對于非專業人士，數據科學家、數據分析師和數據工程師的角色可能沒有什么不同。但實際上，這三個位置是完全不同的。數據工程師的稱號在數據科學領域正在興起。

過去，數據工程師的角色通常由商業智能開發人員擔任，但隨著數據規模和復雜性的不斷增加，工作量已經遠遠超出了簡單的開發人員所能處理的范圍。

什么是數據工程師？

雖然數據科學家和數據分析師也從事數據挖掘和洞察收集工作，但數據工程師從事更多基礎性工作。數據工程師面臨過度簡化的風險，收集、開發和構建數據科學家和分析師分析的數據和基礎設施。

數據工程師首先是設計和維護系統、收集和整合來自不同來源的數據并創建有意義的數據集的軟件工程師。數據工程師不參與機器學習或其他分析任務的開發，但他們負責制作這些實現的查詢功能，并確保數據收集的完整和準確。簡單地說，數據工程師負責計算和其他分析發生的底層系統的所有方面。

通常，數據工程師具有工程、計算機科學或軟件開發方面的背景，具有數據庫開發和管理以及工程實踐方面的知識。大多數人擁有大專學歷，并具有實際工作經驗。一般來說，軟件工程師需要具備以下能力it工程師，包括但不限于數據庫管理（尤其是數據清洗和確保數據集準確）、擴展、構建容錯數據管道、系統監控和錯誤管理。

為什么數據工程師如此重要？

數據科學一再被各界人士和媒體定義為未來最重要的行業之一，《哈佛商業評論》曾將數據科學稱為“21世紀最性感的工作”。但這些陳述通常是關于數據分析，或從數據中獲取可操作性的實際過程。

例如，我們經常聽到零售商分析客戶的購買模式，也許我們從未向商家透露我們已經有了孩子，但我們在推送中收到了尿布優惠券。

如果沒有數據工程師，大多數分析都是不可能的。因為使用以前的方法創建了很多數據it工程師，所以保持相關性很重要。數據工程是大數據新世界的基本組成部分，不僅增加了收集的數據量，而且確保數據清晰、一致和高質量。雖然數據科學工作有時是無形的，但如果沒有這個過程，企業就無法從數據收集和分析中獲得可靠的結果。

一個沒有數據工程師的世界？不可能

面對日益增長的使用數據收集的監管要求，數據工程師也是保持合規性的重要組成部分。通過從工程角度呈現數據流，用戶可以更全面地滿足審核員的要求并準確地提供必要的信息。

大數據世界日益復雜的意義在于，獲得洞察力不僅需要一套基本的算法，還需要對分析原理有基本的了解。分層角色確保對流程的各個方面進行準確和適當的管理，利用每個學科的優勢和能力。數據工程師將繼續成為這一過程的重要組成部分，開發和實施將塑造數據驅動未來的新技術。