En dag i livet til en dataingeniør
En dag i livet til en dataingeniør er en blanding av tekniske dypdykk, raske prioriteringer og tett samarbeid. Som en dataingeniør hos KSAT sa det: «Dagen består egentlig av at vi får inn problemer som de ansatte har, og prøver så å utvikle løsninger for å gjøre at de problemene forsvinner.» Det er en presis oppsummering. Fra tidlige varsler i Slack til kveldsdeploy av en ny transformasjon, handler jobben om å gjøre data pålitelig, tilgjengelig og nyttig, uten at sluttbrukerne merker bråket bak kulissene.
Hovedpoeng
- En dag i livet til en dataingeniør starter med helsesjekk av datapipelines, rask triagering av varsler og justering av sprintmål for å fjerne risiko tidlig.
- Dataingeniøren bygger og vedlikeholder robuste datapipelines med CI/CD, datakontrakter, automatiske tester og orkestrering (Airflow, Dagster eller ADF) for å sikre SLA-er og trygg re-kjøring.
- Skjemaendringer håndteres kontrollert med ELT, dbt, CDC og schema registry, mens tydelig data-lineage og dokumentasjon gjør påvirkning og adopsjon forutsigbar.
- Observabilitet, runbooks og blameless postmortems gjør hendelser til læring, med raske tiltak, bedre alarmer og åpen kommunikasjon til interessenter.
- Ytelse og kostnader optimaliseres med smarte formater og arkitekturvalg (Parquet, partisjonering, autoskalering) og kontinuerlig eksperimentering og deling i tverrfaglige team for å levere stabile, nyttige data.
Morgenrutine Og Prioritering Av Dagens Oppgaver
Sjekk Av Pipeline-Helse Og Varsler
Dagen starter gjerne før kaffe med en rask helsesjekk. Dashboards i Grafana eller Datadog viser status på nattens jobbkjøringer: har batchene for salg, sensordata eller pasientlogg oppdatert seg? Freshness- og fullstendighetssjekker avslører forsinkelser, spike i null-verdier eller uventede skjemafeil. I loggene leter de etter røde flagg: feilede tasker, timeouts, plutselige kostnadshopp i skyen. Varsler fra PagerDuty eller Slack triageres raskt, kritiske feil først, varsler med lavere alvorlighetsgrad planlegges i løpet av dagen.
Parallelt åpnes sprintboardet i Jira. Hva ble lovet denne iterasjonen, og hva må justeres når nattens funn legges på bordet? Målet er å fjerne risikoelementer tidlig, slik at dagens byggearbeid kan flyte.
Daglig Standup Og Sprintmål
I standup samstemmer teamet på 15 minutter: fremdrift, blokker, og hva som gir mest effekt i dag. En datakilde som har endret skjema? En API-rate limit som knebler en stream? Da replanlegges oppgavene, og akseptansekriterier for dagens leveranser tydeliggjøres. Kort, konkret, og videre til bygging.
Bygging Og Vedlikehold Av Datapipelines
Å bygge og vedlikeholde datapipelines er kjernen. Noen jobber med strømmer fra betalingsterminaler i «selvutsjekking som du finner på matbutikker», andre leverer sikre dataflyter til «programvareløsninger for sykehus». Uansett domene må pipeline-koden være robust, testbar og enkel å endre. Feature-toggles, gode kontrakter mellom produsent og konsument, og CI/CD for data (med enhetstester, datatester og automatiske deployer) er blitt standard.
Orkestrering Og Tidsplaner
Orkestratorer som Airflow, Dagster eller Azure Data Factory styrer rytmen. Avhengigheter defineres som DAG-er, sensorer venter på filslipp eller tabelloppdateringer, og SLAer sikrer at rapporter lander før brukerne logger på. Idempotente jobber gjør re-kjøringer trygge, og backfills kan kjøres uten å duplisere data. Et eksempel: nattlige transaksjoner fra POS-systemer lastes 05:00, transformeres og materialiseres i et datavarehus innen 06:00, slik at butikkledere har ferske tall før åpning.
ETL/ELT Og Skjemaendringer
Velges ETL eller ELT? I skyen vinner ofte ELT: rådata inn i lageret (BigQuery, Snowflake, Synapse), så transformasjoner med dbt. Streaming-kilder håndteres med CDC (for eksempel Debezium) og en schema registry (Avro/Protobuf) for trygg skjemautvikling. Datakontrakter og automatiske tester (unikhet, referanseintegritet, ikke-null) fanger brudd før de treffer sluttbrukeren. Når en kilde legger til en kolonne, rulles endringen ut bakoverkompatibelt: først konsum med default, deretter gradvis adopsjon i modeller og rapporter. Tydelig lineage gjør det lett å se hvilke datasett som påvirkes.
Samarbeid Med Tverrfaglige Team
Selv om mye av dagen går i editoren, vinnes de store seirene gjennom samarbeid. Dataingeniøren er bindeleddet mellom produkteiere, utviklere, analytikere og ofte drift/sikkerhet. Tempoet er høyt, og evnen til nytenkning og innovasjon er avgjørende, både for å løse dagens problemer og for å forebygge morgendagens.
Datakrav, Datamodeller Og Dokumentasjon
Arbeidet starter med tydelige datakrav: hvilke spørsmål må besvares, og hvilke kvalitetskrav gjelder? Sammen med analytikere og domeneeksperter kartlegges kilder, definisjoner og akseptkriterier. Derfra velges modelleringstilnærming, stjerneskjema for BI, Data Vault for historikk, eller semantiske lag for selvbetjent analyse. Beslutninger fanges i ADR-er, dokumenteres i Confluence og eksponeres i en datakatalog. Eksempelforespørsler, testdatasett og definerte SLO-er for ferskhet og tilgjengelighet sørger for at alle drar i samme retning. God dokumentasjon er ikke pynt: det er det som holder tempo og kvalitet oppe.
