متخصص مهندس البيانات

Saudi Pro League (SPL)

الغرض الرئيسي من الدور:

مهندس البيانات مسؤول عن تصميم وتطوير وصيانة بنية البيانات التحتية، وخطوط الأنابيب، والتكاملات التي تدعم تحليلات البيانات على مستوى المؤسسة، والتقارير، وذكاء الأعمال. يركز الدور على ضمان توفر البيانات، وجودتها، وأمانها لتمكين اتخاذ قرارات فعالة عبر المنظمة. سيعمل مهندس البيانات بشكل وثيق مع تكنولوجيا المعلومات، ومحللي البيانات، وفرق ذكاء الأعمال، والمساهمين من الشركات لبناء حلول بيانات قابلة للتوسع، وأوتوماتيكية، ومحسّنة للسحابة تتكامل مع تطبيقات الأعمال المختلفة، وأنظمة تخطيط موارد المؤسسات، ومنصات إدارة علاقات العملاء، ومستودعات البيانات.

المسؤوليات:

1. تطوير خطوط أنابيب البيانات & ETL (استخراج، تحويل، تحميل)
   
   • تصميم وتطوير وصيانة خطوط أنابيب ETL/ELT قابلة للتوسع لاستخراج البيانات، وتحويلها، وتحميلها من مصادر داخلية وخارجية متعددة.
   • ضمان أن تكون البيانات نظيفة، وعادية، ومحسّنة للتقارير والتحليلات.
   • أتمتة تدفقات العمل للبيانات والعمليات الدفعة لتحسين الكفاءة التشغيلية.
   • استخدام بايثون، SQL، Apache Airflow لإدارة تحويلات البيانات.
   • جمع، وتنسيق، والتحقق من البيانات من مصادر مختلفة.
2. بنية البيانات التحتية & الهندسة
   
   • تصميم وتطوير وصيانة خطوط أنابيب بيانات قابلة للتوسع وفي الوقت الحقيقي لاستيعاب البيانات، وتحويلها، وتخزينها.
   • ضمان تكامل البيانات بسلاسة من مصادر متعددة
   • تنفيذ أطر البيانات الضخمة والمعمارية المستندة إلى السحابة (مثل AWS، Azure، GCP) مصممة لتحليلات الرياضة
3. إدارة قواعد البيانات & تحسينها
   
   • إدارة البيانات الهيكلية وغير الهيكلية عبر قواعد البيانات العلائقية (SQL) وقواعد البيانات NoSQL (مثل PostgreSQL، MongoDB، Snowflake).
   • تحسين أداء قاعدة البيانات لدعم تحليلات البيانات على نطاق واسع.
   • تنفيذ استراتيجيات تقسيم البيانات، والفهرسة، والتخزين المؤقت لتعزيز أداء الاستعلام.
4. ذكاء الأعمال & دعم التقارير
   
   • تمكين اتخاذ القرار المستند إلى البيانات من خلال دعم فرق ذكاء الأعمال بنماذج البيانات ومجموعات البيانات التحليلية.
   • العمل مع Power BI، Tableau، أو أدوات التصوير الأخرى لتحسين أداء التقارير.
   • تنفيذ أطر التحليلات الذاتية لتمكين مستخدمي الأعمال من الوصول السهل إلى البيانات
5. تكامل البيانات & الاتصال بتطبيقات الأعمال
   
   • دمج البيانات من أنظمة متعددة لإنشاء مستودع بيانات مركزي.
   • تطوير وإدارة واجهات برمجة التطبيقات وحلول البرمجيات الوسيطة لتدفق البيانات بسلاسة بين التطبيقات المؤسسية.
   • العمل مع مزودي البيانات الخارجيين وواجهات برمجة التطبيقات الخارجية لتعزيز بيانات الأعمال.
6. تمكين بيانات الذكاء الاصطناعي & التعلم الآلي
   
   • المساعدة في تطوير تحليلات تنبؤية، ونماذج توقع، وحالات كشف الشذوذ.
   • ضمان كفاءة هندسة الميزات وتحضير البيانات لمبادرات التعلم الآلي.
7. أمان البيانات & الامتثال
   
