Trong thời đại số, Data Engineer trở thành một trong những vị trí quan trọng trong các doanh nghiệp, đặc biệt là trong các tổ chức tài chính. Vậy Data Engineer là gì và vai trò của Data Engineer trong Ngân hàng như thế nào? Hãy cùng tìm hiểu qua bài viết dưới đây. 

Data Engineer là gì?

Khái niệm cơ bản

Data Engineer là những "người xây dựng hệ thống dữ liệu". Họ tạo ra nền tảng để thu thập, xử lý, và lưu trữ dữ liệu một cách hiệu quả. Hãy tưởng tượng dữ liệu là nguyên liệu thô, còn Data Engineer giống như người xây dựng nhà máy để xử lý và vận chuyển những nguyên liệu đó đến đúng nơi. Công việc của họ không chỉ giúp tổ chức có dữ liệu sạch, sẵn sàng sử dụng, mà còn tối ưu hóa cách dữ liệu được quản lý.

Trong các lĩnh vực như ngân hàng, thương mại điện tử hay công nghệ, vai trò của Data Engineer đang trở thành trung tâm. Họ là người đứng sau mọi quy trình phân tích, báo cáo, và ra quyết định chiến lược.

Công việc chính của một Data Engineer

Data Engineer thực hiện nhiều nhiệm vụ quan trọng xoay quanh việc xây dựng và duy trì các hệ thống dữ liệu. Cụ thể:

• Xây dựng và duy trì hạ tầng dữ liệu: Thiết kế hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn (Big Data).
• Tạo luồng dữ liệu (Data Pipeline): Thu thập, xử lý và vận chuyển dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như hệ thống ngân hàng, giao dịch khách hàng, hoặc ứng dụng di động.
• Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu được lưu trữ theo đúng tiêu chuẩn và có thể sử dụng ngay.
• Tối ưu hiệu suất hệ thống: Xác định và khắc phục lỗi trong luồng dữ liệu để hệ thống hoạt động trơn tru.
• Phối hợp với các nhóm khác: Hỗ trợ đội ngũ Data Analyst và Data Scientist sử dụng dữ liệu hiệu quả để phân tích và dự đoán xu hướng.

Mỗi nhiệm vụ này đều đòi hỏi sự cẩn thận và tính chính xác cao, bởi bất kỳ lỗi nhỏ nào cũng có thể gây ảnh hưởng lớn đến cả hệ thống.

Các kỹ năng cần thiết của Data Engineer

Để trở thành một Data Engineer chuyên nghiệp, bạn cần sở hữu những kỹ năng sau:

• Hiểu biết về cơ sở dữ liệu: Làm việc với các hệ quản trị như SQL, NoSQL, hoặc hệ thống lưu trữ như Hadoop, Spark.
• Thành thạo lập trình: Các ngôn ngữ phổ biến như Python, Java, hoặc Scala là công cụ không thể thiếu.
• Xử lý dữ liệu lớn: Làm việc với các công cụ như Apache Kafka, AWS, hoặc Google Cloud để quản lý dữ liệu quy mô lớn.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề: Có khả năng tìm ra giải pháp nhanh chóng khi hệ thống gặp sự cố.
• Tư duy logic: Hiểu cách sắp xếp và tổ chức dữ liệu sao cho hiệu quả nhất.

Ngoài ra, trong môi trường ngân hàng, việc hiểu biết các tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu như GDPR hoặc PCI DSS cũng là yếu tố bắt buộc.

Vai trò của Data Engineer trong ngân hàng

Quản lý và tổ chức dữ liệu lớn (Big Data)

Trong ngân hàng, dữ liệu từ giao dịch, hành vi khách hàng và hoạt động kinh doanh mỗi ngày có thể lên tới hàng triệu dòng. Data Engineer chịu trách nhiệm thiết kế các hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu tập trung để quản lý toàn bộ khối lượng thông tin khổng lồ này.

Các hệ thống này phải đủ mạnh để xử lý lượng dữ liệu lớn (Big Data) mà không bị chậm hoặc mất mát dữ liệu. Qua đó, họ giúp ngân hàng nhanh chóng tìm ra thông tin quan trọng để hỗ trợ hoạt động kinh doanh.

