Miten tunnistaa osaava datainsinööri ja erottaa heidät huijareista?

🇬🇧 Tämä blogi on saatavilla myös englanniksi (käännös). Löydät sen oikeassa yläkulmassa olevasta kielipainikkeesta.

blogi pähkinänkuoressa 🌰 

• Osaava datainsinööri on kriittinen osa modernia data-alustaa ja päätöksenteon luotettavuutta

• Tittelin taakse voi kätkeytyä osaamattomuutta – huono rekry voi tulla kalliiksi

• "Valedatainsinööri" ei välttämättä ole tietoisesti epärehellinen, vaan kyse voi olla kapeasta osaamisesta tai väärästä profiilista

• Varoitusmerkkejä ovat mm. liiallinen jargon, heikko liiketoimintaymmärrys ja vastuun välttely

• Testaa osaamista käytännön tehtävillä, keskustelulla ja arvioimalla kommunikointi- ja yhteistyötaitoja

• Tunnista osaaja kysymällä miten ja miksi, etsimällä tuotantokokemusta ja reflektiota virheistä

• Hyvä datainsinööri on ratkaisukeskeinen, ymmärtää kokonaisuuksia ja viestii selkeästi.

Datainsinöörin rooli organisaatiossa

Data on tänä päivänä yksi liiketoiminnan tärkeimmistä mahdollistajista. Jotta siitä saadaan todellista arvoa, pelkkä kerääminen ei kuitenkaan riitä. Data täytyy jalostaa oikeaan käyttökelpoiseen muotoon. Tämä edellyttää ammattitaitoista datainsinöörin osaamista. 

Asiantunteva datainsinööri osaa rakentaa hajanaiset datat yhtenäiseksi, laadukkaaksi ja skaalautuvaksi kokonaisuudeksi. Mutta entä jos se ei onnistukaan?

Pilvipalveluiden ja tekoälyratkaisuijen myötä datainsinööri -titteli on yleistynyt vauhdilla, mutta rooli on silti monelle epäselvä. Tämä on johtanut tilanteeseen, jossa tittelin taakse voi kätkeytyä monenlaista osaamista, ja valitettavasti myös osaamattomuutta.

Datainsinöörin työ on muutakin kuin pelkkää koodailua. Kyse on koko datainfrastuktuurin perustasta. Ammattitaitoinen datainsinööri varmistaa, että tieto virtaa saumattomasti lähdejärjestelmistä tekoälyn, dataratkaisujen  ja liiketoimintaraporttien käyttöön päätöksenteon tueksi. Ilman tätä linkkiä, yritys voi hukkua datan määrään. Dataa on kyllä tarjolla, mutta se ei muutu arvoa tuottavaksi tiedoksi.

Tässä blogissa käymme läpi, millainen on valedatainsinööri, eli henkilö, joka ei täytä roolille asetettavia vaatimuksia. Samalla annan sinulle konkreettisia vinkkejä siihen, miten tunnistat osaavan tekijän.

Datainsinööri on kriittinen funktio moderneissa organisaatioissa

Osaava datainsinööri ymmärtää, että jokaisella datapisteellä on merkitystä. Hän huolehtii datan eheydestä, jäljitettävyydestä ja käytettävyydestä – kaikista niistä tekijöistä, jotka muodostavat perustan luotettavalle analytiikalle, tekoälylle ja raportoinnille.

Datainsinöörit suunnittelevat ja rakentavat skaalautuvia ja toimintavarmoja data-alustoja pilviympäristöissä kuten Google Cloud Platform, Azure ja AWS. Projekteissa tietovarastoja mallinnetaan Snowflakessa hyödyntäen dbt:tä, ja Databricksin avulla toteutetaan tehokkaita sekä kestävään kasvuun soveltuvia datapohjaisia integraatioita ja koneoppimisratkaisuja. Datan koko elinkaari hallitaan DataOps-periaatteita noudattaen.

Kun dataratkaisut ovat huolellisesti rakennettuja ja hallittuja, organisaatiot voivat tehdä päätöksiä luottavaisin mielin.

Miksi väärä valinta voi tulla kalliiksi?

Kun datainsinööri ei osaa rakentaa kestävää kokonaisuutta, seuraukset näkyvät nopeasti, ja voivat käydä kalliiksi. Huonosti toteutettu arkkitehtuuri, hauraat integraatiot tai automatisoinnin puute voivat johtaa hitaaseen kehittämiseen, keskeytyneisiin projekteihin, tuotantokatkoksiin ja virheellisiin raportteihin, analytiikan epäluotettavuuteen sekä kustannusten paisumiseen.

Pahimmillaan koko organisaation luottamus dataan horjuu. Siksi ‘vale'-datainsinööri ei ole pelkkä harmiton harha-askel, vaan henkilö voi olla riskitekijä.

Millainen on "valedatainsinööri"?

Valedatainsinööri ei välttämättä tarkoita tietoisesti epärehellistä henkilöä, vaan joskus kyse on väärästä osaamisprofiilista, ajattelutavasta tai liian kapeasta kokemuksesta tai osaamisesta.

Esimerkiksi kehittäjä, jolla on taustaa fronttipuolelta ja kokemusta SQL-kyselyistä, mutta ei ymmärrystä pilvi-infrasta, datamallinnuksesta tai -orkestroinnista, ei välttämättä ole vielä valmis data engineer -rooliin.