Drift, Observabilitet Og Hendelser
Ingen dag er helt lik, og hendelser skjer, ofte når en ekstern avhengighet endrer seg uten forvarsel. Da er observabilitet og gode rutiner det som skiller en kort hump fra en langvarig stopp.
Overvåking, Feilsøking Og Postmortems
Observabilitet betyr at systemet forklarer seg selv: metrikk (latens, throughput, feilsrate), logger og spor (traces) knyttes sammen, gjerne via OpenTelemetry og dashboards i Grafana. Ved hendelser triageres raskt: er dette en kildefeil, en ressursflaskehals, eller et skjemaavvik? Runbooks beskriver første grep, skru av en jobb, rulle tilbake en release, eller aktivere en fallback. Kommunikasjon ut til interessenter skjer parallelt. Etterpå holdes en blameless postmortem: årsakskjede, læringspunkter, og konkrete tiltak (nye alarmer, bedre retries, kontrakttester) legges i backlog med eierskap og frist. Slik blir hvert avvik en investering i robusthet.
Optimalisering Og Kontinuerlig Forbedring
Selv når alt virker, er jobben å gjøre det bedre. Millisekunder og øre høres smått ut hver for seg, men skalerer stort når volumene er høye.
Ytelse, Kostnader Og Skalerbarhet
Ytelse handler om kloke valg: kolonnelagrede formater (Parquet), komprimering, partisjonering og clustering. På behandlingstiden finjusteres Spark-konfigurasjoner, join-strategier og cache-bruk. Skalerbarhet sikres med autoskalering og køer som beskytter nedstrøms systemer. Kostnader holdes i sjakk med budsjetter og alarmer, riktige lagringsklasser og rydding av gamle snapshots. Streaming der det trengs, mikrobatcher der det er smartere, poenget er å levere rett SLA til lavest mulig kost.
Læring, Verktøyvalg Og Deling
Teknologi beveger seg raskt. Teamet prøver nye verktøy via små POC-er, vurderer «build vs. buy» med klare evalueringskriterier, og skriver RFC-er før større endringer. Kunnskap deles i «lunch & learn», interne guilds og korte skrive-ups i repoet. Slik blir forbedring en vane, ikke en kampanje.
Konklusjon
En dag i livet til en dataingeniør er en serie bevisste valg: hva som må fikses nå, hva som kan forbedres i morgen, og hvordan teamet best bygger tillit gjennom stabile data. De veksler mellom å stoppe lekkasjer og tegne nye kart, alltid med brukernes behov i sikte. Når jobben lykkes, forsvinner friksjon: innkjøp går smidigere i butikken, klinikere får raskere innsikt, og beslutninger tas på ferske, troverdige tall. Det er ikke glamour, det er håndverk. Og for de som liker å løse ekte problemer, er det vanskelig å tenke seg noe mer tilfredsstillende.
Ofte stilte spørsmål: En dag i livet til en dataingeniør
Hva gjør en dataingeniør i løpet av en typisk dag?
En dag i livet til en dataingeniør starter ofte med helsesjekk av nattens jobbkjøringer i Grafana/Datadog og triagering av varsler i Slack/PagerDuty. Etter en kort standup prioriteres oppgaver før bygging og vedlikehold av datapipelines. Dagen avsluttes gjerne med deploy, dokumentasjon og samarbeid med analytikere og produkteiere for stabile, nyttige data.
Hvordan sikrer en dataingeniør stabile og pålitelige datapipelines?
Dataingeniør sikrer pålitelighet med kontrakter mellom produsent og konsument, enhetstester og datatester, idempotente jobber, SLAs og tydelig lineage. Orkestrering som DAG-er og sensorer gir riktig rekkefølge. Observabilitet med metrikk, logger og spor (OpenTelemetry) pluss runbooks, retries, backfills og blameless postmortems gjør hendelser kortvarige og læring varig.
Hvilke verktøy bruker en dataingeniør til orkestrering, transformasjon og observabilitet?
En dataingeniør bruker ofte Airflow, Dagster eller Azure Data Factory for orkestrering. Transformasjoner gjøres med dbt over datavarehus som BigQuery, Snowflake eller Synapse. Streaming/CDC håndteres med Debezium og schema registry (Avro/Protobuf). Observabilitet og varsler går via Grafana, Datadog, PagerDuty og Slack, med dokumentasjon i Confluence/Jira.
Hvilke ferdigheter trenger jeg for å bli dataingeniør?
For å bli dataingeniør bør du mestre SQL, Python (evt. Scala), datamodellering (stjerneskjema, Data Vault), skyplattformer og datavarehus, orkestrering (Airflow/Dagster), CI/CD og testing. Kjennskap til observabilitet, versjonskontroll, sikkerhet/personvern og kost/ytelsesoptimalisering er viktig—pluss kommunikasjon med produkteiere, utviklere og analytikere. Bygg små ende-til-ende dataprosjekter som portefølje for å vise praktiske ferdigheter.
Hva er forskjellen mellom en dataingeniør og en data scientist?
En dataingeniør bygger og drifter dataflyt: inntak, transformasjoner, kvalitet, skalerbarhet og SLAer. En data scientist analyserer data og eksperimenterer med statistikk og maskinlæring for å skape innsikt og modeller. Rollene overlapper, men data scientists er avhengige av pålitelige datasett og plattformer levert av dataingeniører.