Xây dựng Data Pipeline tự động hóa

Data Engineer giúp tạo ra các luồng dữ liệu tự động, gọi là Data Pipeline, để kết nối thông tin từ nhiều nguồn như chi nhánh ngân hàng, hệ thống ATM, và ứng dụng mobile banking.

Các Data Pipeline này đảm bảo dữ liệu được luân chuyển liên tục mà không bị gián đoạn, từ đó giảm thiểu sai sót trong quy trình xử lý. Điều này giúp các bộ phận khác trong ngân hàng luôn có dữ liệu chính xác và kịp thời để phân tích hoặc lập báo cáo.

Hỗ trợ phân tích và ra quyết định

Để đội ngũ phân tích và ban lãnh đạo có thể đưa ra các quyết định chính xác, dữ liệu phải được chuẩn hóa và sẵn sàng sử dụng. Data Engineer sẽ:

• Chuẩn hóa và xử lý dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu sạch, không bị lỗi hoặc trùng lặp.
• Cung cấp thông tin chất lượng cao: Dữ liệu này sẽ được sử dụng để xây dựng các báo cáo tài chính chi tiết hoặc dự báo xu hướng kinh doanh.
  Ví dụ, các báo cáo này có thể giúp ngân hàng dự đoán nhu cầu vay vốn của khách hàng vào mùa cao điểm.

>> Tìm hiểu: Kết hợp AI và Data Analytics để nâng cao chiến lược kinh doanh

Đảm bảo bảo mật dữ liệu

Ngân hàng là nơi lưu trữ rất nhiều thông tin nhạy cảm như dữ liệu cá nhân và giao dịch tài chính của khách hàng. Data Engineer chịu trách nhiệm áp dụng các biện pháp bảo mật như:

• Mã hóa dữ liệu: Để thông tin không bị lộ hoặc bị tấn công.
• Đảm bảo tuân thủ pháp luật: Theo các quy định như GDPR hoặc Luật An ninh mạng.

Nhờ đó, họ giúp xây dựng lòng tin từ khách hàng, đồng thời bảo vệ ngân hàng khỏi các rủi ro pháp lý và bảo mật.

Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng

Một trong những đóng góp quan trọng của Data Engineer là sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ. Ví dụ:

• Phân tích lịch sử giao dịch của khách hàng để đề xuất các sản phẩm tài chính phù hợp.
• Tìm hiểu xu hướng giao dịch để tối ưu hóa dịch vụ, như tăng cường tốc độ xử lý giao dịch vào các giờ cao điểm.
  Khi trải nghiệm của khách hàng được cải thiện, ngân hàng không chỉ giữ chân được khách hàng cũ mà còn thu hút thêm nhiều khách hàng mới.

>> Xem thêm: Data Analytics - Vũ khí cho doanh nghiệp nhỏ theo dõi xu hướng thị trường

Công cụ và nền tảng phổ biến

Amazon Web Services (AWS)

AWS là một trong những nền tảng điện toán đám mây được sử dụng phổ biến nhất trong ngành ngân hàng. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn và cung cấp các dịch vụ lưu trữ đám mây linh hoạt, AWS giúp Data Engineer dễ dàng xây dựng và triển khai các hệ thống dữ liệu phức tạp.

Các dịch vụ như AWS S3, AWS Redshift, và AWS Glue thường được sử dụng để lưu trữ, phân tích và tự động hóa các quy trình xử lý dữ liệu. Ngoài ra, AWS còn cung cấp các công cụ bảo mật mạnh mẽ, đảm bảo an toàn cho thông tin nhạy cảm của khách hàng.

Google Cloud Platform (GCP)

GCP được biết đến với khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng và tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI), giúp ngân hàng tận dụng dữ liệu hiệu quả hơn.

Các công cụ như BigQuery, Cloud Dataflow, và Cloud Composer được Data Engineer sử dụng để xây dựng luồng dữ liệu tự động và thực hiện phân tích chuyên sâu. Ngoài ra, GCP còn có ưu điểm là thân thiện với người dùng, dễ tích hợp với các hệ thống hiện có trong ngân hàng.

Công cụ ETL phổ biến

Trong quá trình xử lý dữ liệu, các công cụ ETL (Extract, Transform, Load) đóng vai trò rất quan trọng.

Một số công cụ ETL phổ biến như Talend, Apache Nifi, và Informatica giúp Data Engineer dễ dàng trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn, chuyển đổi theo đúng định dạng và tải lên hệ thống lưu trữ.

