంలేని డాష్బోర్డ్లను నిర్మించకుండా ఉండటానికి గార్డ్రెయిల్లను సృష్టించడం
-
మీ గిడ్డంగి డబ్బు కోసం మంటలా మారకుండా ఖర్చులను నిర్వహించడం 🔥
-
యాక్సెస్ భద్రత, ఆడిటింగ్, అనుగుణ్యత, నిలుపుదల విధానాలు GDPR సూత్రాలు (యూరోపియన్ కమిషన్) నిల్వ పరిమితి (ICO)
-
మిమ్మల్ని DM చేయకుండానే ప్రజలు ఉపయోగించగల డేటా ఉత్పత్తులను నిర్మించడం 20 ప్రశ్నలు
ఉద్యోగంలో ఎక్కువ భాగం సామాజిక మరియు కార్యాచరణకు సంబంధించినది:
-
"ఈ టేబుల్ ఎవరిది?"
-
"ఈ నిర్వచనం ఇప్పటికీ చెల్లుబాటు అవుతుందా?"
-
"CRM నకిలీలను ఎందుకు ఎగుమతి చేస్తోంది?"
-
“ఈ మెట్రిక్ ని ఎగ్జిక్యూటివ్ లకు ఇబ్బంది లేకుండా పంపించగలమా?” 😭
AI ఇందులో కొన్ని భాగాలకు సహాయం చేయగలదు, ఖచ్చితంగా. కానీ దాన్ని పూర్తిగా భర్తీ చేయడం... సాగదీయడం.
డేటా ఇంజనీరింగ్ పాత్ర యొక్క బలమైన వెర్షన్ను ఏది చేస్తుంది? ✅
ఈ విభాగం ముఖ్యమైనది ఎందుకంటే భర్తీ చర్చ సాధారణంగా డేటా ఇంజనీర్లు ప్రధానంగా “పైప్లైన్ బిల్డర్లు” అని ఊహిస్తుంది. అది చెఫ్లు ప్రధానంగా “కూరగాయలు కోయడం” అని భావించడం లాంటిది. ఇది ఉద్యోగంలో భాగం, కానీ అది ఉద్యోగం కాదు.
డేటా ఇంజనీర్ యొక్క బలమైన వెర్షన్ సాధారణంగా వారు వీటిలో చాలా వరకు చేయగలరని అర్థం:
-
మార్పుకు అనుగుణంగా రూపకల్పన చేయండి
. డేటా మారుతుంది. బృందాలు మారుతాయి. సాధనాలు మారుతాయి. వాస్తవికత తుమ్మినప్పుడల్లా కుప్పకూలిపోని వ్యవస్థలను ఒక మంచి ఇంజనీర్ నిర్మిస్తాడు 🤧 -
కాంట్రాక్టులు మరియు అంచనాలను నిర్వచించండి.
“కస్టమర్” అంటే ఏమిటి? “యాక్టివ్” అంటే ఏమిటి? ఒక వరుస ఆలస్యంగా వస్తే ఏమి జరుగుతుంది? ఫ్యాన్సీ కోడ్ కంటే కాంట్రాక్టులే గందరగోళాన్ని ఎక్కువగా నివారిస్తాయి. ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ (ODCS) ODCS (GitHub) -
ప్రతిదానిలోనూ పరిశీలన సామర్థ్యాన్ని నిర్మించండి.
కేవలం “ఇది నడిచిందా” అని కాదు, “ఇది సరిగ్గా నడిచిందా” అని. తాజాదనం, వాల్యూమ్ అసాధారణతలు, నల్ విస్ఫోటనాలు, పంపిణీ మార్పులు. డేటా పరిశీలన సామర్థ్యం (డైనాట్రేస్). డేటా పరిశీలన సామర్థ్యం అంటే ఏమిటి? -
వంటి పెద్దల వంటి ట్రేడ్ఆఫ్లను చేయండి
. పరిపూర్ణ పైప్లైన్ లేదు, మీరు జీవించగల పైప్లైన్లు మాత్రమే ఉన్నాయి. -
వ్యాపార అవసరాలను మన్నికైన వ్యవస్థలుగా మార్చండి.
ప్రజలు కొలమానాలను అడుగుతారు, కానీ వారికి కావలసింది ఒక డేటా ఉత్పత్తి. AI కోడ్ను రూపొందించగలదు, కానీ వ్యాపారంలోని ప్రమాదాలను అది అద్భుతంగా గుర్తించలేదు. -
డేటాను నిశ్శబ్దంగా ఉంచండి.
ఒక డేటా ప్లాట్ఫారమ్కు లభించే అత్యున్నత ప్రశంస ఏమిటంటే, దాని గురించి ఎవరూ మాట్లాడకపోవడం. ఎలాంటి సంఘటనలు లేని డేటానే మంచి డేటా. ఇది ప్లంబింగ్ లాంటిది. అది విఫలమైనప్పుడు మాత్రమే మీరు దాన్ని గమనిస్తారు 🚽
మీరు ఈ పనులు చేస్తుంటే, “AI డేటా ఇంజనీర్ల స్థానాన్ని భర్తీ చేస్తుందా?” కాస్త అసంబద్ధంగా అనిపించడం మొదలవుతుంది. AI పనులను, కానీ యాజమాన్యాన్ని.
AI ఇప్పటికే డేటా ఇంజనీర్లకు సహాయం చేస్తోంది (మరియు ఇది నిజంగా గొప్పది) 🤖✨
AI అంటే కేవలం మార్కెటింగ్ మాత్రమే కాదు. బాగా ఉపయోగించినట్లయితే, ఇది చట్టబద్ధమైన శక్తి గుణకం.
1) వేగవంతమైన SQL మరియు పరివర్తన పని
-
కాంప్లెక్స్ జాయిన్లను రూపొందించడం
-
మీరు ఆలోచించకూడని విండో ఫంక్షన్లను వ్రాయడం
-
సాదా భాషా తర్కాన్ని ప్రశ్న అస్థిపంజరాలుగా మార్చడం
-
SQL కోసం GitHub Copilotలో చదవగలిగే CTEలలోకి అగ్లీ క్వెరీలను రీఫ్యాక్టరింగ్ చేయడం
ఇది చాలా పెద్దది ఎందుకంటే ఇది "ఖాళీ పేజీ" ప్రభావాన్ని తగ్గిస్తుంది. మీరు ఇంకా ధృవీకరించాలి, కానీ మీరు 0%కి బదులుగా 70% నుండి ప్రారంభిస్తారు.
