Trong thời đại bùng nổ dữ liệu, việc khai thác và quản lý dữ liệu không chỉ dừng lại ở quy mô phân tích cơ bản, mà còn mở rộng thành những hệ thống phức tạp, đòi hỏi quy trình quản trị và chiến lược rõ ràng. Hai vai trò quan trọng nhất, có thể coi là “xương sống” trong bất kỳ tổ chức nào hướng đến data-driven (tức lấy dữ liệu làm trọng tâm), chính là Data Architect và Data Engineer. Vậy thì giữa Data Architect vs Data Engineer khác nhau và giống nhau như thế nào, làm sao để biết bạn phù hợp với vị trí nào hơn?
Đọc bài viết sau để hiểu rõ:
- Data Architect là gì và Data Engineer là gì
- So sánh chi tiết về vai trò, kỹ năng, công cụ làm việc,… của hai vai trò
- Làm thế nào để người làm dữ liệu xác định được công việc phù hợp
Data Architect vs Data Engineer: Tổng quan vai trò
Trước khi so sánh, hãy nhớ rằng Data Architect và Data Engineer giống nhau ở bốn điều:
- (1) Cả hai đều cố gắng giữ cho dữ liệu chảy liên tục, sạch và đúng lúc;
- (2) Hằng ngày họ đều dùng SQL, làm ETL và làm việc với Cloud cùng các công nghệ Big Data;
- (3) Cả hai cùng chịu trách nhiệm bảo mật và quản trị dữ liệu;
- (4) Họ đều phải giỏi giải quyết vấn đề và giao tiếp với nhiều nhóm khác nhau.
Chính vì chia sẻ những điểm này mà không ít người đánh đồng hai vị trí này, bởi cả hai đều làm việc với dữ liệu và đều đóng vai trò quan trọng để giữ cho “dòng chảy dữ liệu” được liên tục. Các tình huống nhầm lẫn thường gặp:
- Bạn ứng tuyển vị trí Data Engineer, nhưng nhà tuyển dụng lại hỏi vô cùng chi tiết về mô hình dữ liệu và chiến lược quản trị? Đây là ví dụ điển hình khi nhà tuyển dụng muốn xác định bạn có hiểu sâu về kiến trúc dữ liệu hay chưa.
- Hoặc bạn thích tư duy tổng quan, định hướng công nghệ dài hạn, nhưng lại phân vân liệu vai trò Data Engineer hay Data Architect sẽ mang đến lộ trình phát triển tốt hơn? Băn khoăn này bắt nguồn từ việc chưa phân biệt rõ ràng hai vị trí.
Tuy nhiên, nếu đi sâu vào phân tích, chúng ta sẽ thấy rằng Data Architect và Data Engineer có sự khác biệt lớn về mục tiêu công việc, trọng trách, và kỹ năng cần thiết.
Một cách khái quát:
- Data Architect là người “vẽ bản thiết kế” (blueprint) cho toàn bộ hệ thống dữ liệu của doanh nghiệp. Data Architect đưa ra các quyết định quan trọng như nên dùng nền tảng Cloud nào, làm sao để dữ liệu được quản lý tập trung nhưng vẫn đáp ứng các quy định pháp lý (compliance), hay làm sao để tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống cũ (legacy system) sang mô hình hiện đại hơn.
- Data Engineer là người “xây dựng” (build) các pipeline và hạ tầng thực thi, biến tầm nhìn của Data Architect thành hiện thực. Data Engineer viết code rất nhiều, từ việc thiết kế luồng ETL, tối ưu pipeline đến xây dựng các module tự động trích xuất dữ liệu từ hàng loạt nguồn.
Cả hai vai trò là “cặp đôi hoàn hảo” giúp doanh nghiệp tận dụng dữ liệu một cách tối ưu, và đáp ứng các yêu cầu ngày càng cao về tốc độ, hiệu suất, bảo mật.