Thách thức của Data Engineer trong ngân hàng

Bảo mật dữ liệu

Ngân hàng là mục tiêu hàng đầu của các cuộc tấn công mạng, nên việc đảm bảo an toàn dữ liệu luôn là thách thức lớn với Data Engineer.

Họ phải áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ như mã hóa dữ liệu và kiểm soát quyền truy cập để bảo vệ thông tin khách hàng. Đồng thời, Data Engineer còn phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp lý, như GDPR hoặc Luật An toàn thông tin mạng, để tránh các rủi ro pháp lý.

Tích hợp hệ thống cũ với công nghệ mới

Nhiều ngân hàng vẫn đang sử dụng các hệ thống dữ liệu cũ (Legacy Systems), gây khó khăn trong việc tích hợp với các công nghệ hiện đại. Data Engineer phải xây dựng các giải pháp để kết nối liền mạch giữa hệ thống cũ và mới mà không làm gián đoạn quy trình. Điều này đòi hỏi kỹ năng phân tích và hiểu rõ cấu trúc của cả hai loại hệ thống, đồng thời đảm bảo dữ liệu không bị mất mát hoặc sai lệch.

Yêu cầu kỹ thuật cao

Công việc của Data Engineer trong ngân hàng đòi hỏi trình độ kỹ thuật chuyên sâu, từ quản lý dữ liệu lớn, tối ưu hóa hệ thống đến xử lý dữ liệu phức tạp. Họ cần thành thạo nhiều công nghệ khác nhau như hệ quản trị cơ sở dữ liệu (SQL, NoSQL), ngôn ngữ lập trình (Python, Scala) và các công cụ đám mây.

Ngoài ra, việc liên tục cập nhật công nghệ mới cũng là một áp lực, vì ngành ngân hàng đang thay đổi nhanh chóng để theo kịp xu hướng chuyển đổi số.

Tương lai của Data Engineer trong ngành ngân hàng

Ngân hàng chuyển đổi số

Chuyển đổi số đang là xu hướng tất yếu, và Data Engineer đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng nền tảng dữ liệu số. Các ngân hàng đang đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng công nghệ và các giải pháp dựa trên dữ liệu, mở ra nhiều cơ hội cho Data Engineer.

Trí tuệ nhân tạo và phân tích dự đoán

Trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dự đoán ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong ngành ngân hàng. Data Engineer sẽ chịu trách nhiệm chuẩn bị dữ liệu cho các mô hình AI, giúp dự đoán xu hướng tài chính, hành vi khách hàng, và rủi ro. Điều này không chỉ cải thiện hiệu quả kinh doanh mà còn tăng cường trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng.

Nhu cầu tuyển dụng tăng mạnh

Với sự phát triển không ngừng của dữ liệu và công nghệ, nhu cầu tuyển dụng Data Engineer trong ngân hàng đang tăng mạnh.

Đây là cơ hội lớn cho những ai có kỹ năng về quản lý dữ liệu, đám mây, và AI, vì các ngân hàng đang cạnh tranh gay gắt để thu hút nhân tài trong lĩnh vực này.

Như bạn có thể thấy, Data Engineer trong ngân hàng không chỉ đơn giản là xử lý dữ liệu mà còn phải đảm bảo sự vận hành liên tục và an toàn của các hệ thống dữ liệu phức tạp. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, nhu cầu về Data Engineer ngày càng cao, đặc biệt trong môi trường ngân hàng, nơi dữ liệu có giá trị vô cùng lớn. 

Nếu bạn đang tìm kiếm một hướng đi chắc chắn trong sự nghiệp, hãy bắt đầu ngay hôm nay với khóa học Combo Data Engineering Professional tại học viện công nghệ MCI. Khóa học này  cung cấp lộ trình học tập bài bản, giúp bạn làm chủ các kỹ năng như thiết kế hệ thống dữ liệu, xây dựng Data Pipeline, và quản lý Big Data. Với đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm và dự án thực tế, bạn sẽ được học các công cụ hiện đại. Đây là khóa học lý tưởng cho những ai muốn bắt đầu hoặc nâng cao sự nghiệp trong lĩnh vực Data Engineering, đặc biệt trong ngành ngân hàng. Tham gia ngay để bứt phá sự nghiệp cùng chứng chỉ từ MCI!