2) డీబగ్గింగ్ మరియు మూల కారణం బ్రెడ్క్రంబ్స్
AI ఇక్కడ మంచిది:
-
ఎర్రర్ సందేశాలను వివరించడం
-
ఎక్కడ చూడాలో సూచిస్తోంది
-
గిట్హబ్ కోపైలట్లో “స్కీమా సరిపోలడం లేదో తనిఖీ చేయండి” వంటి చర్యలను సిఫార్సు చేయడం... ఇది అస్సలు నిద్రపోకుండా, కొన్నిసార్లు ధైర్యంగా అబద్ధాలు చెప్పే ఒక అలసిపోని జూనియర్ ఇంజనీర్ ఉన్నట్లుగా ఉంది 😅
3) డాక్యుమెంటేషన్ మరియు డేటా కేటలాగ్ సుసంపన్నం
స్వయంచాలకంగా రూపొందించబడింది:
-
నిలువు వరుస వివరణలు
-
నమూనా సారాంశాలు
-
వంశ వివరణలు
-
“ఈ పట్టిక దేనికి ఉపయోగపడుతుంది?” డ్రాఫ్ట్స్ dbt డాక్యుమెంటేషన్
ఇది పరిపూర్ణమైనది కాదు, కానీ ఇది నమోదుకాని పైప్లైన్ల శాపాన్ని విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది.
4) పరీక్ష స్కాఫోల్డింగ్ మరియు తనిఖీలు
AI ప్రతిపాదించగలదు:
-
ప్రాథమిక శూన్య పరీక్షలు
-
ప్రత్యేకత తనిఖీలు
-
రిఫరెన్షియల్ సమగ్రత ఆలోచనలు
-
“ఈ కొలమానం ఎప్పటికీ తగ్గకూడదు” శైలి నిర్ధారణలు dbt డేటా పరీక్షలు గొప్ప అంచనాలు: అంచనాలు
మళ్ళీ - ఏది ముఖ్యమో మీరే నిర్ణయించుకుంటారు, కానీ అది దినచర్య భాగాలను వేగవంతం చేస్తుంది.
5) పైప్లైన్ “గ్లూ” కోడ్
కాన్ఫిగ్ టెంప్లేట్లు, YAML స్కాఫోల్డ్లు, ఆర్కెస్ట్రేషన్ DAG డ్రాఫ్ట్లు. ఆ విషయాలు పునరావృతమవుతాయి మరియు AI పునరావృతమయ్యే వాటిని అల్పాహారంగా తీసుకుంటుంది 🥣 అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో DAGలు
AI ఇప్పటికీ ఎక్కడ ఇబ్బంది పడుతుందో (మరియు ఇదే దాని ప్రధాన అంశం) 🧠🧩
ఇది చాలా ముఖ్యమైన భాగం, ఎందుకంటే ఇది భర్తీ ప్రశ్నకు నిజమైన ఆకృతితో సమాధానం ఇస్తుంది.
1) అస్పష్టత మరియు మారుతున్న నిర్వచనాలు
వ్యాపార తర్కం చాలా అరుదుగా స్పష్టంగా ఉంటుంది. వాక్యం మధ్యలో ప్రజలు తమ అభిప్రాయాన్ని మార్చుకుంటారు. “యాక్టివ్ యూజర్” “యాక్టివ్ పేయింగ్ యూజర్” గా మారతాడు, “కొన్నిసార్లు తప్ప రీఫండ్లను మినహాయించి యాక్టివ్ పేయింగ్ యూజర్” గా మారతాడు... అది ఎలా ఉంటుందో మీకు తెలుసు.
AI ఆ అస్పష్టతను సొంతం చేసుకోలేదు. అది ఊహించగలదు.
2) జవాబుదారీతనం మరియు ప్రమాదం
పైప్లైన్ పగిలిపోయి, ఎగ్జిక్యూటివ్ డాష్బోర్డ్ అర్ధంలేనిది చూపిస్తే, ఎవరైనా ఇలా చేయాలి:
-
ట్రయేజ్
-
ప్రభావాన్ని తెలియజేయడం
-
దాన్ని సరిచేయండి
-
పునరావృతం కాకుండా నిరోధించండి
-
పోస్ట్మార్టం రాయండి
-
గత వారం సంఖ్యలను వ్యాపారం ఇప్పటికీ విశ్వసించగలదా అని నిర్ణయించుకోండి
AI సహాయం చేయగలదు, కానీ అది అర్థవంతమైన రీతిలో జవాబుదారీగా ఉండదు. సంస్థలు వైబ్లపై పనిచేయవు - అవి బాధ్యతపై నడుస్తాయి.
3) వ్యవస్థల ఆలోచన
డేటా ప్లాట్ఫామ్లు పర్యావరణ వ్యవస్థలు: అంతర్గ్రహణం, నిల్వ, పరివర్తనలు, ఆర్కెస్ట్రేషన్, పాలన, వ్యయ నియంత్రణలు, SLAలు. ఒక పొర అలలలో మార్పు. అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో భావనలు
AI ప్రపంచవ్యాప్త బాధను సృష్టించే స్థానిక ఆప్టిమైజేషన్లను ప్రతిపాదించగలదు. ఇది తలుపును తీసివేయడం ద్వారా కీచుగా ఉండే తలుపును సరిచేయడం లాంటిది 😬
4) భద్రత, గోప్యత, సమ్మతి
ఇక్కడే భర్తీ కల్పనలు చనిపోతాయి.
-
యాక్సెస్ నియంత్రణలు
-
వరుస-స్థాయి భద్రత స్నోఫ్లేక్ వరుస యాక్సెస్ విధానాలు బిగ్క్వెరీ వరుస-స్థాయి భద్రత
-
NIST గోప్యతా ఫ్రేమ్వర్క్ను నిర్వహించే PII
-
నిలుపుదల నియమాలు నిల్వ పరిమితి (ICO) నిలుపుదలపై EU మార్గదర్శకత్వం
-
ఆడిట్ ట్రయల్స్ NIST SP 800-92 (లాగ్ నిర్వహణ) CIS కంట్రోల్ 8 (ఆడిట్ లాగ్ నిర్వహణ)
-
డేటా రెసిడెన్సీ పరిమితులు
AI విధానాలను రూపొందించగలదు, కానీ వాటిని సురక్షితంగా అమలు చేయడం నిజమైన ఇంజనీరింగ్.
5) "తెలియని తెలియనివి"
డేటా సంఘటనలు తరచుగా ఊహించలేనివి:
-
ఒక విక్రేత API నిశ్శబ్దంగా అర్థాలను మారుస్తుంది
-
ఒక సమయ మండల ఊహ తిరగబడింది
-
బ్యాక్ఫిల్ విభజనను నకిలీ చేస్తుంది
-
పునఃప్రయత్న విధానం డబుల్ రైట్లకు కారణమవుతుంది
-
కొత్త ఉత్పత్తి ఫీచర్ కొత్త ఈవెంట్ నమూనాలను పరిచయం చేస్తుంది
పరిస్థితి తెలిసిన నమూనా కానప్పుడు AI బలహీనంగా ఉంటుంది.