Đặc biệt, cả 2 vị trí đều cần quan tâm sâu sắc đến kiến trúc dữ liệu (data architecture). Tầm nhìn, kế hoạch, và cấu trúc hạ tầng do Data Architect tạo ra chính là kim chỉ nam, là bản vẽ cho Data Engineer trong suốt hành trình xây dựng và vận hành các giải pháp dữ liệu.
Pooja Jain – Senior Data Engineer tại Globant, LinkedIn Top Voice 2024, giảng viên LinkedIn Learning, sở hữu hai chứng chỉ AWS & GCP. Cô đăng lại câu trích dẫn này trên LinkedIn và Medium để kêu gọi cộng đồng kỹ sư dữ liệu chú ý hơn tới kiến trúc dữ liệu, xem đây là nền tảng giúp định hướng, tối ưu chi phí và bảo đảm chất lượng hệ thống. Với hơn 8 năm kinh nghiệm thực chiến và 150 000+ người theo dõi, nhận định của Pooja được xem là nguồn tham khảo uy tín khi bàn về vai trò của kiến trúc dữ liệu.
Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ đi vào phân tích cụ thể về vai trò – trách nhiệm, kỹ năng – công cụ, và lộ trình phù hợp cho mỗi vị trí. Mục tiêu là giúp bạn, dù đang là người mới hay đã có kinh nghiệm, đều có thể đánh giá chính xác năng lực, mong muốn, và từ đó lựa chọn được con đường phát triển sự nghiệp trong ngành Dữ liệu.
Data Architect vs Data Engineer: Chi tiết vai trò và trách nhiệm
Data Architect – Người tạo bản thiết kế tổng thể
(a) Xây dựng kiến trúc dữ liệu toàn diện và bảo mật
Data Architect chịu trách nhiệm “vẽ” nên bức tranh tổng quan về cách dữ liệu sẽ được luân chuyển, lưu trữ, và quản trị trong tổ chức. Họ phân tích yêu cầu kinh doanh, yêu cầu pháp lý, và xu hướng công nghệ để tạo nên một cấu trúc dữ liệu vững chắc, từ việc lựa chọn hệ quản trị (SQL hay NoSQL), thiết kế phân vùng (partitioning), mô hình hoá dữ liệu (ERD, dimensional modeling), đến việc tối ưu chi phí và bảo mật trên môi trường on-premises hoặc Cloud.
Bên cạnh đó, Data Architect còn đảm bảo tính bảo mật (security) và tuân thủ quy định (compliance) cho toàn bộ vòng đời dữ liệu. Điều này bao gồm mã hoá dữ liệu (data encryption), quản trị quyền truy cập (access control), cũng như theo dõi (monitoring) và ghi log mọi hoạt động liên quan đến dữ liệu.
(b) Đưa ra chiến lược quản lý dữ liệu, định hướng công nghệ
Là “kiến trúc sư” của dữ liệu, họ thường nắm quyền quyết định về công nghệ cốt lõi, công cụ, cũng như phương pháp quản lý dữ liệu. Họ giải đáp những câu hỏi quan trọng như:
- “Doanh nghiệp nên sử dụng Data Warehouse, Data Lake, hay mô hình Lakehouse?”
- “Khi nào nên dùng ETL so với ELT?”
- “Làm sao để triển khai mô hình Data Mesh trong bối cảnh tổ chức có nhiều phòng ban với yêu cầu đặc thù?”
Theo Armando Vázquez – một Data Architect có nhiều bài viết chia sẻ trên Medium: “Data Architect thường phải cân bằng giữa nhiều yếu tố như: chi phí, khả năng mở rộng, bảo mật, và trải nghiệm người dùng nội bộ.”
