数据工程涉及从不同来源获取原始数据，并将其转换为可用于企业目的的内容，如分析。
数据工程师负责构建利用可用数据潜力的安全解决方案。他们还帮助升级和维护现有的数据解决方案。
传统数据库环境下的数据工程
大多数组织和企业都有各种活动数据库，包括CRM、ERP、电子商务系统和生产系统。万博max手机网页登录其中一些可能在SQL数据库上运行，而另一些可能以导出文件的形式生成数据，如CSV或JSON。
数据科学家可以执行有价值的分析，但只有当数据是:
- 组合:所有的数据必须收集在一个单一的位置，这样才能作为一个整体进行查询
- 统一:数据必须采用标准化的格式(例如，日期存储为DATE数据类型，而不是文本或整数)。
- 独特:重复的记录必须删除
- 清洁:数据清理必须在分析之前删除任何损坏或不准确的数据
- 电流:所有数据都应该是最近的，任何陈旧的数据都应该被清除
数据工程是建立一个满足这些标准的解决方案，以便分析专家获得他们所需要的信息，以生成准确的见解。通常，这涉及到构建连接企业系统到数据仓库的管道。ManBetX万博客服
在大多数环境中，工程师关注三件事:
1.数据源
数据工程师检查所有相关数据源，检查数据输出，并开始规划创建数据管道的最有效方法。这个阶段涉及到与所有涉众合作，从使用每个原始数据源的人到依赖清理数据的分析专家。
2.ETL(提取、转换、加载)
ETL是连接原始数据源到其最终目的地的管道。顾名思义，ETL是一个三步过程:
- 提取数据来源
- 变换变成标准化的格式
- 负载到达最终目的地
数据工程师依赖ETL自动化工具(如Xplenty)来实现这一阶段。Xplenty可以轻松地与大量数据源集成，减少了大量配置工作的需要。
3.ManBetX万博客服数据仓库
的ManBetX万博客服是etl后数据的最终目的地。数据工程师负责确保数据以适合分析和其他企业目的的格式到达。升级和维护也属于工程的职责范围。
数据工程的重点是尽可能安全可靠地构建这个管道，同时最有效地使用云和内部资源。万博手机登录平台
大数据环境下的数据工程
数据工程在处理大数据时基本上是一样的。这仍然是一个获取不同数据源、标准化它们并将它们传输到大规模数据结构中的问题。主要的区别在于挑战的规模和所涉及的技术。
大数据工程师使用数据湖和数据仓库，由Hadoop或Apache SparManBetX万博客服k等平台提供便利。大数据工程师经常与数据架构师合作，构建满足业务需求的大规模数据管道。