పోలిక పట్టిక: ఆచరణలో ఏది దేనిని తగ్గిస్తుంది 🧾🤔
క్రింద ఒక ఆచరణాత్మక దృక్పథం ఉంది. “ప్రజలను భర్తీ చేసే సాధనాలు” కాదు, కానీ కొన్ని పనులను కుదించే సాధనాలు మరియు విధానాలు.
| సాధనం / విధానం | ప్రేక్షకులు | ధరల వాతావరణం | ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది |
|---|---|---|---|
| AI కోడ్ కోపైలట్లు (SQL + పైథాన్ సహాయకులు) GitHub కోపైలట్ | చాలా కోడ్ రాసే ఇంజనీర్లు | ఉచితం నుండి చెల్లింపు వరకు | స్కాఫోల్డింగ్, రిఫ్యాక్టర్లు, సింటాక్స్లో గొప్పవారు... కొన్నిసార్లు చాలా నిర్దిష్టమైన రీతిలో స్మగ్ చేస్తారు |
| నిర్వహించబడే ELT కనెక్టర్లు FiveTran | జట్లు ఇంజెక్షన్ నిర్మించడంలో విసిగిపోయాయి | సబ్స్క్రిప్షన్-y | కస్టమ్ ఇంజెక్షన్ నొప్పిని తొలగిస్తుంది, కానీ సరదాగా కొత్త మార్గాల్లో విచ్ఛిన్నమవుతుంది |
| డేటా అబ్జర్వబిలిటీ ప్లాట్ఫామ్లు డేటా అబ్జర్వబిలిటీ (డైనట్రాస్) | SLAలను కలిగి ఉన్న ఎవరైనా | మధ్య నుండి సంస్థ వరకు | క్రమరాహిత్యాలను ముందుగానే పసిగడుతుంది - పైప్లైన్లకు పొగ అలారంల వంటివి 🔔 |
| పరివర్తన చట్రాలు (డిక్లరేటివ్ మోడలింగ్) dbt | విశ్లేషణలు + DE హైబ్రిడ్లు | సాధారణంగా సాధనం + కంప్యూట్ | లాజిక్ను మాడ్యులర్గా మరియు పరీక్షించదగినదిగా చేస్తుంది, తక్కువ స్పఘెట్టిని అందిస్తుంది |
| డేటా కేటలాగ్లు + సెమాంటిక్ పొరలు dbt సెమాంటిక్ లేయర్ | మెట్రిక్ గందరగోళం ఉన్న సంస్థలు | ఆచరణలో ఆధారపడి ఉంటుంది | "సత్యం" ని ఒకసారి నిర్వచిస్తుంది - అంతులేని మెట్రిక్ చర్చలను తగ్గిస్తుంది |
| అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో టెంప్లేట్లతో ఆర్కెస్ట్రేషన్ | వేదికపై దృష్టి సారించే జట్లు | ఓపెన్ + ఆపరేషన్స్ ఖర్చు | వర్క్ఫ్లోలను ప్రామాణీకరిస్తుంది; తక్కువ స్నోఫ్లేక్ DAGలు |
| AI- సహాయక డాక్యుమెంటేషన్ dbt డాక్స్ జనరేషన్ | పత్రాలు రాయడాన్ని ద్వేషించే జట్లు | చౌక నుండి మధ్యస్థం | జ్ఞానం అదృశ్యం కాకుండా “తగినంత మంచి” పత్రాలను తయారు చేస్తుంది |
| ఆటోమేటెడ్ గవర్నెన్స్ పాలసీలు NIST గోప్యతా ఫ్రేమ్వర్క్ | నియంత్రిత వాతావరణాలు | ఎంటర్ప్రైజ్-వై | నియమాలను అమలు చేయడంలో సహాయపడుతుంది - కానీ నియమాలను రూపొందించడానికి ఇంకా మానవుల అవసరం ఉంది |
ఏమి మిస్ అయిందో గమనించండి: “డేటా ఇంజనీర్లను తొలగించడానికి బటన్ నొక్కండి” అని చెప్పే వరుస. అవును… ఆ వరుస ఉనికిలో లేదు 🙃
కాబట్టి... AI డేటా ఇంజనీర్లను భర్తీ చేస్తుందా లేదా పాత్రను మారుస్తుందా? 🛠️
నాటకీయత లేని సమాధానం ఇది: AI పనివిధానంలోని కొన్ని భాగాలను భర్తీ చేస్తుంది, కానీ వృత్తిని కాదు.
కానీ అది పునర్వ్యవస్థీకరిస్తుంది . మీరు దాన్ని విస్మరిస్తే, ఇబ్బందిని ఎదుర్కొంటారు.
ఏమి మార్పులు:
-
బాయిలర్ప్లేట్ రాయడానికి తక్కువ సమయం
-
పత్రాలను శోధించడానికి తక్కువ సమయం
-
సమీక్షించడానికి, ధృవీకరించడానికి, రూపకల్పన చేయడానికి ఎక్కువ సమయం
-
కాంట్రాక్టులు మరియు నాణ్యత అంచనాలను నిర్వచించడానికి ఎక్కువ సమయం ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ (ODCS)
-
ఉత్పత్తి, భద్రత, ఆర్థికంతో భాగస్వామ్యం చేసుకోవడానికి ఎక్కువ సమయం
ఇది సూక్ష్మమైన మార్పు: డేటా ఇంజనీరింగ్ “పైప్లైన్లను నిర్మించడం” గురించి తక్కువగా మరియు “విశ్వసనీయ డేటా ఉత్పత్తి వ్యవస్థను నిర్మించడం” గురించి ఎక్కువగా మారుతుంది
మరియు నిశ్శబ్ద మలుపులో, అది తక్కువ కాదు, మరింత విలువైనది.
