💹 سرمایه‌گذاری در فناوری مالی (FinTech) و تحول دیجیتال، در حال تغییر اساسی چشم‌انداز بازارهای مالی هستن و فرصت‌های زیادی ایجاد کردن. اما در عمل، خیلی از مهندسان و متخصصان مالی هنوز درک عملی و جامع از نحوه طراحی زیرساخت‌های داده‌ای مدرن، مقیاس‌پذیر و قابل‌اعتماد ندارن. این دقیقاً جاییه که Financial Data Engineering وارد میشه.

⚙️ این کتاب یک رویکرد کاملاً عملی و domain-driven برای مهندسی داده در حوزه مالی ارائه میده و تو رو با چالش‌ها، ساختارها، استانداردها و ابزارهای واقعی این حوزه آشنا میکنه.

🚀 در این کتاب یاد میگیری

🏦 چشم‌انداز مهندسی داده در صنعت مالی

⚠️ مسائل خاص و پیچیده در Financial Data Engineering

🌐 ساختار اکوسیستم داده‌های مالی و بازیگران اصلی اون

🧩 طراحی سیستم‌های شناسایی داده و Entity Identification

📊 چارچوب‌های Data Governance در حوزه مالی

🔄 چرخه کامل Data Engineering Lifecycle از ingestion تا production

📡 انواع مختلف Financial Data Workflows

🛠️ ساخت Pipelineهای داده مالی با ابزارهای متن‌باز و APIها

📖 توضیحات کتاب

🧠 کتاب یک رویکرد جامع، کاربردی و مبتنی بر سناریوهای واقعی ارائه میده تا بتونی سیستم‌های داده‌ای مالی رو از صفر طراحی کنی.

💹 تمرکز اصلی روی اینه که Data Engineer در حوزه مالی فقط ابزار بلد نباشه، بلکه درک عمیقی از مفاهیم مالی، محدودیت‌ها، استانداردها، قوانین و ساختارهای داده‌ای داشته باشه.

🏗️ در طول کتاب یاد میگیری چطور یک زیرساخت داده‌ای کامل برای محصولات مالی طراحی کنی؛ از جمع‌آوری داده تا پردازش، ذخیره‌سازی، نظارت و تحویل داده.

⚙️ درباره فناوری

📊 حوزه مالی یکی از پیچیده‌ترین اکوسیستم‌های داده‌ای رو داره؛ شامل انواع فرمت‌ها، ارائه‌دهندگان داده، شناسه‌ها و استانداردهای سخت‌گیرانه.

🔐 به همین دلیل، Data Engineering در این حوزه فقط مسئله فنی نیست، بلکه ترکیبی از مهندسی، اقتصاد و رعایت مقررات (Regulatory Requirements) محسوب میشه.

📚 درباره کتاب

🧭 این کتاب کل چرخه مهندسی داده مالی رو پوشش میده؛ از درک اکوسیستم مالی گرفته تا طراحی سیستم‌های پایدار و قابل‌اعتماد.

📦 مفاهیم مهمی مثل Data Ingestion Layer، Storage Layer، Transformation Layer و Monitoring Layer به‌صورت عملی توضیح داده میشن.

🧩 همچنین با پروژه‌های Hands-on یاد میگیری چطور سیستم‌های واقعی برای داده‌های مالی بسازی.

🔥 محتویات اصلی کتاب

🏦 اکوسیستم داده‌های مالی و بازیگران آن

🔑 سیستم‌های شناسایی و Entity در داده‌های مالی

📊 Data Governance در صنعت مالی

🔄 چرخه کامل مهندسی داده مالی

📡 طراحی و اجرای Financial Data Workflows

🛠️ ساخت Pipelineهای مالی با ابزارهای Open Source

👥 این کتاب برای چه کسانی مناسبه؟

💻 برای Data Engineerها، توسعه‌دهنده‌ها و متخصصان FinTech که میخوان سیستم‌های داده‌ای مالی واقعی طراحی و اجرا کنن.

📑 فهرست مطالب

1. بخش اول: مبانی Financial Data Engineering
2. Financial Data Engineering چیست
3. اکوسیستم داده مالی
4. سیستم‌های شناسایی مالی
5. سیستم‌های Entity در حوزه مالی
6. Data Governance مالی
7. بخش دوم: چرخه مهندسی داده مالی
8. نمای کلی چرخه Data Engineering
9. لایه Ingestion داده
10. لایه ذخیره‌سازی داده
11. لایه Transformation و Delivery
12. لایه Monitoring
13. Financial Data Workflows
14. پروژه‌های عملی

👨‍🏫 درباره نویسنده

🧠 تامر خریشه یک Data Engineer و نویسنده علمی ارشد هست که بیش از یک دهه تجربه در صنعت مالی و پژوهش داره.

💹 او ترکیب منحصربه‌فردی از دانش بازارهای مالی و مهندسی نرم‌افزار داره و در پروژه‌های مختلف FinTech کار کرده.

🎓 تامر در رشته اقتصاد و مالی تحصیل کرده و دکترای خودش رو در حوزه Network Science گرفته.

🏗️ در طول حرفه‌اش روی طراحی و ساخت پلتفرم‌های داده‌محور برای تحلیل مالی، هوش مصنوعی و سیستم‌های پرداخت بین‌المللی کار کرده.

Today, investment in financial technology and digital transformation is reshaping the financial landscape and generating many opportunities. Too often, however, engineers and professionals in financial institutions lack a practical and comprehensive understanding of the concepts, problems, techniques, and technologies necessary to build a modern, reliable, and scalable financial data infrastructure. This is where financial data engineering is needed.

A data engineer developing a data infrastructure for a financial product possesses not only technical data engineering skills but also a solid understanding of financial domain-specific challenges, methodologies, data ecosystems, providers, formats, technological constraints, identifiers, entities, standards, regulatory requirements, and governance.

This book offers a comprehensive, practical, domain-driven approach to financial data engineering, featuring real-world use cases, industry practices, and hands-on projects.

You'll learn:

• The data engineering landscape in the financial sector
• Specific problems encountered in financial data engineering
• The structure, players, and particularities of the financial data domain
• Approaches to designing financial data identification and entity systems
• Financial data governance frameworks, concepts, and best practices
• The financial data engineering lifecycle from ingestion to production
• The varieties and main characteristics of financial data workflows
• How to build financial data pipelines using open source tools and APIs
• Tamer Khraisha, PhD, is a senior data engineer and scientific author with more than a decade of experience in the financial sector.

Table of Contents

Part I. Foundations of Financial Data Engineering

Chapter 1. Financial Data Engineering Clarified

Chapter 2. Financial Data Ecosystem

Chapter 3. Financial Identification Systems

Chapter 4. Financial Entity Systems

Chapter 5. Financial Data Governance

Part II. The Financial Data Engineering Lifecycle

Chapter 6. Overview of the Financial Data Engineering Lifecycle

Chapter 7. Data Ingestion Layer

Chapter 8. Data Storage Layer

Chapter 9. Data Transformation and Delivery Layer

Chapter 10. The Monitoring Layer

Chapter 11. Financial Data Workflows

Chapter 12. Hands-On Projects

About the Author

Tamer Khraisha is a senior software and data developer, as well as a scientific author, with over a decade of experience in both industry and research. Tamer's experience combines a solid background in financial markets with substantial expertise in software engineering. He did his undergraduate studies in finance and economics and earned a PhD in network science. Tamer's research interests are focused on financial markets, data, and technology. During his professional career, Tamer has worked with various FinTech startups, where he designed and built data-driven cloud platforms for financial research, artificial intelligence, and asset management, as well as international payment systems.