Samoin konsultti, joka osaa mainita modernit työkalut kuten dbt tai Databricks, mutta ei ole koskaan vienyt tuotantoon yhtään dataratkaisua, jää käytännön kokemuksessa vajaaksi.

Myös henkilö, joka ei ymmärrä, miksi datan laatu on tärkeää, voi olla riski. Tällaisella yksilöllä on usein kapea (data)kokemus, puutteellinen ymmärrys liiketoiminnan tarpeista ja taipumus vältellä konkreettisia esimerkkejä.

Mitä Recordlyn datainsinöörit osaavat?

Recordlyn datainsinöörien osaaminen ulottuu arkkitehtuureihin, integraatioihin ja syvälliseen liiketoimintaymmärrykseen.

He hallitsevat pilvialustat sujuvasti. He rakentavat tukevia dataputkia ja automatisoituja prosesseja hyödyntäen CI/CD- ja DataOps-periaatteita. Datamallinnus, varastointi ja visualisointi onnistuvat moderneilla työkaluilla, kuten dbt, Power BI, Snowflake ja Databricks.

Recordlyn datainsinöörit ymmärtävät teknologian lisäksi sen liiketoimintalähtöisen kontekstin; he osaavat perustella, miksi tiettyjä työkaluja ja ratkaisuja käytetään, ja tekevät valintoja vaikuttavuus edellä. Lisäksi he kommunikoivat selkeästi, toimivat sujuvasti tiimeissä, ja ennen kaikkea uskaltavat kysyä: “Miksi?”. 

Viisi varoitusmerkkiä tietämättömästä datainsinööristä ⚠️

1. Paljon termejä - vähän konkretiaa

CV vilisee termejä kuten “real-time data mesh architecture with dbt on Databricks using Airflow orchestration”, mutta keskustelussa ei pystytä avaamaan, miksi ratkaisu tehtiin, mihin tarpeeseen se vastaa tai miten siihen päädyttiin.

2. Liiketoimintatarpeiden ymmärtämättömyys

Jos keskustelussa puhutaan vain teknologiasta ilman liiketoiminnan kontekstia, ollaan vaarallisilla vesillä.

3. Ei puhu epäonnistumisista

Jos kaikki projektit ovat aina “onnistuneet täydellisesti”, ollaan joko supersankarien maailmassa tai pelätään epäonnistumisia.

4. Tuntee työkalut, mutta ei kokonaisuutta

Vain SQL-osaaminen tai “käytin vähän dbt:tä” ei riitä. Kokemuksen ja osaamisen pitää ulottua laaja-alaisempaan datatuotannon ymmärtämiseen.

5. Välttelee tiimityötä ja inhoaa dokumentointia

Yhteistyökyky ja dokumentointi ovat kriittisiä tekijöitä onnistuneessa datatyössä. Jos nämä puuttuvat, kyseessä on selkeä varoitusmerkki.

Miten testata osaamista rekryssä?

1. Käytännönläheinen esimerkkitehtävä

“Asiakkaalla on ERP-järjestelmä, josta pitää siirtää dataa analytiikkaan, mitä tekisit?”

Tavoite ei ole täydellinen ratkaisu, vaan ajattelun, teknisten valintojen ja liiketoimintaymmärryksen arviointi.

2. Keskustelupohjainen tekninen haastattelu

Esimerkiksi:

• “Mistä projektista olet erityisen ylpeä?”
• “Mikä oli viimeisin virhe tai epäonnistuminen, ja mitä opit siitä?”
• “Miten varmistat, että ratkaisut skaalautuvat ja pysyvät ylläpidettävinä?”

3. Yhteistyö- ja viestintätaidot esiin

“Miten selittäisit ratkaisusi X ei-tekniselle sidosryhmälle, esim. johtoryhmälle?”

4. Laaja-alaisuuden sijaan keskity yhteen tai kahteen osaamiseen tarkemmin ymmärtääksesi todellisen osaamisen.

Sukella työkaluihin, esim.:

• “Miten käytät dbt:tä tuotannossa?”
• “Miten toteuttaisit CI/CD-putken Databricks-ympäristössä?”

• “Miten varmistat tiedon laadun ja jäljitettävyyden?”

Näin tunnistat osaavan datainsinöörin

• Kysy “miten” ja “miksi”. Älä tyydy listaan työkaluja
• Varmista, että tekijä ymmärtää datan koko elinkaaren ja sen merkityksen liiketoiminnalle
• Selvitä, että kandidaatti on vienyt ratkaisuja tuotantoon ja kantanut niistä vastuun
• Kuuntele, että tekijä osaa viestiä, sekä teknisesti että tiimilleen
• Huomaa, että kandidaatti reflektoi kokemuksiaan ja kertoo myös virheistään
• Pyri etsimään tekijää, joka on ratkaisukeskeinen ajattelija, ei pelkkä tekninen suorittaja. 

Lopuksi

Osaavan datainsinöörin tunnistaminen ei ole rakettitiedettä, mutta se vaatii oikeita kysymyksiä, aitoa kiinnostusta ja ripauksen malttia. Toivottavasti tämä lista auttaa sinua seuraavassa rekryprosessissa!

Ja jos kaipaat sparrausta rekryyn tai lisäammattilaisia dataprojekteihin, autamme mielellämme. Ota meihin yhteyttä.