అంతేకాకుండా - ఇది అతిశయోక్తిగా అనిపించినా నేను ఈ విషయం చెప్పబోతున్నాను - AI డేటా ఆర్టిఫ్యాక్ట్లను ఉత్పత్తి చేయగల వ్యక్తుల సంఖ్యను పెంచుతుంది, దీనివల్ల ఈ మొత్తం వ్యవహారాన్ని సక్రమంగా ఉంచడానికి ఒకరి అవసరం పెరుగుతుంది. ఎక్కువ అవుట్పుట్ అంటే ఎక్కువ గందరగోళానికి అవకాశం. గిట్హబ్ కోపైలట్
ఇది అందరికీ పవర్ డ్రిల్ ఇచ్చినట్లే. చాలా బాగుంది! ఇప్పుడు ఎవరైనా “దయచేసి నీటి పైపులోకి డ్రిల్ చేయవద్దు” అనే నియమాన్ని అమలు చేయాలి 🪠
విలువైనదిగా ఉండే కొత్త నైపుణ్యాల స్టాక్ (ప్రతిచోటా AI ఉన్నప్పటికీ) 🧠⚙️
మీరు ఆచరణాత్మకమైన “భవిష్యత్తుకు అనుకూలమైన” చెక్లిస్ట్ కోరుకుంటే, ఇది ఇలా కనిపిస్తుంది:
వ్యవస్థ రూపకల్పన మనస్తత్వం
-
మార్పును తట్టుకునే డేటా మోడలింగ్
-
బ్యాచ్ vs స్ట్రీమింగ్ ట్రేడ్ఆఫ్లు
-
జాప్యం, ఖర్చు, విశ్వసనీయత ఆలోచన
డేటా క్వాలిటీ ఇంజనీరింగ్
-
కాంట్రాక్టులు, ధ్రువీకరణలు, అసాధారణతలను గుర్తించడం ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ (ODCS) డేటా పరిశీలన (డైనాట్రేస్)
-
SLAలు, SLOలు, సంఘటన ప్రతిస్పందన అలవాట్లు
-
క్రమశిక్షణతో కూడిన మూల కారణ విశ్లేషణ (వైబ్స్ కాదు)
పాలన మరియు విశ్వసనీయ నిర్మాణం
-
యాక్సెస్ నమూనాలు
-
ఆడిటబిలిటీ NIST SP 800-92 (లాగ్ నిర్వహణ)
-
డిజైన్ ద్వారా గోప్యత NIST గోప్యతా ఫ్రేమ్వర్క్
-
డేటా లైఫ్సైకిల్ నిర్వహణ నిలుపుదలపై EU మార్గదర్శకత్వం
వేదిక ఆలోచన
-
పునర్వినియోగ టెంప్లేట్లు, బంగారు మార్గాలు
-
ఫైవ్ట్రాన్ డిబిటి డేటా పరీక్షలను స్వీకరించడం, మార్చడం, పరీక్షించడం కోసం ప్రామాణిక నమూనాలు
-
కరగని స్వయం-సేవ సాధనం
కమ్యూనికేషన్ (అవును, నిజంగా)
-
స్పష్టమైన పత్రాలను రాయడం
-
నిర్వచనాలను సమలేఖనం చేయడం
-
మర్యాదగా కానీ దృఢంగా "వద్దు" అని చెప్పడం
-
రోబోట్ లాగా అనిపించకుండా పరస్పర విరుద్ధాలను వివరించడం 🤖
మీరు వీటిని చేయగలిగితే, “AI డేటా ఇంజనీర్లను భర్తీ చేస్తుందా?” అనే ప్రశ్న తక్కువ బెదిరింపుగా మారుతుంది. AI మీ భర్తీ కాకుండా మీ ఎక్సోస్కెలిటన్ అవుతుంది.
కొన్ని డేటా ఇంజనీరింగ్ పాత్రలు తగ్గిపోయే వాస్తవిక దృశ్యాలు 📉
సరే, త్వరగా రియాలిటీ చెక్ చేయండి, ఎందుకంటే ఇదంతా సూర్యరశ్మి మరియు ఎమోజి కన్ఫెట్టి కాదు 🎉
కొన్ని పాత్రలు ఎక్కువగా బహిర్గతమవుతాయి:
-
ప్రతిదీ ప్రామాణిక కనెక్టర్లుగా ఉండే ప్యూర్ ఇంజెక్షన్-ఓన్లీ పాత్రలు ఫైవ్ట్రాన్ కనెక్టర్లు
-
కనీస డొమైన్ సూక్ష్మభేదంతో ఎక్కువగా పునరావృతమయ్యే రిపోర్టింగ్ పైప్లైన్లను చేస్తున్న బృందాలు
-
డేటా ఇంజనీరింగ్ను “SQL కోతులు”గా పరిగణించే సంస్థలు (కఠినమైనవి, కానీ నిజం)
-
తక్కువ యాజమాన్య హోదా కలిగిన ఉద్యోగాలలో ఉద్యోగం కేవలం టిక్కెట్లు మరియు కాపీ-పేస్ట్ మాత్రమే
AI ప్లస్ మేనేజ్డ్ టూలింగ్ ఆ అవసరాలను తగ్గిస్తుంది.
కానీ అక్కడ కూడా, భర్తీ సాధారణంగా ఇలా కనిపిస్తుంది:
-
ఒకే రకమైన పునరావృత పనిని చేసే వ్యక్తులు తక్కువ
-
ప్లాట్ఫామ్ యాజమాన్యం మరియు విశ్వసనీయతపై ఎక్కువ ప్రాధాన్యత
-
"ఒక వ్యక్తి మరిన్ని పైప్లైన్లకు మద్దతు ఇవ్వగలడు" వైపు మార్పు
అవును - ఉద్యోగుల సంఖ్య మారవచ్చు. పాత్రలు మారుతాయి. శీర్షికలు మారుతాయి. ఆ భాగం నిజమైనది.
అయినప్పటికీ, అధిక యాజమాన్యం, అధిక నమ్మకం కలిగిన పాత్ర ఇప్పటికీ కొనసాగుతోంది.
ముగింపు సారాంశం 🧾✅
డేటా ఇంజనీర్లను AI భర్తీ చేస్తుందా? ప్రజలు ఊహించినంత శుభ్రంగా, పూర్తిగా కాదు.
AI:
-
పునరావృత పనులను ఆటోమేట్ చేయండి
-
కోడింగ్, డీబగ్గింగ్ మరియు డాక్యుమెంటేషన్ను వేగవంతం చేయండి GitHub Copilot for SQL dbt డాక్యుమెంటేషన్
-
పైప్లైన్ల తయారీ ఖర్చును తగ్గించడం
కానీ డేటా ఇంజనీరింగ్ ప్రాథమికంగా దీని గురించి:
-
జవాబుదారీతనం
-
వ్యవస్థ రూపకల్పన
-
విశ్వాసం, నాణ్యత మరియు పాలన ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ (ODCS) NIST గోప్యతా ఫ్రేమ్వర్క్
-
అస్పష్టమైన వ్యాపార వాస్తవికతను నమ్మకమైన డేటా ఉత్పత్తులుగా అనువదించడం
AI దానికి సహాయం చేయగలదు… కానీ అది దానిని "స్వంతం" చేసుకోదు.
మీరు డేటా ఇంజనీర్ అయితే, చేయవలసిన మార్పు చాలా సులభం (కఠినం కాదు, కానీ సరళమైనది):
బాధ్యత, నాణ్యత, ప్లాట్ఫారమ్ ఆలోచనా విధానం మరియు కమ్యూనికేషన్పై దృష్టి పెట్టండి. మీరు ముఖ్యమైన పనులను చూసుకుంటుండగా, మిగతా ప్రాథమిక పనులను ఏఐ (AI) చూసుకోనివ్వండి.