   • إجراءات الأمان: العمل مع حماية البيانات والأمن السيبراني لتنفيذ تدابير حماية البيانات والأمن السيبراني لحماية مجموعة التطبيقات من التهديدات.
   • التحكم في الوصول: إدارة من يمكنه الوصول إلى التطبيق وما يمكنهم القيام به.
   • إجراء فحوصات منتظمة لسلامة البيانات والمراجعات للحفاظ على الدقة والموثوقية.
8. الحفاظ على سلامة البيانات:
   
   • التحقق من أخطاء البيانات: التحقق من البيانات بانتظام لتحديد الأخطاء وتصحيحها.
   • إجراءات التحقق: ضمان أن تلبي البيانات معايير محددة قبل استخدامها.
9. تكامل التطبيقات
   
   • دمج منصات بيانات الرياضة مع أنظمة ERP، وCRM، وأنظمة التذاكر، وأنظمة البث لضمان تدفق البيانات بسلاسة.
   • الحفاظ على إدارة دورة حياة واجهات برمجة التطبيقات لمشاركة البيانات عبر المساهمين الداخليين والخارجيين.
10. إدارة دورة حياة البيانات & الأرشفة
    
    • ترحيل البيانات: ضمان نقل البيانات بشكل آمن إلى الأنظمة الجديدة.
    • تقييم التأثير: تقييم تأثير إيقاف هذه التطبيقات على عمليات الأعمال وسلامة البيانات.
    • استخراج البيانات وتحويلها: فحص واستخراج جميع البيانات اللازمة من التطبيق بدقة.
    • أرشفة البيانات: أرشيف بيانات متماسك وقابل للوصول، مما يضمن أن يتضمن البيانات الوصفية اللازمة للرجوع إليها في المستقبل.
    • الحفاظ على البيانات: إنشاء سياسات الاحتفاظ لإدارة البيانات المؤرشفة وفقًا لمتطلبات الأعمال والتنظيم.

أفضل الممارسات:

• التوحيد القياسي: تنفيذ أفضل الممارسات لنمذجة البيانات، وإدارة البيانات الوصفية، وهندسة البيانات.
• الأتمتة: استخدام خطوط أنابيب CI/CD لعمليات هندسة البيانات لتعزيز الرشاقة.
• إدارة جودة البيانات: تنفيذ التحقق من البيانات، وكشف الشذوذ، وعمليات المصالحة.
• الأمان & الامتثال: إجراء تدقيقات منتظمة وضمان الامتثال لسياسات حوكمة البيانات الخاصة بالشركة.
• التعاون: العمل بشكل وثيق مع فرق الأعمال، وتكنولوجيا المعلومات، والتحليلات لمواءمة حلول البيانات مع احتياجات المؤسسة.

التعليم & الخبرة:

• 5+ سنوات من الخبرة في هندسة البيانات، وهندسة البيانات، أو معالجة البيانات الضخمة.
• خبرة مثبتة في بناء خطوط أنابيب ETL، وإدارة مستودعات البيانات، ومنصات البيانات المستندة إلى السحابة.
• خبرة في العمل مع البيانات الهيكلية، شبه الهيكلية، وغير الهيكلية.
• درجة بكاليوس أو ماجستير في علوم الحاسوب، هندسة البيانات، نظم المعلومات، أو مجال ذي صلة.
• شهادات في هندسة بيانات AWS، أساسيات بيانات Azure، أو مهندس بيانات Google (مفضل).

المعرفة & المهارات:

• تواضع - روح المبادرة & موقف يمكن القيام به
• القدرة على بناء علاقات قائمة على الشفافية
• اعتماد وتطبيق وتعزيز ثقافة وقيم SPL (الأداء - الطموح - الاحترافية في الحوكمة)
• القدرة على نقل الثقة إلى أعضاء الفريق
• القدرة على نقل المعرفة والخبرة إلى أعضاء الفريق
• تعزيز الانفتاح والوضوح
• القدرة على إدارة وتطوير الأشخاص
• القدرة على تفويض المهام
• مهارات حل المشكلات
• اتخاذ القرار
• التواصل الفعال والواضح