Τι σύστημα πληροφοριών υποστηρίζει τους εργαζόμενους δεδομένων;

Οι εργαζόμενοι δεδομένων χρησιμοποιούν μια ποικιλία συστημάτων πληροφοριών για να υποστηρίξουν τα καθήκοντά τους, τα οποία μπορούν να κατηγοριοποιηθούν ευρέως ως:

1. Συστήματα διαχείρισης δεδομένων: Αυτά τα συστήματα είναι ζωτικής σημασίας για την αποθήκευση, την οργάνωση και την ανάκτηση δεδομένων. Παραδείγματα περιλαμβάνουν:

* Συστήματα διαχείρισης σχεσιακών βάσεων δεδομένων (RDBMS): Όπως και οι MySQL, PostgreSQL, Oracle και Microsoft SQL Server. Αυτές είναι οι εργασίες για δομημένα δεδομένα.

* Βάσεις δεδομένων NOSQL: Mongodb, Cassandra, Redis. Αυτά είναι καλύτερα κατάλληλα για μη δομημένα ή ημι-δομημένα δεδομένα, χειρίζοντας μεγάλους όγκους και ροές δεδομένων υψηλής ταχύτητας πιο αποτελεσματικά από ό, τι σε ορισμένες περιπτώσεις RDBMS.

* αποθήκες δεδομένων και λίμνες δεδομένων: Αυτά τα συστήματα αποθηκεύουν μεγάλα ποσά δεδομένων από διάφορες πηγές για ανάλυση και αναφορά. Snowflake, Amazon Redshift, Azure Data Lake Storage είναι παραδείγματα.

* Κατάλογοι δεδομένων και συστήματα διαχείρισης μεταδεδομένων: Αυτά τα συστήματα παρέχουν ένα κεντρικό απόθεμα και κατανόηση των στοιχείων δεδομένων σε έναν οργανισμό, βελτιώνοντας τη δυνατότητα ανίχνευσης και διακυβέρνησης δεδομένων.

2. Ανάλυση δεδομένων και συστήματα επιχειρηματικής ευφυΐας (BI): Αυτά βοηθούν τους εργαζόμενους δεδομένων να αναλύουν τα δεδομένα και να εξαγάγουν πληροφορίες.

* Εργαλεία Business Intelligence (BI): Tableau, Power BI, Qlik Sense. Αυτές προσφέρουν απεικονίσεις και πίνακες ελέγχου για την εξερεύνηση δεδομένων.

* Εργαλεία απεικόνισης δεδομένων: Πολλά εργαλεία επικαλύπτονται με το BI, αλλά εξειδικευμένα εργαλεία όπως το D3.JS επικεντρώνονται αποκλειστικά στη δημιουργία προσαρμοσμένων απεικονίσεων.

* Στατιστικά πακέτα λογισμικού: R, Python (με βιβλιοθήκες όπως Pandas, Numpy, Scikit-Learn), SAS, SPSS. Χρησιμοποιείται για προηγμένη στατιστική ανάλυση και μοντελοποίηση.

* πλατφόρμες μηχανικής μάθησης (ML): Αυτά παρέχουν εργαλεία και υποδομή για την οικοδόμηση και την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής μάθησης. Παραδείγματα περιλαμβάνουν την εκμάθηση μηχανών Azure, το AWS Sagemaker, την πλατφόρμα Google Cloud AI.

3. Ενσωμάτωση δεδομένων και ETL (εκχύλισμα, μετασχηματισμός, φορτίο) Εργαλεία: Αυτά είναι ζωτικής σημασίας για τη λήψη δεδομένων στη σωστή μορφή και την τοποθεσία.

* Εργαλεία ETL: Informatica PowerCenter, Talend, Matillion. Αυτά αυτοματοποιούν τη διαδικασία εξαγωγής δεδομένων από διάφορες πηγές, μετατρέποντάς το και τη φόρτωση τους σε συστήματα προορισμού.

* πλατφόρμες ενοποίησης API: Mulesoft, Zapier. Χρησιμοποιείται για τη σύνδεση διαφορετικών εφαρμογών και συστημάτων και την αυτοματοποίηση της ανταλλαγής δεδομένων.

4. Συστήματα διακυβέρνησης και συμμόρφωσης δεδομένων: Αυτά διασφαλίζουν την ποιότητα των δεδομένων, την ασφάλεια και τη συμμόρφωση με τις κανονιστικές ρυθμίσεις.

* Εργαλεία ποιότητας δεδομένων: Αυτά συμβάλλουν στον εντοπισμό και τη διόρθωση ασυνέπειων και σφαλμάτων στα δεδομένα.

* Συστήματα ασφάλειας και πρόσβασης δεδομένων: Αυτά διαχειρίζονται δικαιώματα χρήστη και προστατεύουν ευαίσθητα δεδομένα.

* Εργαλεία παρακολούθησης γραμμών δεδομένων: Αυτά παρακολουθούν την προέλευση και τους μετασχηματισμούς των δεδομένων, βοηθώντας στον έλεγχο και την αντιμετώπιση προβλημάτων.

5. Πλατφόρμες cloud computing: Πολλά από τα παραπάνω συστήματα προσφέρονται τώρα ως υπηρεσίες cloud, παρέχοντας την επεκτασιμότητα, την ευελιξία και την αποτελεσματικότητα κόστους. Παραδείγματα περιλαμβάνουν την πλατφόρμα AWS, Azure και Google Cloud.

Τα συγκεκριμένα συστήματα πληροφοριών που χρησιμοποιεί οι εργαζόμενοι δεδομένων θα εξαρτηθεί από το ρόλο τους, τη βιομηχανία στην οποία εργάζονται και την τεχνολογική υποδομή του οργανισμού. Ένας επιστήμονας δεδομένων μπορεί να βασιστεί σε μεγάλο βαθμό σε στατιστικά λογισμικά και πλατφόρμες ML, ενώ ένας αναλυτής δεδομένων μπορεί να επικεντρωθεί σε εργαλεία BI και βάσεις δεδομένων SQL. Ένας μηχανικός δεδομένων θα ασχολείται περισσότερο με τα συστήματα ολοκλήρωσης και διαχείρισης δεδομένων.