Nếu các kiến trúc sư truyền thống làm nên cấu trúc tòa nhà thì các kiến trúc sư dữ liệu (data architect) là người thiết kế hệ thống quản lý dữ liệu.

Kiến trúc sư dữ liệu làm gì? 

Kiến trúc sư dữ liệu – Data Architect là các chuyên gia CNTT, những người tận dụng các kỹ năng thiết kế và khoa học máy tính của mình để xem xét và phân tích cơ sở hạ tầng dữ liệu (data infrastructure), lập kế hoạch cơ sở dữ liệu (database) và triển khai các giải pháp lưu trữ và quản lý dữ liệu cho tổ chức và người dùng của họ.

Hiện nay, các lĩnh vực mà kiến trúc sư dữ liệu có thể làm việc bao gồm công nghệ, giải trí, chăm sóc sức khỏe, tài chính…

Kiến thức chuyên ngành

• Khoa học tự nhiên và khoa học xã hội.

• Toán, toán rời rạc, xác suất thống kê, thống kê máy tính và ứng dụng.

• Lập trình, lập trình hướng đối tượng.

• Cấu trúc dữ liệu, cơ sở dữ liệu và quản trị cơ sở dữ liệu.

• Mạng máy tính, kiến trúc và hệ điều hành máy tính.

• Lập trình trên thiết bị di động.

• Trí tuệ nhân tạo, máy học thống kê, thu thập và tiền xử lý dữ liệu, phân tích và trực quan dữ liệu.

• Phân tích thiết kế hệ thống.

• Kiến thức về mạng xã hội.

• Kiến thức về khai thác dữ liệu.

• Cách xây dựng, vận hành, bảo trì, phát triển các hệ thống phần mềm.

• Cơ sở dữ liệu quan hệ như Microsoft SQL Server, cơ sở dữ liệu MySQL, Oracle DB, NoSQL.

• Thiết kế và triển khai các quy trình ETL.

• Các mẫu thiết kế cơ sở dữ liệu – OLTP, DSS.

• Phương pháp sử dụng cơ sở dữ liệu – OLTP, DSS.

• Tiếng Anh chuyên ngành.

Khả năng cần có

• Tìm tòi, khai thác thông tin từ nhiều nguồn khác nhau.

• Tập trung cao độ, tỉ mỉ.

• Nhạy bén, tiếp cận nhanh với những công nghệ mới.

• Chịu sức ép trong công việc cao, trách nhiệm, kỷ luật tốt.

• Tinh thần chủ động, ham học hỏi, sẵn sàng tiếp thu những kiến thức mới trong các lĩnh vực bổ trợ.

• Giải quyết vấn đề phức tạp.

Kỹ năng cơ bản

• Tìm kiếm thông tin.

• Giao tiếp.

• Tư duy logic, tư duy sáng tạo.

• Tư duy phản biện.

• Thuyết trình.

• Điá hiệu quả công việc và cải tiến các hoạt động chuyên môn trong phạm vi lĩnh vực phụ trách.

• Quản lý thời gian.

• Làm việc độc lập và làm việc nhóm.

• Giải quyết vấn đề phát sinh trong công việc.

• Sử dụng thành thạo các phần mềm tin học văn phòng.

• Lập kế hoạch và tổ chức công việc.

• Phân tích, tổng hợp.

Kỹ năng nghiệp vụ

• Phân tích dữ liệu và quản trị hệ thống.

• Đánh giá vấn đề và đưa ra giải pháp phù hợp.

• Cập nhật hệ thống và cải tiến bảo mật.

• Phân bổ nguồn lực và duy trì hiệu quả chi phí.

• Đọc hiểu và sử dụng tiếng Anh chuyên ngành.

• Sử dụng thành thạo các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu vào việc khai thác, phân tích dữ liệu.

• Lên kế hoạch, phân tích, thiết kế, thu thập, xử lý, lưu trữ, lên mô hình dữ liệu và đánh giá sản phẩm các ứng dụng khoa học dữ liệu.

• Thích ứng và biết cách vận dụng linh hoạt các công cụ phân tích dữ liệu.

• Cập nhật kiến thức, xu hướng về công nghệ, ngành và lĩnh vực hoạt động.

• Tạo, duy trì và truyền đạt các chiến lược cho các công cụ phân tích.

• Chia sẻ trách nhiệm quản trị để đảm bảo sự phù hợp với các hướng dẫn của doanh nghiệp về bảo mật, khả năng kiểm toán, quản trị dữ liệu, quản lý siêu dữ liệu...

• Xác định/cải thiện các hướng dẫn, tài liệu thực hành và tích hợp với các giải pháp doanh nghiệp khác.

• Xem xét các giải pháp phân tích về khả năng tái sử dụng, khả năng mở rộng, cơ hội hợp tác và phù hợp với các hướng dẫn và thực tiễn tốt nhất đã xác định.

• Duy trì các mối quan hệ chiến lược về công nghệ với các nhà cung cấp công nghệ và cộng đồng/đối tác bên ngoài.

• Thực hành làm việc với các công nghệ phân tích mã nguồn mở như R/Python, Tensorflow và/hoặc các công cụ BI như Tableau /Power BI; Ưu tiên trải nghiệm nền tảng phân tích đám mây.

• Tạo kiến ​​trúc bảo mật cơ sở dữ liệu.

• Lưu trữ dữ liệu.

• Xác định cấu hình IO của máy chủ cơ sở dữ liệu và ánh xạ tới các phương thức lưu trữ như DAS, SAN, SSD, cấp độ RAID, PCIe được đính kèm.

• Tối ưu hóa cơ sở dữ liệu như Bảng được phân vùng, Hàng đợi, lập trình sql, Kế hoạch thực thi, Quản lý tệp dữ liệu để hỗ trợ các cách sử dụng khác nhau, đầy đủ các chiến lược Sao lưu và khôi phục, Lập chỉ mục, tối ưu hóa XML.

• Điều chỉnh, cải thiện hiệu suất quản trị cơ sở dữ liệu.

• Khắc phục sự cố kỹ thuật như Linux Clustering, Tivoli Storage Automation, HADR, SAN Replication.

Hy vọng với những thông tin về nghề Kiến trúc dữ liệu (data Architect) P.1 và P.2 sẽ giúp các bạn có thêm nghề mới để lựa chọn phù hợp với năng lực, sở thích của mình.