(c) Hướng dẫn kỹ thuật cho các nhóm dữ liệu, đặc biệt là Data Engineer
Một Data Architect giỏi không chỉ dừng ở thiết kế mà còn phải hiểu được Data Engineer sẽ cần gì để triển khai. Thông qua tài liệu kiến trúc (có thể là bản thiết kế chi tiết hoặc mô hình ERD), Data Architect giải thích cách dữ liệu di chuyển qua các tầng (stage layer, raw layer, curated layer, vv.), quy định tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu, và đề xuất giải pháp lưu trữ (chẳng hạn: “Nên triển khai file dạng parquet cho Big Data” hay “Dùng bảng partition theo ngày tháng”).
“Từ yêu cầu trừu tượng của doanh nghiệp, Data Architect phải chuyển hoá thành blueprint cụ thể để Data Engineer thực hiện.” – Armando Vázquez
(d) Đảm bảo dữ liệu dễ truy cập, đáng tin cậy và phù hợp với mục tiêu doanh nghiệp
Tất cả những công việc trên nhằm mục tiêu cuối cùng: dữ liệu phải sẵn sàng, chính xác và phù hợp cho các mục đích kinh doanh.
Data Architect chịu trách nhiệm thiết kế, giám sát, và liên tục điều chỉnh để kiến trúc dữ liệu đáp ứng thay đổi về quy mô và định hướng của doanh nghiệp.
Data Engineer – Người hiện thực hóa tầm nhìn
(a) Triển khai các pipeline xử lý dữ liệu từ thiết kế của Data Architect
Data Engineer là “builder” – người trực tiếp xây dựng và duy trì hệ thống pipeline (ETL hoặc ELT). Điều này đòi hỏi kỹ năng cao về coding (Python, Java, Scala, v.v.), cũng như am hiểu về các công cụ xử lý dữ liệu phân tán như Spark, Hadoop, hoặc các dịch vụ Cloud như AWS Glue, GCP Dataflow, Azure Data Factory.
Khi Data Architect “vẽ” ra mô hình luồng dữ liệu (data flow), Data Engineer thực hiện hoá mô hình bằng cách viết các job để trích xuất (extract) từ nhiều nguồn (DB, API, file system), transform (làm sạch, chuẩn hoá, gắn nhãn, v.v.), rồi load (đưa vào data lake hoặc data warehouse). Họ phải chú ý đến việc tối ưu pipeline để giảm thiểu thời gian chạy và chi phí.
(b) Xử lý, làm sạch, tổ chức và lưu trữ dữ liệu
Công đoạn “làm sạch dữ liệu” (data cleansing) và “tái cấu trúc dữ liệu” (data wrangling) chiếm phần lớn thời gian của Data Engineer. Họ phải xử lý các vấn đề như dữ liệu thiếu, dữ liệu trùng lặp, dữ liệu không nhất quán, v.v. Đồng thời, Data Engineer còn thiết kế cách thức lưu trữ sao cho tiết kiệm tài nguyên nhưng vẫn đảm bảo dễ dàng khai thác (chẳng hạn: lựa chọn giữa lưu trữ dạng parquet trên S3 hoặc xây dựng bảng trong Redshift, Snowflake).
(c) Tối ưu hóa hiệu suất, độ tin cậy và khả năng mở rộng của hệ thống dữ liệu
Sau khi xây dựng pipeline, Data Engineer phải liên tục theo dõi (monitor) và cải tiến (optimize) hiệu năng. Một pipeline chậm trễ vài phút có thể ảnh hưởng đến các báo cáo quan trọng trong kinh doanh. Do đó, việc sử dụng các mô hình partitioning, indexing, caching phù hợp, cũng như điều chỉnh tài nguyên cluster (Spark executor, memory, CPU) là nhiệm vụ quan trọng của họ.
Đọc thêm: Data Engineer: Công việc, Kỹ năng, Mức lương thế nào?
Data Architect vs Data Engineer: Kỹ năng và Công cụ
Dưới đây là một bảng so sánh mở rộng, giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về hai vị trí này. Thông tin được chắt lọc từ nhiều nguồn (bao gồm chia sẻ của Armando Vázquez, Pooja Jain, và kinh nghiệm thực tiễn trong ngành của tác giả).
| Kỹ năng/Công cụ | Data Architect | Data Engineer |
| Chiến lược dữ liệu (Data Strategy) | – Chủ động quyết định mô hình quản lý dữ liệu (Data Lake, Lakehouse, Warehouse, v.v.)