మరియు అవును - కొన్నిసార్లు దాని అర్థం గదిలో పెద్దవాడిగా ఉండటం. ఆకర్షణీయంగా లేదు. నిశ్శబ్దంగా శక్తివంతంగా ఉన్నప్పటికీ 😄
ఏఐ డేటా ఇంజనీర్ల స్థానాన్ని భర్తీ చేస్తుందా?
అది కొన్ని పనులను భర్తీ చేస్తుంది, హోదాల క్రమాన్ని మారుస్తుంది, మరియు అత్యుత్తమ డేటా ఇంజనీర్లను మరింత విలువైనవారిగా చేస్తుంది. అసలు కథ ఇదే.
వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: AI-సహాయక డేటా పైప్లైన్ సమీక్ష వర్క్ఫ్లోను నిర్మించడం 🛠️
దృశ్యం
ఒక డేటా ఇంజనీర్, ఇద్దరు అనలిస్టులు ఉన్న ఒక చిన్న ఈ-కామర్స్ కంపెనీని ఊహించుకోండి. వారికి ఒక సుపరిచితమైన సమస్య ఉంది: పేమెంట్స్ ప్రొవైడర్ ఒక ఫీల్డ్ పేరును మార్చినప్పుడల్లా ఫైనాన్స్ డాష్బోర్డ్ క్రాష్ అవుతూ ఉంటుంది.
పైప్లైన్ను ఏఐ పూర్తిగా తన ఆధీనంలోకి తీసుకోవాలని ఆ బృందం కోరుకోవడం లేదు. అది ప్రమాదకరం. దానికి బదులుగా, వారు సాధారణమైన కానీ ముఖ్యమైన పనుల కోసం ఏఐని ఒక ప్రాథమిక సహాయకుడిగా ఉపయోగిస్తారు: ఉదాహరణకు, dbt మోడల్ స్కెలిటన్లను రాయడం, టెస్ట్లను సూచించడం, డాక్యుమెంటేషన్ను రూపొందించడం, మరియు కోడ్ రివ్యూ కోసం చెక్లిస్ట్ను తయారుచేయడం వంటివి.
తుది డిజైన్, డేటా నిర్వచనాలు, యాక్సెస్ నియమాలు మరియు ప్రొడక్షన్ డిప్లాయ్మెంట్ వంటివన్నీ ఇప్పటికీ హ్యూమన్ డేటా ఇంజనీర్ చేతిలోనే ఉంటాయి. ఏఐ కేవలం ఈ సంక్లిష్టమైన మధ్య దశను వేగవంతం చేస్తుంది.
వర్క్ఫ్లోకి ఏమి అవసరం
AIని ఉపయోగించే ముందు, అది సహాయకరంగా ఉండేందుకు బృందం దానికి తగినంత సందర్భాన్ని కల్పిస్తుంది:
-
ప్రస్తుత చెల్లింపుల పట్టిక స్కీమా
-
“నికర ఆదాయం”, “వాపసు మొత్తం”, మరియు “పరిష్కరించబడిన చెల్లింపు” వంటి లక్ష్య ఆర్థిక కొలమానాల నిర్వచనాలు
-
dbt నమూనాల కోసం నామకరణ సంప్రదాయాలు
-
ఆమోదించబడిన పరీక్షల ఉదాహరణలు
-
చెల్లింపుల ఫీడ్ కోసం ఒక చిన్న డేటా ఒప్పందం
-
వ్యక్తిగత గుర్తింపు సమాచారం (PII), విఫలమైన చెల్లింపులు, నకిలీలు మరియు ఆలస్యంగా వచ్చిన రికార్డులను నిర్వహించడానికి నియమాలు
-
ఏమి తప్పు జరిగిందో మరియు దానిని ఎలా సరిదిద్దారో తెలిపే గత సంఘటనల నమూనా
ఇక్కడ కీలకం “పైప్లైన్ను నిర్మించమని AIని అడగడం” కాదు. అది చాలా అస్పష్టంగా ఉంది.
మరింత పటిష్టమైన విధానం ఏమిటంటే: “ఇవి మా నియమాలు, ఇది మా ప్రణాళిక, ఇది మేము ఆశించే ప్రవర్తన. మేము సమీక్షించగలిగేలా ఒక ముసాయిదాను రూపొందించండి.”
ఉదాహరణ సూచన
మీరు మా చెల్లింపుల డేటా కోసం ఒక dbt మోడల్ను రూపొందించడంలో సహాయం చేస్తున్నారు. మొదటి-దశ మోడల్, సూచించబడిన dbt పరీక్షలు మరియు డాక్యుమెంటేషన్ నోట్లను సృష్టించడానికి దిగువ స్కీమా మరియు నియమాలను ఉపయోగించండి.
మోడల్ తప్పనిసరిగా ఆర్డర్_ఐడి మరియు పేమెంట్_ప్రొవైడర్ ద్వారా రోజువారీగా పరిష్కరించబడిన ఆదాయాన్ని లెక్కించాలి. విఫలమైన చెల్లింపులను, టెస్ట్ లావాదేవీలను మినహాయించండి మరియు రీఫండ్_స్టేటస్ = “ధృవీకరించబడింది” అయినప్పుడు మాత్రమే రీఫండ్లను తీసివేయండి.
కాలమ్లను మీరే సృష్టించవద్దు. అవసరమైన కాలమ్ ఏదైనా లేకపోతే, దానిని ఊహించి పెట్టకుండా “మానవ సమీక్ష కోసం ప్రశ్నలు” కింద చేర్చండి.
అలాగే ప్రత్యేకత, శూన్య విలువలు, ఆమోదించబడిన విలువలు మరియు రాబడి సహేతుకత కోసం పరీక్షలను సూచించండి. ఆర్థిక నివేదనను ప్రభావితం చేయగల ఏదైనా తర్కాన్ని ఫ్లాగ్ చేయండి.
దీన్ని ఎలా పరీక్షించాలి
ఒక సరైన పరీక్ష చిన్నదిగా మరియు ఉద్దేశపూర్వకంగా సాదాసీదాగా ఉంటుంది:
-
AIకి తెలిసిన ఒక మంచి చెల్లింపు పథకాన్ని ఇచ్చి, అది కొత్త ఫీల్డ్లను సృష్టించకుండా ఉంటుందో లేదో తనిఖీ చేయండి.
-
refund_status కాలమ్ లేని ఒక స్కీమాను ఇచ్చి, అది ఊహించకుండా ప్రశ్న అడుగుతుందో లేదో చూడండి.
-
రూపొందించిన SQLను ప్రొడక్షన్ డేటాసెట్పై కాకుండా, స్టేజింగ్ డేటాసెట్పై అమలు చేయండి.
