一文讀懂數據工程的基礎知識

對於所有數據工程新手來説，瞭解數據工程的基礎知識至關重要。本文將是您進一步學習數據工程的跳板。

數據工程是每家數據驅動型公司的基石。從數據收集到決策，幾乎所有數據使用步驟都依賴於數據工程。它堪稱現代公司的血液。數據流？沒錯，創建數據流正是數據工程師的工作之一。但我們先別急，先從基礎開始。我們先來定義一下數據工程，然后再詳細討論它的基本組成部分。

一 數據工程的定義

數據工程是設計、構建和維護系統的過程，該系統可以收集數據、存儲數據、分析數據並基於數據做出決策。

這是所謂的「數據提供者」的工作之一，因為其目的是讓其他數據用户（例如數據分析師、數據科學家、機器學習工程師）能夠訪問數據，同時確保數據質量、準確性和格式適用性。

二 數據工程的基礎知識

只有瞭解數據工程的基本原理才能更好地理解數據工程。

基礎1：數據源和數據獲取

數據工程師通常從許多不同的來源提取數據，並將其存儲在一個地方，例如數據倉庫。這個過程稱為 數據提取 。

有幾種不同類型的數據源、數據提取方法和工具。

數據源類型

根據數據類型，數據源可分為以下三類之一。

1.結構化數據源

結構化是指數據遵循預定義的模式，該模式將數據組織在由行和列組成的表中。每一行代表一條數據記錄，而每一列代表一個數據屬性。這聽起來很像關係數據庫的定義，這並不奇怪，因為它們是結構化數據源的示例之一。

結構化數據適合表示對數據一致性要求較高、複雜查詢效率要求高的數據。

a）關係數據庫

正如我們已經提到的， 關係數據庫 以表的形式組織數據。每個表存儲特定實體類型的數據，例如客户、員工或訂單。

對於員工表，每一行代表一名員工，而 first_name、last_name、date_of_birth 和 address 等列是員工的屬性。

關係數據庫中的數據由關係數據庫管理系統 (RDBMS)管理，該系統採用 SQL 編程語言。

最流行的 RDBMS 是：

PostgreSQL

MySQL

SQL 服務器

甲骨文

b) 客户關係管理 (CRM) 系統

這些系統存儲有關客户的詳細數據，例如個人信息、聯繫方式、訂單歷史記錄、狀態、互動歷史記錄等。正如您所料，它們用於管理客户關係和銷售並創建個性化促銷。

CRM 的示例包括：

Salesforce

HubSpot CRM

Microsoft Dynamics 365 CRM

Zoho CRM

c) 企業資源規劃（ERP）系統

ERP 的目的是整合公司內部的業務流程 。它主要收集來自財務、 生產 、人力資源、 倉儲 管理和 供應 等各個部門的數據，並將其集成到一個存儲庫中。這樣做的目的是簡化運營，改善部門間的協作、數據準確性和決策能力。

流行的 ERP 有：

SAP ERP

甲骨文NetSuite

微軟 Dynamics 365 ERP

Epicor ERP

2.半結構化數據源

半結構化數據採用了一定程度的數據組織方式（使用標籤或標記來區分數據），但同時又不像結構化數據那樣擁有固定的模式。這使得這類數據介於結構化數據和非結構化數據之間。

此類數據主要有四個來源。

a) JSON文件

JavaScript 對象表示法 (JSON) 是一種源自 C 系列語言（包括 Java）約定的數據格式，但與語言無關。JSON 文件中的數據以 名稱-值對或有序值列表的 形式組織。

b) 可擴展標記語言（XML）文件

XML 文件 是靈活的文本數據源，通常用於通過互聯網交換數據。Web 服務和 API 通常使用這種格式。XML 文件存儲數據和元數據，並使用標籤提供上下文。它們使用標記語言來提供數據結構。

c) HTML文檔

這是另一種基於標記語言的數據源；這次是 HTML，即超文本標記語言 。它是創建網頁的標準語言，包含有關頁面佈局及其內容的信息，允許 Web 瀏覽器將所有數據顯示為您在瀏覽器中看到的網頁。與 XML 文件一樣， HTML 文檔 也使用標籤來構造數據。網頁上要顯示的內容位於這些標籤之間。

d) 電子郵件

電子郵件是半結構化數據的典型代表。電子郵件的結構化元素由電子郵件協議（例如 SMTP（簡單郵件傳輸協議）） 定義。這些元素包括發件人（From:）、收件人（To:）、主題、日期和時間、回覆、郵件 ID 和附件。

