Data engineerek Veszprémben: Vélemények és kedvező árak

Data Engineer magánügyfeleknek Veszprémben

A Data Engineer feladata az, hogy az adatok ne szétszórt táblákban, nehézkes mentésekben és kézzel javított listákban éljenek, hanem használható rendszerben. Ez magánügyfeleknél is gyakori igény, nem csak nagy cégeknél. Van, aki családi vállalkozás adatait szeretné rendbe tenni. Más webáruházból, számlázóból, hirdetési felületből vagy régi adatbázisból akar átlátható kimutatást. Veszprémben sok feladat nem teljes állású embert kíván, hanem pontosan meghatározott munkát, amelyet egy tapasztalt szakember néhány alkalommal vagy projektalapon el tud végezni.

A Data Engineer nem ugyanaz, mint egy általános informatikus. Az adatmérnök adatfolyamatokat épít, tisztítja a forrásokat, automatizálja az adatmozgatást, és figyel arra, hogy a végeredmény stabil legyen. Személy szerint én jobban szeretem, amikor az első beszélgetés nem a szoftverek nevéről szól, hanem arról, mire kell a végeredmény. Egy havi jelentéshez más megoldás kell, mint egy naponta frissülő készletfigyelőhöz. És más kell akkor is, ha valaki csak egy régi Excel rendszert szeretne kiváltani.

A Qjob.hu felületén különböző magánszakemberek ajánlatai között lehet keresni, nem egyetlen cég szolgáltatásáról van szó. Ez azért fontos, mert az adatkezelési feladatok mérete nagyon eltérő. Egy kisebb adatimport, egy hibás táblázat rendezése vagy egy teljes adatkapcsolat kiépítése nem ugyanabba az árkategóriába tartozik. Itt érdemes pontos leírással indulni, mert a jó ajánlat alapja az, hogy a szakember érti a forrást, a célt és a korlátokat.

Adatmérnöki feladatok röviden

Az adatmérnöki munka legtöbbször nem látványos, mégis ezen múlik, hogy egy kimutatásban lehet-e bízni. Ide tartozik az adatimport, az adatátalakítás, az adatbázisok összekapcsolása, a riportok előkészítése és az ismétlődő folyamatok automatizálása. Sok ügyfél csak annyit lát, hogy egy táblázat minden hónapban késik, tele van kézi javítással, és senki nem tudja biztosan, melyik verzió az igaz. Ilyenkor nem feltétlenül új rendszert kell venni. Gyakran elég egy jól felépített adatfolyamat.

Volt olyan eset, amikor egy ügyfél több évnyi rendelési adatot tartott külön fájlokban. A nevek, dátumok és termékkódok nem egységesen szerepeltek. Elsőre egyszerű összefűzésnek tűnt, de hamar kiderült, hogy a régi adatokban többféle írásmód és hiányzó mező van. A Data Engineer először szabályokat készített a tisztításhoz, majd olyan folyamatot adott át, amely később is újra futtatható volt. Nem volt varázslat. Csak rend lett ott, ahol előtte mindenki kézzel toldozott.

Sokan elrontják ott, hogy rögtön eszközt választanak. Kell egy adatbázis, kell egy irányítópult, kell egy felhőszolgáltatás. Lehet, hogy tényleg kell. De előbb azt kell látni, milyen adat érkezik, milyen gyakran, mennyire hibás, és ki fogja használni. Egy adatkezelési szakember akkor dolgozik jól, ha nem épít túl nagy rendszert egy kis feladathoz. De nem is hagy törékeny megoldást ott, ahol rendszeres használat várható.

Data Engineer árak és tipikus munkák

Az ár függ az adatok állapotától, a források számától, az automatizálás mélységétől és attól, mennyi egyeztetés kell. Olcsóbb megoldás is lehet jó, ha egyszeri adatjavításról van szó. De egy működő adatfolyamatnál a túl alacsony ár gyakran azt jelenti, hogy nincs elég tesztelés. Szerintem 15.000 forint alatt óránként ritkán kapni gondos adatkezelési munkát, főleg akkor, ha adatbázis, programozás és dokumentálás is szükséges.

Az árakat érdemes feladat szerint nézni, nem csak óradíj alapján. Egy rutinos adatmérnök drágábbnak tűnhet, de kevesebb visszakérdezéssel és kevesebb hibával dolgozik. Poén nélkül mondom, egy rosszul összerakott adatimport többe kerülhet, mint az elsőre drágább megoldás. Főleg akkor, ha később döntések épülnek a hibás számokra.

Szakember választása adatfeladatra

A jó választás nem mindig a legtöbb technológiát felsoroló profil. Magánügyfeleknek sokszor fontosabb, hogy a szakember egyszerűen magyarázzon, kérdezzen az adatok eredetéről, és ne ígérjen kész megoldást látatlanban. A Data Engineer munkája akkor lesz megbízható, ha az elején tisztázza a mezőket, az adatvédelmi kérdéseket, a hozzáférést és a végeredmény formáját.