– Xây dựng quy trình và tiêu chuẩn quản trị (governance) – Lựa chọn công nghệ, công cụ phù hợp với tầm nhìn kinh doanh |
– Phải hiểu rõ chiến lược để triển khai pipeline phù hợp
– Thường ít tham gia trực tiếp vào việc ra quyết định công nghệ cấp vĩ mô, chủ yếu tập trung vào giải pháp kỹ thuật cụ thể (e.g., sử dụng Spark, Airflow, v.v.) |
| Cloud và DevOps | – Am hiểu nhiều nền tảng (AWS, Azure, GCP) để chọn giải pháp tối ưu
– Xây dựng kiến trúc High Availability (HA), Disaster Recovery (DR), tính bảo mật (security) – Chỉ dẫn về CI/CD, khuyến nghị mô hình DevOps |
– Sử dụng Cloud để thiết lập và duy trì pipeline (e.g., AWS Glue, Azure Data Factory) – Triển khai CI/CD cho việc cập nhật pipeline, testing, monitoring – Thiết lập logging, alerting, scaling tự động |
| Kiến thức về Hệ quản trị CSDL (SQL, NoSQL) | – Chọn loại CSDL phù hợp (OLTP, OLAP, NoSQL, Time-series DB, v.v.) dựa trên yêu cầu
– Định nghĩa mô hình quan hệ, bảng, schema, và quan sát tương tác giữa các hệ thống |
– Tối ưu truy vấn, xây dựng index, partition
– Thiết kế bảng, store procedure (nếu cần), xử lý transaction hay big data – Am hiểu ACID, CAP theorem, consistency models để tối ưu cụ thể cho pipeline |
| Công cụ chủ đạo | – ERD (Entity Relationship Diagram), Dimensional Modeling
– Data Modeling nâng cao: Kimball, Inmon, Data Vault – Các nền tảng quản lý Metadata, Data Catalog (e.g. Apache Atlas, Alation) – Công cụ giám sát chi phí, hiệu năng |
– Thành thạo SQL, Python, Spark, Airflow, Kafka, Hive, v.v. – Công cụ Big Data (Hadoop ecosystem), streaming real-time (Spark Streaming, Flink), Dataflow, Databricks – Quen thuộc với Docker, Kubernetes để triển khai môi trường |
| Data pipeline (ETL/ELT) | – Định nghĩa kiến trúc ETL vs ELT, xác định trình tự, tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu
– Quyết định metadata schema, quản lý lineage (dòng dõi dữ liệu) |
– Thực hiện việc coding pipeline (lập lịch, giám sát, xử lý lỗi) – Thiết lập cơ chế retry, checkpoint, backfill dữ liệu – Tối ưu hiệu suất, cân nhắc phân chia batch/streaming, incremental load, v.v. |
| Giao tiếp với Stakeholder | – Mức độ cao: thường xuyên tương tác với lãnh đạo, khách hàng nội bộ, phòng ban khác nhau, thậm chí đối tác
– Giải thích ngôn ngữ kỹ thuật phức tạp sang ngôn ngữ kinh doanh, phân tích ROI, TCO (Total Cost of Ownership) |
– Mức độ vừa phải: chủ yếu làm việc với team nội bộ (Data team, DevOps, QA) để thực thi pipeline
– Có thể tham gia họp với product manager, BA (Business Analyst) để hiểu yêu cầu, nhưng ít khi đàm phán trực tiếp với lãnh đạo cấp cao |
| Khả năng Coding | – Cần biết code ở mức cơ bản/trung bình để đọc hiểu, review, và chỉ dẫn giải pháp
– Thường tập trung thiết kế và quản lý tổng thể hơn là coding hằng ngày |
– Coding là công việc hằng ngày (Python, Scala, Java, SQL) – Xây dựng, gỡ lỗi, bảo trì các job xử lý dữ liệu, script tự động hóa, v.v. |
| Khả năng thiết kế hệ thống | – Rất quan trọng: thiết kế tổng thể, quy hoạch hạ tầng, mô hình dữ liệu
– Phải có tư duy hệ thống, tính toán đến tính khả dụng, chịu lỗi, mở rộng, bảo trì lâu dài |
– Thiết kế chi tiết các workflow, DAG (Airflow) hoặc Spark job – Tối ưu cấu trúc file, partition, storage format, v.v. nhằm đạt hiệu suất cao |
Lưu ý: Ở một số tổ chức nhỏ, ranh giới này có thể bị “mờ” vì cùng một cá nhân có thể kiêm cả Data Architect và Data Engineer. Tuy nhiên, trong các doanh nghiệp lớn, đặc biệt là nơi có khối lượng dữ liệu khổng lồ, hai vị trí này thường được phân tách rõ để tối ưu hoá chuyên môn.
