🎯🎯🎯Khi làm việc với Data Engineering đủ lâu, bạn sẽ nhận ra: Công cụ chỉ là phương tiện — còn điều cốt lõi nằm ở tư duy và cách giải quyết vấn đề. ✨ Airflow hay Dagster? Đơn giản là sắp xếp các task theo thứ tự và chạy đúng giờ. Cái khó không nằm ở công cụ, mà ở việc: làm sao để pipeline không gãy dù có lỗi lúc nửa đêm. ✨ Spark hay Dask? Dù chọn cái nào thì bạn cũng đang giải bài toán tính toán phân tán, quản lý bộ nhớ, tối ưu hiệu năng — để tiết kiệm từng đồng tài nguyên. ✨ Kafka hay Pulsar? Dù config khác nhau, mục tiêu vẫn là: xử lý dòng dữ liệu ổn định, không mất mát, không trùng lặp — kể cả khi scale lên gấp nhiều lần. ✨ Snowflake, BigQuery hay Redshift? Bề ngoài có thể khác nhau, nhưng sâu bên trong là: lưu trữ columnar, truy vấn phân tán, và bài toán “tối ưu chi phí mà vẫn nhanh”. ✨ Dùng dbt hay tự viết SQL? Vẫn là ETL, vẫn là quản lý logic, vẫn là testing. Điều khác biệt là: bạn có test kỹ chưa, logic có track được không, và model có tái sử dụng tốt không? ✨ Parquet, Delta hay Iceberg? Format thì nhiều, trend thì thay đổi, nhưng điều quan trọng vẫn là: hiểu rõ partitioning, versioning, và chọn đúng thứ phù hợp với bài toán. 🛠 Công cụ có thể thay đổi từng năm. 📈 Nhưng những kỹ năng cốt lõi thì luôn có giá trị: Biết thiết kế dữ liệu linh hoạt, chạy nhanh Biết scale mà không “vỡ trận” Biết làm sao để dữ liệu đến kịp lúc business cần Biết debug nguồn gốc của số liệu Và sẵn sàng nhận cảnh báo lúc 3 giờ sáng nếu có sự cố 😅 🧠 Đôi khi, “làm chủ công cụ” không quan trọng bằng “hiểu rõ bản chất vấn đề”. Học cái mới thì cần, nhưng đừng quên rèn cho vững cái gốc. #DataEngineering #FundamentalsMatter