-
అవుట్పుట్ను మాన్యువల్గా తనిఖీ చేసిన 20 చెల్లింపు రికార్డులతో పోల్చండి.
-
విలీనం చేసే ముందు నిర్వచనాలను సమీక్షించమని ఒక విశ్లేషకుడిని మరియు డేటా ఇంజనీర్ను అడగండి.
-
ఆమోదించబడిన పరీక్షలను CI కి జోడించండి, తద్వారా డిప్లాయ్మెంట్ తర్వాత కూడా పైప్లైన్ తనను తాను తనిఖీ చేసుకుంటూ ఉంటుంది.
మీరు అత్యంత భయపడే వైఫల్య రీతులపై AIని పరీక్షించడమే ముఖ్యమైన విషయం: కల్పిత కాలమ్లు, తప్పుడు రాబడి తర్కం, లోపించిన రీఫండ్ నిర్వహణ, మరియు నిశ్శబ్దంగా ఉండే డూప్లికేట్ వరుసలు.
ఫలితం
ఉదాహరణ ఫలితం: ఈ వర్క్ఫ్లోను ఉపయోగించడానికి ముందు మరియు తర్వాత మూడు నమూనా పైప్లైన్-మార్పు టాస్క్ల టైమింగ్ ఆధారంగా.
AIని ఉపయోగించడానికి ముందు, ఇంజనీర్ ఒక్కో మార్పుకు సుమారు 5 గంటల 30 నిమిషాలు గడిపేవారు: ఇందులో దాదాపు 2 గంటలు SQL రాయడానికి, 1 గంట టెస్టులు తయారు చేయడానికి, 45 నిమిషాలు డాక్యుమెంటేషన్ రాయడానికి, మరియు మిగిలిన సమయాన్ని ఫైనాన్స్తో ఎడ్జ్ కేస్లను తనిఖీ చేయడానికి కేటాయించేవారు.
మొదటి డ్రాఫ్ట్ల కోసం మాత్రమే AIని ఉపయోగించడంతో, అదే రకమైన మార్పుకు సుమారు 2 గంటల 10 నిమిషాలు పట్టింది. టెస్ట్ స్కాఫోల్డింగ్ మరియు డాక్యుమెంటేషన్ డ్రాఫ్ట్ల విషయంలోనే అత్యధిక సమయం ఆదా అయింది, వీటి సమయం 1 గంట 45 నిమిషాల నుండి సుమారు 25 నిమిషాలకు తగ్గింది.
మానవ సమీక్ష దశకు ఇంకా సుమారు 45 నిమిషాలు పట్టింది, మరియు దానిని తొలగించకూడదు.
మూడు-పనుల పరీక్షలో, AI 18 తనిఖీలను సూచించింది. ఇంజనీర్ 11 ఆమోదించి, 5 సవరించి, నిజం కాని వ్యాపార నియమాలను ఊహించుకున్నందున 2 తిరస్కరించారు. ఆ తిరస్కరణల సంఖ్య ముఖ్యమైనది: అది వర్క్ఫ్లోకు సమీక్ష అవసరమని, గుడ్డి నమ్మకం కాదని నిరూపిస్తుంది.
ఏమి తప్పు జరగవచ్చు
AI ఒక పైప్లైన్ను వాస్తవానికి ఉన్నదానికంటే మరింత సంపూర్ణంగా కనిపించేలా చేయగలదు.
సాధారణ వైఫల్య పాయింట్లు:
-
నమ్మశక్యంగా అనిపించే కాలమ్లను సృష్టించడం
-
రీఫండ్లు, ఛార్జ్బ్యాక్లు మరియు విఫలమైన చెల్లింపులను ఒకే విషయంగా పరిగణించడం
-
రోజువారీ ఆదాయంలో టైమ్జోన్ సమస్యలు
-
ఆర్థిక లోపాలను పట్టుకోలేని సాధారణ పరీక్షలను సూచించడం
-
ఆత్మవిశ్వాసంతో కూడినట్లుగా కనిపించే, కానీ అనిశ్చితిని దాచిపెట్టే పత్రాలను రాయడం
-
నమూనా డేటాలో కస్టమర్ వివరాలు ఉన్నప్పుడు గోప్యతా నియమాలను మరచిపోవడం
ఒక మంచి నియమం: AI మోడల్ను రూపొందించగలదు, కానీ నిర్వచనాలు, ఆర్థిక తర్కం, యాక్సెస్ నియంత్రణ మరియు ఉత్పత్తి విడుదల వంటి వాటిని ఒక మానవుడు తప్పనిసరిగా ఆమోదించాలి.
ఆచరణాత్మక సారాంశం
డేటా ఇంజనీరింగ్లో AI యొక్క విలువైన రూపం “డేటా ఇంజనీర్ను తొలగించడం” కాదు. అది “ఖాళీ పేజీని తీసివేసి, ఆపై క్షుణ్ణంగా సమీక్షించడం”.
అంటే వేగవంతమైన SQL, వేగవంతమైన పరీక్షలు మరియు మెరుగైన తొలిదశ డాక్యుమెంటేషన్ లభిస్తాయి, అదే సమయంలో డేటా సరైనదా, విశ్వసనీయమైనదా, సురక్షితమైనదా మరియు వివరించదగినదా అనే అత్యంత ముఖ్యమైన అంశంపై ఇంజనీర్కు పూర్తి నియంత్రణ ఉంటుంది.
ఎఫ్ ఎ క్యూ
డేటా ఇంజనీర్లను AI పూర్తిగా భర్తీ చేస్తుందా?
చాలా సంస్థలలో, AI పాత్రను పూర్తిగా తొలగించడం కంటే నిర్దిష్ట పనులను చేపట్టే అవకాశం ఉంది. ఇది SQL డ్రాఫ్టింగ్, పైప్లైన్ స్కాఫోల్డింగ్, డాక్యుమెంటేషన్ ఫస్ట్ పాస్లు మరియు ప్రాథమిక పరీక్ష సృష్టిని వేగవంతం చేయగలదు. కానీ డేటా ఇంజనీరింగ్ యాజమాన్యం మరియు జవాబుదారీతనంతో పాటు గజిబిజిగా ఉన్న వ్యాపార వాస్తవికతను నమ్మదగిన వ్యవస్థలా ప్రవర్తించేలా చేసే అసహ్యకరమైన పనిని కూడా కలిగి ఉంటుంది. ఆ భాగాలకు ఇప్పటికీ "సరైనది" ఎలా ఉంటుందో నిర్ణయించుకోవడానికి మరియు విషయాలు విచ్ఛిన్నమైనప్పుడు బాధ్యత తీసుకోవడానికి మానవులు అవసరం.