Để mở rộng hơn nữa, ta hãy cùng đi sâu vào một số khía cạnh thường ít được nhắc đến nhưng rất quan trọng khi so sánh Data Architect và Data Engineer.
So sánh chuyên sâu Data Architect vs Data Engineer
Góc độ quản trị dữ liệu (Data Governance)
- Data Architect thường là người đề xuất và thiết lập các quy tắc (policy) quản trị dữ liệu, bao gồm phân quyền, chất lượng dữ liệu (data quality), và tiêu chuẩn metadata. Họ phải đảm bảo sự tuân thủ về pháp lý (chẳng hạn GDPR ở châu Âu, CCPA ở California) hay các quy định ngành (HIPAA trong y tế, PCI-DSS trong thanh toán).
- Data Engineer cần tuân thủ các quy tắc này trong quá trình xây dựng pipeline. Ví dụ, nếu có dữ liệu nhạy cảm (PII – Personally Identifiable Information), Data Engineer phải thực hiện mã hoá hoặc ẩn danh (anonymization) dựa trên hướng dẫn.
Vấn đề chi phí và tối ưu tài nguyên
- Data Architect phải tính toán “bài toán kinh tế” của hạ tầng dữ liệu: dung lượng lưu trữ, băng thông, chi phí vận hành, giấy phép phần mềm. Họ lập kế hoạch sao cho tổ chức không bị “bội chi” và vẫn đảm bảo hiệu suất.
- Data Engineer có thể đề xuất cách tối ưu hoá cụ thể, như chuyển đổi file CSV thành Parquet, bật nén (compression), hoặc tắt những job không cần thiết vào giờ thấp điểm. Họ là người thực hiện tối ưu ở mức “hands-on.”
Khả năng tích hợp với nhiều hệ thống
- Data Architect quan sát toàn cảnh, nhận biết cách dữ liệu luân chuyển giữa nhiều hệ thống: CRM, ERP, trang web, ứng dụng di động, v.v. Họ phải xác định được quy trình đồng bộ (synchronization) và luồng sự kiện (event-driven) ra sao để dữ liệu không bị tắc nghẽn.
- Data Engineer thường phải “nối” những điểm này bằng code hay bằng các công cụ tích hợp (talend, SSIS, Kafka Connect, v.v.), đồng thời xử lý bất kỳ lỗi kết nối, sai định dạng, hay thay đổi schema nào phát sinh.
Tương lai của Data Architect vs Data Engineer
- Data Architect có xu hướng chuyển sang các vai trò ở cấp cao hơn như Chief Data Officer (CDO) hoặc Director of Data & Analytics. Họ sẽ đứng ở tầm nhìn chiến lược cao nhất, chi phối toàn bộ “văn hoá dữ liệu” của doanh nghiệp.
