כאן יש להקליד את כותרת המאמר

שם הכותב

ידע זה כסף: איך משרת Data Engineer תשדרג את התפקיד והשכר שלכם?

ככל שעוברות השנים, יותר ויותר ארגונים מבינים שה- Data הוא הזהב החדש. כך תוכלו למנף אותו כדי לשדרג את היכולות ואת התנאים שלכם. 

 בעידן שבו אפשר לקלוט ולעבד נפחים עצומים של מידע, חשיבות אנשי ה- Data לארגון הולכת וגדלה. מגמה זו מתעצמת לנוכח התפתחות עולם ה- Data Engineering(הנדסת המידע), שמאפשר לארגונים למנף את השימוש במידע כמנוע שמגדיל רווחים.

לכן, לא משנה היכן אתם נמצאים בשרשרת ה- DATA: כאנשי DBA, כותבי SQL, מפתחי ETL, אנשי Data Scientist ועוד – משרת ה- Data Engineer תאפשר לכם להגדיל את הערך שאתם מעניקים לארגון, לתרום להגדלת הרווחים ולשדרג את התנאים (לעיתים בעשרות אחוזים).

 משרת Data Engineer: איך זה יקדם אתכם?

כל חברה שואפת להיות רווחית יותר, ולכן מוכנה לתגמל בהתאם את אנשי ה- Data Engineer, שמסייעים לה להגדיל את שורת הרווח באמצעות פיתוח המשאב הכי יקר שלה: מידע. בואו נבין איך זה מתאפשר, באמצעות דוגמא מהשטח.

נניח שחברת ביטוח מחפשת דרכים לשפר את הרווחיות (להגדיל אתת ההכנסות ולצמצם את ההוצאות בגין תביעות ביטוחיות). איך מהנדס המידע יוכל לסייע לה במשימה? ברוב המקרים, חברת הביטוח לא יודעת דבר על העץ המשפחתי של המבוטח, דבר שמגדיל את תחום העיוורון שלה: יכול להיות שרועי הוא מבוטח שהרווחיות שלו עבור חברת הביטוח נמוכה, כיוון שיש לו הרבה תביעות רכב. כביכול, האינטרס של חברת הביטוח הוא להגדיל לרועי את הפרמיה, ואולי אפילו להימנע מחידוש ביטוח הרכב שלו. אך ההיסטוריה הביטוחית של רועי היא רק חלק קטן מהתמונה: מה אם אשתו היא לקוחת זהב בעלת כושר השתכרות גבוה, ריבוי ביטוחים יקרים ואפס תביעות?

אם לחברת הביטוח הייתה תמונה מלאה של כל בני המשפחה, יתכן שבחישוב הכולל היה יותר רווחי לשמר את רועי כדי לא לאבד את אשתו על שלל ביטוחיה. המידע הזה יכול לעצב את מערכת קבלת ההחלטות של חברת הביטוח, לסייע להתאמת הפתרון ורמת התמחור לכל לקוח, ובכך לשפר בצורה משמעותית את הרווחיות.

כאן נכנס מהנדס המידע לתמונה, באמצעות יכולתו לבנות את העץ המשפחתי באמצעות קליטה ועיבוד נתונים המגיעים ממקורות שונים. הפעילות של מהנדס המידע מכניסה לארגון יותר כסף, מעלה את ערכו וכפועל יוצא מאפשרת לאנשי ה- Data שהופכים ל- Data Engineers ליהנות מתפקיד מקיף ומתגמל יותר. 

 מה זה Data Engineer?

האתגר הגדול בעידן שבו מופקים נפחים עצומים של מידע, הוא להשתמש בטכנולוגיות שונות כדי לקלוט ולעבד מידע שמגיע ממקורות שונים. אם נחזור לחברת הביטוח, עליה לאסוף את הנתונים המתקבלים ממקורות המידע השונים בארגון: מחלקת תביעות גוף, מחלקת הרכב, מחלקת הגבייה, המחלקה המשפטית ועוד. ניתוח הנתונים שמגיעים מהערוצים השונים ייצור תמונת-על, שתאפשר לחברה לפעול בהתאם. זהו אחד מתפקידיו של ה- Data Engineer. 

מהנדס המידע קולט ומעבד את הנתונים בצורה המהירה והאפקטיבית ביותר, כדי לתת מענה לשאלות שמשפיעות על ביצועי הארגון, כמו למשל מה הסיכוי שהלקוח יבצע רכישה חוזרת ואיזה מוצרים כדאי להציע לכל לקוח בהתאם למאפייניו. לשם כך עליו להשתמש במגוון רחב של טכנולוגיות כדי לאסוף ולנתח מידע שמגיע ממקורות שונים, לצורך קבלת החלטות בזמן אמת.

 איך מתחילים?

ביחס למשרות ביג דאטה קיימות, משרות Data Engineer מצריכות ראיה מערכתית, ויכולת להביט בפרספקטיבה רחבה על הדרכים למינוף המידע – הן ברמה הטכנולוגית והן ברמה הארכיטקטונית. לשם כך עומדים לרשותו של מהנדס המידע אלפי כלים, את חלקם אפשר ללמוד באופן עצמאי. השאלה היא איך בוחרים את הטכנולוגיות המתאימות מתוך ארגז הכלים העצום? איך בונים בעזרתם פתרון חכם שמספק מענה לצרכי הארגון ומוביל למינוף ה- Data?

בתור חברה המספקת פתרונות Data Engineer למגוון ארגונים, יצרנו ב- Eternity הכשרה המבוססת על הכרות עמוקה עם עולם הנדסת המידע. כפועל יוצא אנחנו לא מתספקים בהכשרה תיאורטית, וחושפים את הלומדים לסיפורי מקרה שהובילו לשינוי משמעותי בשטח. גם לאחר ההכשרה הבוגרים שלנו מוקפים באנשי Data Engineerבעלי ניסיון מעשי, שמספקים להם את כל הכלים למינוף ה- Data והגדלת הערך שלהם כאנשי מקצוע. 

Security Information specialist

We are looking for Security Information Specialist for a challenging role. The role ...

Devops Engineer

Aman Group is recruiting a Devops engineer As part of the job you will Build an auto...

Node.JS Full Stack Team Leader

We are looking for Node.JS Full Stack Team Lead: At least 4 years experience in soft...