什么是数据工程

通过数据驱动的机器学习模型，数据工程可以支持机械设备领域的预测性维护。这种方法能够提前预测设备故障，从而避免意外停机，提高生产效率。在工艺设计与创新领域，协作机器人也可以通过学习人工示范的动作路径，完成复杂的制造任务。

数据工程的核心工作之一是设计和构建数据平台与数据存储系统。数据建模则是用于描述数据及其关系的过程。数据工程师需要创建大数据ETL管道，确保数据的生产就绪状态。

数据工程还包括从各种来源收集、处理和整合数据，为分析、人工智能和机器学习应用提供支持。数据工程师需要负责数据采集、处理、存储和分析等任务，确保数据的可靠性和可访问性，以供下游使用。

在组织内部，数据工程还需要实施数据安全和治理政策，以统一管理数据。这包括定义何种数据是合适的、批准哪些数据操作，以及谁有权访问数据等。通过数据治理，可以确保数据在整个组织内得到一致的管理。

非结构化数据源（如文本、图像、视频等）难以被非技术人员理解和准备分析，现有的数据挖掘技术往往会错过这类数据中的有价值信息。处理非结构化数据需要专门的工具和技能，给数据工程带来了挑战。

当今数据量呈指数级增长，对数据管理软件的规模和性能提出了极高要求。需要采用诸如内存计算、网格处理等先进的硬件和软件解决方案，以应对大规模高速数据处理的挑战。

数据工程领域通常需要专门的专业知识和工具。由于整个行业缺乏数据科学专业人才，加之对可靠性的高要求，该领域在采用新技术方面往往较为保守。

数据工程的发展历程可以追溯到20世纪70年代和80年代，当时提出了"信息工程方法论"（IEM）这一概念，用于描述数据库设计和软件在数据分析和处理中的应用。

在21世纪初期，数据和数据工具通常由IT团队掌控，其他团队仅将数据用于报告目的，数据技能之间几乎没有重叠。然而，在2010年代初期，互联网的兴起和数据量、速度和多样性的大幅增加，催生了"大数据"这一术语，同时也出现了一些数据驱动型科技公司，开始使用"数据工程师"这一称呼。

主要科技公司开始摆脱传统的ETL和存储技术，转而将数据工程视为一种软件工程，专注于数据基础设施、数据仓库、数据保护、安全性、数据挖掘、建模、处理和元数据管理。这一变革主要是由云计算的兴起所推动。此外，数据也开始被企业的更多部门使用，而不仅仅是IT部门。

数据工程侧重于构建系统来实现数据收集和使用，通常是为了支持后续的数据分析和数据科学，涉及数据处理、存储和基础设施管理等任务。相比之下，数据科学是一个更加跨学科的领域，涉及应用统计、计算和机器学习等方法从数据中提取见解并进行预测。

数据分析通常处理较小、结构化的数据集，以识别模式和趋势。而数据科学则处理更大、更复杂的数据集，往往需要机器学习等高级技术来发现隐藏的见解。数据科学家负责整个数据科学工作流程，从数据收集和预处理到模型开发和部署。相比之下，数据工程师更专注于数据管理的生产就绪性和基础设施方面。

数据工程侧重于构建系统和管道，使数据可用。而数据科学则侧重于应用高级分析方法从数据中提取价值和见解。两个角色对于组织有效利用数据资产都是必不可少的。

数据工程师更多研究底层技术，而数据科学家则更多地使用数据工程师处理过的数据。数据工程师的工作通常包括创建数据模型、构建数据管道和监督ETL（提取、转换、加载）流程。而数据科学家则专注于使用数据来获取见解并解决业务问题。