- Data Engineer có thể phát triển lên Senior Data Engineer, Data Engineering Manager, hoặc mở rộng sang Machine Learning Engineer nếu họ quan tâm đến AI/ML. Một số sẽ tiếp tục đi sâu vào Platform Engineer hoặc Infrastructure Engineer trong bối cảnh Cloud phát triển.
Đọc thêm: Lương Data Engineer 2025: Làm thế nào để nâng cao lương?
Data Architect vs Data Engineer: Vai trò nào phù hợp với bạn?
Nếu bạn yêu thích “vẽ chiến lược, chọn công nghệ, thiết kế hệ thống”
Khi bạn say mê việc phác thảo sơ đồ tổng thể, mô hình hoá các quan hệ giữa dữ liệu, và cảm thấy hứng thú với việc đánh giá, lựa chọn các công nghệ phù hợp với mục tiêu kinh doanh – đó là dấu hiệu bạn thiên về Data Architect.
Data Architect yêu cầu tư duy hệ thống, tầm nhìn xa, và kỹ năng giao tiếp với các phòng ban. Nếu bạn hứng thú với việc định hình “bộ xương sống” cho hệ thống dữ liệu, giải quyết bài toán “làm sao để dữ liệu luôn sẵn sàng và an toàn” ở cấp vĩ mô, thì đây có thể là vị trí lý tưởng.
Nếu bạn yêu thích “coding, làm việc với dữ liệu thực tế, tối ưu pipeline”
Nếu mỗi ngày bạn muốn “chạm tay” vào code, trích xuất dữ liệu, xử lý logic, tối ưu hiệu năng, và bạn ưa thích việc thấy kết quả nhanh chóng (chẳng hạn pipeline chạy nhanh hơn, chi phí giảm đi, dữ liệu sạch hơn) – thì Data Engineer là con đường rõ ràng.
Data Engineer đòi hỏi tư duy giải quyết vấn đề “sát mặt đất,” thường xuyên phải debugging, tối ưu query, và liên tục update kỹ năng về các framework, nền tảng Big Data.
Lộ trình phát triển gợi ý
Rất nhiều người bắt đầu từ vị trí Data Engineer, sau đó dần chuyển sang Data Architect khi họ đã nắm bắt cách thức luồng dữ liệu vận hành, có kinh nghiệm thực chiến với các công cụ, và mong muốn định hướng chiến lược ở quy mô lớn hơn.
Trong một số trường hợp, một Data Scientist muốn mở rộng sang mảng hạ tầng dữ liệu cũng có thể tìm đến Data Engineer trước, hoặc thậm chí hướng tới Data Architect khi họ yêu thích kiến trúc.
Mấu chốt là: Hiểu rõ thế mạnh và sở thích của mình để chọn hướng đi. Không có lộ trình “mặc định” nào bắt buộc, mà tuỳ thuộc vào bối cảnh tổ chức, xu hướng thị trường, và tham vọng cá nhân.
Câu hỏi thường gặp về Data Architect vs Data Engineer
Data Engineer có thể trở thành Data Architect không?
Hoàn toàn có thể. Trên thực tế, phần lớn Data Architect trong ngành đều có nền tảng từ Data Engineer hoặc Database Administrator (DBA). Họ bắt đầu bằng việc “lăn xả” vào các dự án pipeline, xử lý data real-time, batch, v.v. Dần dần, họ xây dựng tầm nhìn tổng quan, hiểu được điểm mạnh – điểm yếu của từng công nghệ, rồi từ đó chuyển sang thiết kế chiến lược.
Quá trình làm Data Engineer giúp họ “thấm nhuần” tư duy kỹ thuật, biết đâu là điểm nghẽn (bottleneck), đâu là cách tổ chức dữ liệu tối ưu. Khi lên làm kiến trúc, họ có lợi thế lớn về kinh nghiệm thực tế.
Ai là người “vẽ” hệ thống, ai là người “xây”?
- Data Architect: “Vẽ” ở đây nghĩa là thiết kế tổng thể, xác định mô hình, lộ trình dữ liệu, tiêu chuẩn bảo mật, v.v.