డేటా ఇంజనీరింగ్లోని ఏ భాగాలను AI ఇప్పటికే ఆటోమేట్ చేస్తోంది?
పునరావృతమయ్యే పనులలో AI ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది: SQL ను డ్రాఫ్టింగ్ మరియు రీఫ్యాక్టరింగ్ చేయడం, dbt మోడల్ అస్థిపంజరాలను రూపొందించడం, సాధారణ లోపాలను వివరించడం మరియు డాక్యుమెంటేషన్ అవుట్లైన్లను రూపొందించడం. ఇది శూన్య లేదా ప్రత్యేకత తనిఖీల వంటి స్కాఫోల్డ్ పరీక్షలను కూడా చేయగలదు మరియు ఆర్కెస్ట్రేషన్ సాధనాల కోసం టెంప్లేట్ “గ్లూ” కోడ్ను రూపొందించగలదు. విజయం ఊపందుకుంది - మీరు పని చేసే పరిష్కారానికి దగ్గరగా ప్రారంభిస్తారు - కానీ మీరు ఇప్పటికీ సరైనదాన్ని ధృవీకరించాలి మరియు అది మీ వాతావరణానికి సరిపోతుందని నిర్ధారించుకోవాలి.
AI SQL మరియు పైప్లైన్లను వ్రాయగలిగితే, డేటా ఇంజనీర్లకు ఏమి మిగిలి ఉంటుంది?
చాలా ఉన్నాయి: డేటా కాంట్రాక్టులను నిర్వచించడం, స్కీమా డ్రిఫ్ట్ను నిర్వహించడం మరియు పైప్లైన్లు స్థిరమైనవి, పరిశీలించదగినవి మరియు తిరిగి పొందగలిగేవి అని నిర్ధారించుకోవడం. డేటా ఇంజనీర్లు మెట్రిక్ మార్పులను పరిశోధించడానికి, దిగువ వినియోగదారుల కోసం గార్డ్రైల్లను నిర్మించడానికి మరియు ఖర్చు మరియు విశ్వసనీయత ట్రేడ్ఆఫ్లను నిర్వహించడానికి సమయాన్ని వెచ్చిస్తారు. ఈ పని తరచుగా నమ్మకాన్ని పెంపొందించడం మరియు డేటా ప్లాట్ఫామ్ను "నిశ్శబ్దంగా" ఉంచడం, అంటే ఎవరూ దాని గురించి రోజువారీగా ఆలోచించాల్సిన అవసరం లేనింత స్థిరంగా ఉంచడం.
డేటా ఇంజనీర్ యొక్క రోజువారీ పనిని AI ఎలా మారుస్తుంది?
ఇది సాధారణంగా బాయిలర్ప్లేట్ మరియు “లుకప్ టైమ్”ను తగ్గిస్తుంది, కాబట్టి మీరు టైప్ చేయడానికి తక్కువ సమయం మరియు సమీక్షించడానికి, ధృవీకరించడానికి మరియు డిజైన్ చేయడానికి ఎక్కువ సమయం కేటాయిస్తారు. ఆ మార్పు ప్రతిదాన్ని చేతితో కోడింగ్ చేయడం కంటే అంచనాలు, నాణ్యతా ప్రమాణాలు మరియు పునర్వినియోగ నమూనాలను నిర్వచించే దిశగా పాత్రను నడిపిస్తుంది. ఆచరణలో, మీరు ఉత్పత్తి, భద్రత మరియు ఫైనాన్స్తో ఎక్కువ భాగస్వామ్య పనిని చేసే అవకాశం ఉంది - ఎందుకంటే సాంకేతిక అవుట్పుట్ సృష్టించడం సులభం అవుతుంది, కానీ నిర్వహించడం కష్టం అవుతుంది.
"యాక్టివ్ యూజర్" వంటి అస్పష్టమైన వ్యాపార నిర్వచనాలతో AI ఎందుకు ఇబ్బంది పడుతోంది?
వ్యాపార తర్కం స్థిరంగా లేదా ఖచ్చితమైనది కానందున - ఇది ప్రాజెక్ట్ మధ్యలో మారుతుంది మరియు వాటాదారుని బట్టి మారుతుంది. AI ఒక వివరణను రూపొందించగలదు, కానీ నిర్వచనాలు పరిణామం చెందినప్పుడు లేదా విభేదాలు తలెత్తినప్పుడు అది నిర్ణయాన్ని స్వంతం చేసుకోదు. డేటా ఇంజనీరింగ్కు తరచుగా చర్చలు, అంచనాలను డాక్యుమెంట్ చేయడం మరియు మసక అవసరాలను మన్నికైన ఒప్పందాలుగా మార్చడం అవసరం. సాధనం మెరుగుపడుతున్నప్పటికీ పాత్ర అదృశ్యం కాకపోవడానికి ఆ “మానవ అమరిక” పని ఒక ప్రధాన కారణం.
డేటా పాలన, గోప్యత మరియు సమ్మతి పనిని AI సురక్షితంగా నిర్వహించగలదా?
AI విధానాలను రూపొందించడంలో లేదా విధానాలను సూచించడంలో సహాయపడుతుంది, కానీ సురక్షితమైన అమలుకు ఇప్పటికీ నిజమైన ఇంజనీరింగ్ మరియు జాగ్రత్తగా పర్యవేక్షణ అవసరం. పాలనలో యాక్సెస్ నియంత్రణలు, PII నిర్వహణ, నిలుపుదల నియమాలు, ఆడిట్ ట్రయల్స్ మరియు కొన్నిసార్లు నివాస పరిమితులు ఉంటాయి. ఇవి "దాదాపు సరైనది" ఆమోదయోగ్యం కాని అధిక-ప్రమాదకర ప్రాంతాలు. మానవులు నియమాలను రూపొందించాలి, అమలును ధృవీకరించాలి మరియు సమ్మతి ఫలితాలకు జవాబుదారీగా ఉండాలి.
AI మెరుగుపడినప్పుడు డేటా ఇంజనీర్లకు ఏ నైపుణ్యాలు విలువైనవిగా ఉంటాయి?
వ్యవస్థలను స్థితిస్థాపకంగా మార్చే నైపుణ్యాలు: సిస్టమ్ డిజైన్ ఆలోచన, డేటా నాణ్యత ఇంజనీరింగ్ మరియు ప్లాట్ఫామ్-మైండెడ్ ప్రామాణీకరణ. ఎక్కువ మంది వ్యక్తులు డేటా కళాఖండాలను త్వరగా ఉత్పత్తి చేయగలిగినప్పుడు ఒప్పందాలు, పరిశీలనా సామర్థ్యం, సంఘటన ప్రతిస్పందన అలవాట్లు మరియు క్రమశిక్షణతో కూడిన మూల కారణ విశ్లేషణ మరింత ముఖ్యమైనవి. కమ్యూనికేషన్ కూడా ఒక విభిన్న కారకంగా మారుతుంది - నిర్వచనాలను సమలేఖనం చేయడం, స్పష్టమైన పత్రాలను వ్రాయడం మరియు డ్రామా లేకుండా ట్రేడ్ఆఫ్లను వివరించడం డేటాను విశ్వసనీయంగా ఉంచడంలో పెద్ద భాగం.