Érdemes rákérdezni korábbi hasonló munkákra. Nem kell titkos ügyfélneveket kérni. Elég, ha el tudja mondani, milyen típusú adatot mozgatott, milyen hibákat talált, és hogyan ellenőrizte a végeredményt. A szakember legyen óvatos az éles adatokkal. Legyen mentés, próbaminta, és legyen világos, mit módosít. Ez különösen fontos, ha pénzügyi, ügyfél vagy rendelési adatok kerülnek elő.

Sok ügyfél azt hiszi, hogy a gyorsaság a fő érték. Bizonyos részeknél igen. De az adatmunka lassabb elemei, például a források ellenőrzése és a tesztelés, nem felesleges körök. Ha valaki egy teljes migrációra egyetlen rövid üzenet alapján fix árat ad, én óvatos lennék. Nem biztos, hogy rossz szakember, de lehet, hogy nem mérte fel a kockázatot.

Adatkezelés Veszprémben és környékén

Veszprémben az ilyen feladatok gyakran helyi szolgáltatókhoz, kisebb kereskedőkhöz, műhelyekhez, tanácsadókhoz vagy otthoni vállalkozásokhoz kötődnek. A személyes egyeztetés néha hasznos, például amikor régi gépen futó programból kell adatot kinyerni, vagy a hozzáférések csak helyben érhetők el. De sok adatkezelési munka távolról is elvégezhető, ha a fájlok és jogosultságok biztonságosan átadhatók.

A helyi jelleg nem csak a találkozó miatt számít. Egy veszprémi vállalkozásnál gyakori, hogy az adatok több kis rendszerben vannak. Számlázó, raktárlista, ügyfélnyilvántartás, webes űrlap, kézzel vezetett táblázat. A környéken, például Balatonfüred, Ajka, Herend vagy Várpalota irányából is érkezhetnek hasonló kérések. Ilyenkor a távolság kevésbé fontos, mint az, hogy az adatmérnök értse a mindennapi működést.

Ha személyes munka kell, érdemes előre leírni, milyen géphez, programhoz vagy hálózathoz kell hozzáférni. Ha minden távoli, akkor is fontos a biztonságos fájlátadás. Ne küldjön senki érzékeny adatot védelem nélkül. Inkább mintaadatot adjon első körben. Ebből a szakember már látja a szerkezetet, és nem kerülnek feleslegesen személyes adatok több helyre.

Előkészítés a Data Engineer munkához

A feladat gyorsabban indul, ha az ügyfél összegyűjti a forrásokat és röviden leírja a kívánt eredményt. Nem kell szakmai nyelven írni. Elég annyi, hogy honnan jön az adat, milyen gyakran kell frissíteni, és milyen formában lenne használható. Egy táblázat, egy rövid folyamatleírás vagy pár képernyőkép sokat segít.

Jó előkészítés lehet egy minta fájl is. Ebben szerepelhet néhány sor valós vagy anonimizált adattal. Így a szakember látja a dátumformátumot, az elválasztókat, a hiányzó értékeket és a hibás mintákat. Ha adatbázisról van szó, akkor a táblák neve, a mezők listája és a célrendszer leírása is hasznos. Nem kell mindent tökéletesen tudni. De minél tisztább a kiindulás, annál pontosabb az ajánlat.

Magánügyfeleknél gyakori probléma, hogy a hozzáférések nincsenek rendben. Valaki tud belépni, valaki nem, a régi jelszó nincs meg, az export gomb csak egy régi felületen érhető el. Ezt jobb az elején tisztázni. A Data Engineer nem tud felelősen dolgozni, ha csak részleges adathoz fér hozzá, miközben teljes eredményt várnak tőle.

Automatizálás és hibák megelőzése

Az automatizálás nem azt jelenti, hogy mindent bonyolulttá kell tenni. Néha elég egy ellenőrzött importlépés, egy mentési szabály, vagy egy olyan fájlszerkezet, amelyet később könnyű újra használni. Máskor időzített folyamat kell, naplózással és hibajelzéssel. A kettő között nagy különbség van árban és felelősségben is.

Po mojmu opytu, a legjobb adatfolyamat az, amelyet az ügyfél is nagyjából ért. Nem kell programoznia. De tudnia kell, hol indul, hol ér véget, és mit jelent, ha hibaüzenet jön. Sok feszültség abból lesz, hogy a kész megoldás fekete doboz marad. Aztán fél év múlva senki nem meri megérinteni.

A hibák megelőzéséhez kell néhány egyszerű szabály. Legyen mentés a régi adatokról. Legyen próba futtatás. Legyen ellenőrzött darabszám, például hány sor érkezett és hány sor ment tovább. Legyen dokumentálva, mit kell tenni, ha változik a forrásfájl neve vagy szerkezete. Ezek apróságnak tűnnek, de a hétköznapi használatban sok bosszúságot előznek meg.

Egy jó adatkezelési megoldás nem hangos. Egyszerűen működik, és nem kell minden hónapban újra kitalálni. Ezért érdemes nem csak azt kérni, hogy készüljön el a feladat, hanem azt is, hogy legyen átadható és ellenőrizhető. Veszprémben vagy távolról dolgozva is ez adja a különbséget egy gyors javítás és egy tartós megoldás között.