بحران پنهان مهندسی داده: چرا کمبود متخصصان این حوزه زنگ خطر بزرگی است؟

مهندسی داده؛ ستون فقرات تحول دیجیتال که در حال نادیده گرفته شدن است

در دنیای فناوری، داده حکم طلا را دارد. شرکت‌ها میلیاردها دلار برای ایجاد پلتفرم‌های داده، پردازش‌های بلادرنگ و تحلیل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کنند.

اما یک چالش بزرگ در حال شکل‌گیری است: ما به تعداد کافی مهندس داده‌ی متخصص نداریم!

به عنوان فردی که بیش از یک دهه در مهندسی داده فعالیت داشته و پروژه‌های بزرگی در زمینه مهاجرت داده، بهینه‌سازی پردازش اسپارک و ایرفلو را رهبری کرده‌ام، رشد این بحران را از نزدیک مشاهده کرده‌ام.

تقاضا برای مهندسان داده سر به فلک کشیده است، اما عرضه‌ی نیروی متخصص همچنان محدود باقی مانده است.

چرا تمرکز بیش از حد روی علم داده، مشکل‌ساز شد؟

سال‌ها، شرکت‌ها اولویت خود را روی استخدام دانشمندان داده قرار دادند و تصور کردند که این افراد می‌توانند موتور محرک نوآوری باشند.

اما مشکل کجاست؟

• بدون زیرساخت مناسب و خطوط پردازش داده‌ی بهینه، دانشمندان داده کارایی لازم را ندارند!
• داده‌های بی‌کیفیت، عملکرد ضعیف کوئری‌ها و نبود زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر باعث شده بسیاری از پروژه‌های هوش مصنوعی و تحلیلی به شکست‌های پرهزینه تبدیل شوند.

حتی اکنون، آگهی‌های شغلی برای مهندسان داده از دانشمندان داده پیشی گرفته است، اما دانشگاه‌ها همچنان تمرکز خود را بر علم داده گذاشته‌اند و دوره‌های آموزشی نیز فقط سطحی‌ترین مباحث مهندسی داده را پوشش می‌دهند.

چرا استارتاپ‌ها و شرکت‌های متوسط از رقابت برای جذب مهندسان داده بازمانده‌اند؟

یکی دیگر از دلایل این بحران، جذب گسترده‌ی مهندسان داده توسط غول‌های فناوری مانند گوگل، آمازون و مایکروسافت با پرداخت حقوق‌های نجومی است.

🔹 بسیاری از استارتاپ‌ها و شرکت‌های متوسط ماهِ‌ها به دنبال استخدام متخصصان مناسب می‌گردند اما موفق نمی‌شوند.

🔹 مهندسان داده‌ای که در شرکت‌های کوچک‌تر استخدام می‌شوند، ناچارند چندین نقش را همزمان ایفا کنند: معمار داده، مهندس زیرساخت و حتی مسئول DevOps، که این فشار کاری منجر به فرسودگی شغلی و نرخ بالای استعفا می‌شود.

هوش مصنوعی جایگزین مهندسان داده خواهد شد؟ یک باور اشتباه!

با پیشرفت ابزارهای ETL خودکار و پلتفرم‌های هوشمند پردازش داده، برخی تصور می‌کنند که مهندسی داده به‌زودی کاملاً خودکار خواهد شد.

اما این یک باور اشتباه و خطرناک است.

✅ هوش مصنوعی می‌تواند سرعت و بهره‌وری را افزایش دهد، اما قادر به طراحی معماری‌های مقیاس‌پذیر و رفع مشکلات پیچیده‌ی داده نیست.

✅ با گسترش یادگیری ماشین و پردازش‌های هوش مصنوعی، نیاز به مهندسان داده بیشتر از قبل خواهد شد.

چگونه می‌توان این بحران را حل کرد؟

برای جلوگیری از گسترش این بحران، شرکت‌ها باید رویکرد خود را تغییر دهند:

✔ به‌جای رقابت بر سر تعداد محدودی از متخصصان، نیروهای موجود را آموزش دهند: بسیاری از برنامه‌نویسان، مهندسان نرم‌افزار و مدیران پایگاه داده می‌توانند با آموزش مناسب، به مهندسان داده‌ی توانمند تبدیل شوند.

✔ دانشگاه‌ها و بوت‌کمپ‌ها باید دوره‌های عملی مهندسی داده ارائه دهند:
✅ مفاهیم پایه مهندسی داده و ابزارهایی اسپارک، ایرفلو، کوبرنتیز و معماری‌های ابری باید بخش کلیدی آموزش‌های مهندسی داده باشند.

✔ شرکت‌ها باید بر روی نگهداشت نیروی انسانی تمرکز کنند:
✅ حقوق‌های رقابتی کافی نیستند؛ ایجاد تعادل بین کار و زندگی، مسیر شغلی مشخص و منتورینگ تخصصی ضروری است.

آینده متعلق به شرکت‌هایی است که در مهندسی داده سرمایه‌گذاری می‌کنند!

بحران کمبود مهندسان داده واقعی است و در حال بدتر شدن است.

🔹 شرکت‌هایی که این چالش را نادیده بگیرند، به زودی با مشکلات مقیاس‌پذیری مواجه خواهند شد.

🔹 اما سازمان‌هایی که روی ایجاد تیم‌های قدرتمند مهندسی داده سرمایه‌گذاری کنند، یک مزیت رقابتی پایدار خواهند داشت.

پ.ن : عکس اصلی مقاله از Unsplash برداشته شده است.