AI మరియు మేనేజ్డ్ టూలింగ్ వల్ల ఏ డేటా ఇంజనీరింగ్ పాత్రలు ఎక్కువగా ప్రమాదంలో ఉన్నాయి?
పునరావృత ఇంజెక్షన్ లేదా ప్రామాణిక రిపోర్టింగ్ పైప్లైన్లపై దృష్టి సారించిన పాత్రలు ఎక్కువగా బహిర్గతమవుతాయి, ముఖ్యంగా నిర్వహించబడే ELT కనెక్టర్లు చాలా వనరులను కవర్ చేసినప్పుడు. తక్కువ-యాజమాన్యం, టికెట్-ఆధారిత పని తగ్గిపోవచ్చు ఎందుకంటే AI మరియు అబ్స్ట్రాక్షన్ పైప్లైన్కు ప్రయత్నాన్ని తగ్గిస్తాయి. కానీ ఇది సాధారణంగా "డేటా ఇంజనీర్లు లేరు" అని కాదు, పునరావృత పనులు చేసే వ్యక్తుల సంఖ్య తక్కువగా కనిపిస్తుంది. విశ్వసనీయత, నాణ్యత మరియు నమ్మకంపై కేంద్రీకృతమైన అధిక-యాజమాన్య పాత్రలు మన్నికైనవిగా ఉంటాయి.
గందరగోళం సృష్టించకుండా AI తో GitHub Copilot లేదా dbt వంటి సాధనాలను నేను ఎలా ఉపయోగించాలి?
AI అవుట్పుట్ను నిర్ణయంగా కాకుండా డ్రాఫ్ట్గా పరిగణించండి. క్వెరీ స్కెలిటెన్లను రూపొందించడానికి, రీడబిలిటీని మెరుగుపరచడానికి లేదా స్కాఫోల్డ్ dbt పరీక్షలు మరియు డాక్స్లను ఉపయోగించడానికి దీన్ని ఉపయోగించండి, ఆపై నిజమైన డేటా మరియు అంచు కేసులకు వ్యతిరేకంగా ధృవీకరించండి. ఒప్పందాలు, నామకరణ ప్రమాణాలు, పరిశీలనా తనిఖీలు మరియు సమీక్షా పద్ధతులతో దీన్ని బలమైన సంప్రదాయాలతో జత చేయండి. విశ్వసనీయత, వ్యయ నియంత్రణ లేదా పాలనను త్యాగం చేయకుండా వేగవంతమైన డెలివరీ లక్ష్యం.
ప్రస్తావనలు
-
యూరోపియన్ కమిషన్ - డేటా రక్షణ వివరించబడింది: GDPR సూత్రాలు - commission.europa.eu
-
సమాచార కమిషనర్ కార్యాలయం (ICO) - నిల్వ పరిమితి - ico.org.uk
-
యూరోపియన్ కమిషన్ - డేటాను ఎంతకాలం ఉంచుకోవచ్చు మరియు దానిని నవీకరించడం అవసరమా? - commission.europa.eu
-
నేషనల్ ఇన్స్టిట్యూట్ ఆఫ్ స్టాండర్డ్స్ అండ్ టెక్నాలజీ (NIST) - ప్రైవసీ ఫ్రేమ్వర్క్ - nist.gov
-
NIST కంప్యూటర్ సెక్యూరిటీ రిసోర్స్ సెంటర్ (CSRC) - SP 800-92: కంప్యూటర్ సెక్యూరిటీ లాగ్ నిర్వహణకు మార్గదర్శకం - csrc.nist.gov
-
సెంటర్ ఫర్ ఇంటర్నెట్ సెక్యూరిటీ (CIS) - ఆడిట్ లాగ్ మేనేజ్మెంట్ (CIS నియంత్రణలు) - cisecurity.org
-
స్నోఫ్లేక్ డాక్యుమెంటేషన్ - వరుస యాక్సెస్ విధానాలు - docs.snowflake.com
-
Google క్లౌడ్ డాక్యుమెంటేషన్ - BigQuery వరుస-స్థాయి భద్రత - docs.cloud.google.com
-
BITOL - ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ (ODCS) v3.1.0 - bitol-io.github.io
-
BITOL (GitHub) - ఓపెన్ డేటా కాంట్రాక్ట్ స్టాండర్డ్ - github.com
-
అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో - డాక్యుమెంటేషన్ (స్టేబుల్) - airflow.apache.org
-
అపాచీ ఎయిర్ఫ్లో - DAGలు (కోర్ కాన్సెప్ట్లు) - airflow.apache.org
-
dbt ల్యాబ్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - dbt అంటే ఏమిటి? - docs.getdbt.com
-
dbt ల్యాబ్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - dbt మోడల్స్ గురించి - docs.getdbt.com
-
dbt ల్యాబ్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - డాక్యుమెంటేషన్ - docs.getdbt.com
-
dbt ల్యాబ్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - డేటా పరీక్షలు - docs.getdbt.com
-
dbt ల్యాబ్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - dbt సెమాంటిక్ లేయర్ - docs.getdbt.com
-
ఫైవ్ట్రాన్ డాక్యుమెంటేషన్ - ప్రారంభించడం - fivetran.com
-
ఫైవ్ట్రాన్ - కనెక్టర్లు - fivetran.com
-
AWS డాక్యుమెంటేషన్ - AWS లాంబ్డా డెవలపర్ గైడ్ - docs.aws.amazon.com
-
గిట్హబ్ - గిట్హబ్ కోపైలట్ - గిథబ్.కామ్
-
GitHub డాక్స్ - GitHub Copilot తో మీ IDE లో కోడ్ సూచనలను పొందడం - docs.github.com
-
మైక్రోసాఫ్ట్ లెర్న్ - SQL కోసం GitHub కోపిలట్ (VS కోడ్ పొడిగింపు) - learn.microsoft.com
-
డైనాట్రేస్ డాక్యుమెంటేషన్ - డేటా అబ్జర్వబిలిటీ - docs.dynatrace.com
-
డేటా గెలాక్సీ - డేటా పరిశీలనా సామర్థ్యం అంటే ఏమిటి? - datagalaxy.com
-
గ్రేట్ ఎక్స్పెక్టేషన్స్ డాక్యుమెంటేషన్ - ఎక్స్పెక్టేషన్స్ ఓవర్వ్యూ - docs.greatexpectations.io