Jinsi ni data uhandisi tofauti na data sayansi?
Data Engineering hutokea kabla ya data sayansi katika data maisha mzunguko. Data inaweza kuzalishwa kutoka vyanzo mbalimbali na data hii ghafi inaweza kuwa umeboreshwa, nusu umeboreshwa au hata unstructured. Ili kuelewa data hizi, data lazima ziingizwe na kubadilishwa. Hapa ndipo uhandisi wa data unapoingia kwenye picha. Uhandisi data ni pamoja na mchakato wa uchimbaji data ghafi, ingesting data katika mfumo kama ziwa data, kubadilisha data kwa ajili ya mahitaji ya biashara na hatimaye kupakia katika meza. Hii inajulikana kama ELT (Extract-Load-Transform). ETL (Extract-Transform-Load) pia inawezekana ambapo mabadiliko hutokea kabla ya hatua ya kupakia. Data Sayansi na Analytics ni hatua inayofuata katika maisha data mzunguko. Mara baada ya data zinahitajika kwa ajili ya mahitaji maalum ya biashara inapatikana, data wanasayansi kutumia data hii kuendesha mifano ya kujifunza mashine kupata mfano sahihi zaidi. Takwimu hizi zinapatikana kwa wanasayansi wa data katika fomu ya meza. Wachambuzi wa data pia hutumia data hii kufanya uchambuzi wa uchunguzi na kuunda dashibodi. Kimsingi, maisha ya data kuangalia kama ifuatavyo: Data ghafi kutoka vyanzo mbalimbali -> Data Engineering -> Data Sayansi na Analytics