- Data Engineer: “Xây” tức là thực thi, lập trình pipeline, triển khai mô hình, biến bản thiết kế thành hệ thống chạy được.
Đây là mối quan hệ tương tự như kỹ sư xây dựng (Civil Engineer) và kiến trúc sư (Architect) trong ngành xây dựng. Một người lên bản thiết kế, người kia triển khai nó thành công trình thực tế.
Công việc của Data Engineer có bị thay thế bởi tự động hóa/AI không?
Trong giai đoạn hiện tại, câu trả lời là “Chưa.” Nhiều công cụ tiên tiến có thể tự động hoá một phần khâu chuyển đổi dữ liệu, thậm chí tự gợi ý cấu trúc pipeline. Tuy nhiên, vẫn cần con người để đánh giá chất lượng, xử lý các case phức tạp (ví dụ: logic kinh doanh đòi hỏi tri thức domain, hoặc khi xảy ra lỗi ngoại lệ hiếm).
AI/ML hay Automated Data Pipeline có thể hỗ trợ, nhưng chưa thể thay thế hoàn toàn năng lực sáng tạo, xử lý tình huống, và tinh chỉnh tối ưu.
Data Architect có cần biết code không?
Có, nhưng không nhất thiết phải “pro” như Data Engineer. Một Data Architect cần hiểu cốt lõi cách hoạt động của các ngôn ngữ và framework phổ biến (Python, SQL, Spark, v.v.) để đưa ra quyết định thiết kế chính xác và khả thi. Họ có thể phải review code, phân tích log, hoặc xử lý khi có sự cố liên quan đến luồng dữ liệu. Nhưng công việc chính của họ vẫn là thiết kế và giám sát chiến lược, thay vì coding chi tiết mỗi ngày.
Đọc thêm: Lộ trình Data Engineer: Từ nền tảng đến thực chiến
Data Architect vs Data Engineer: Làm sao để biết mình hợp với vai trò nào?
Hãy bắt đầu bằng cách tham gia vào những dự án nhỏ hoặc tự học, tự làm các mini project:
- Nếu bạn thấy thích thú khi viết code, gỡ lỗi, chạy thử pipeline, quan sát kết quả trên giao diện giám sát, đam mê tối ưu hóa từng dòng lệnh, thì bạn có thể phù hợp với Data Engineer.
- Nếu bạn thích vẽ diagram, mô hình hoá các bảng, phân tích luồng dữ liệu, đặt ra câu hỏi về bảo mật, SLA, khả năng mở rộng, và đặc biệt là thích giao tiếp với nhiều nhóm khác nhau để giải quyết các vấn đề vĩ mô, thì Data Architect là lựa chọn tốt.
Thêm vào đó, bạn có thể nói chuyện với người đi trước, hoặc đọc các tài liệu chính thống từ AWS, Azure, GCP về “Architecture” và “Engineering” để tìm ra sở thích thực sự. Có những người khi đọc tài liệu về K8s hay Spark thì “thích mê,” nhưng khi chuyển sang mô hình hoá ERD thì chán. Ngược lại cũng có người mê mẩn việc lập kế hoạch dài hơi, giao tiếp cùng nhiều stakeholder.
Tổng kết Data Architect vs Data Engineer
Cả Data Architect và Data Engineer đều là “mảnh ghép” không thể thiếu trong bức tranh Dữ liệu hiện đại. Data Architect “vẽ” nên chiến lược, mô hình tổng thể; Data Engineer “xây” các pipeline để đưa chiến lược ấy vào thực tiễn. Nếu bạn mê thiết kế hệ thống và tương tác với nhiều stakeholder, hãy trở thành Data Architect. Nếu bạn thích coding, tối ưu hóa xử lý dữ liệu, Data Engineer là lựa chọn tuyệt vời. Quan trọng nhất, hãy không ngừng học hỏi và cập nhật công nghệ.