電子郵件的非結構化元素包括正文、內嵌圖像和媒體。

3.非結構化數據源

非結構化數據是一種缺乏預定義數據模型且沒有系統組織的數據類型。

以下是一些最常見的非結構化數據源示例。

a) 文本文檔

這些包括文本處理文件（例如 Word 或 Google Docs 文檔）、PDF 和其他包含自由格式文本數據的來源。

b) 社交媒體帖子

Facebook、X、Instagram 或 LinkedIn 等平臺的社交媒體帖子包含各種數據類型，例如文本、圖像、視頻、主題標籤、用户提及等。

c) 視頻

它們包含音頻和視頻內容，必須分別存儲和分析。

d) 圖像

其中包括照片、圖形和其他視覺數據。

數據提取方法

提取數據主要有兩種方式。

1.批處理

批處理 是指按預定的時間間隔（例如在一天結束時）收集和處理數據。這種方法適用於需要即時訪問數據的情況。以每日批處理為例，這意味着數據用户可獲得的最新數據來自前一天。

與實時數據處理相比，這種方法簡單，而且效率高，因為它可以通過批量處理數據來優化資源。

信用卡賬單、工資單、系統備份和財務數據都是通常批量處理的數據的例子。

2.實時流媒體

這是一種更復雜的數據處理方法，涉及持續收集數據並在數據可用時進行處理。

實時流媒體 可以立即洞察數據並提高組織對事件的響應能力。

股票市場數據、零售庫存管理、IT 系統監控、欺詐檢測、社交媒體信息以及 GPS 系統的位置數據都是實時流媒體的典型示例。

數據提取工具和技術

以下是一些在批量數據提取方面表現出色的工具示例：

Informatica PowerCenter—— 一個數據集成平臺，支持從各種來源批量提取和處理數據

Talend—— 批量數據提取、數據遷移和同步任務

Apache Flume—— 用於收集、聚合和移動大量日誌數據

Apache NiFi— 自動化數據流管理和從各種來源到多個目的地的批量數據提取

實時流式傳輸中常用的工具有：

Apache Kafka—— 用於構建實時數據管道和流應用程序的分佈式事件流平臺

Amazon Kinesis—— 允許持續捕獲、處理和分析流數據

Apache Nifi—— 它也適用於實時數據流，因為它廣泛支持各種數據格式和協議

Airbyte—— 通過一系列適用於不同數據源的連接器支持實時數據提取

基礎2：數據存儲和管理

數據被攝取后，必須存儲在某個地方，為此我們使用數據存儲系統。

數據存儲系統

有三種主要的數據存儲系統。

1.數據庫

數據庫是以一種允許高效數據存儲、管理和查詢的方式組織的數據集合。

它們非常適合交易系統（例如銀行系統、CRM、電子商務平臺），這些系統需要快速處理一致且高度完整的數據。

説到數據庫，通常指的是關係數據庫——數據使用預定義的模式存儲在表中。關係數據庫用於存儲結構化數據。

我們已經瞭解到，用於管理關係數據庫中數據的工具稱為關係數據庫管理系統 (RDBMS)，並列出了最流行的

然而，非關係型（或NoSQL）數據庫也很常用。它們用於存儲和管理半結構化和非結構化數據。以下是幾種主要的NoSQL數據庫類型和常用工具：

MongoDB 、 CouchDB—— 面向文檔的 數據庫

Redis 、 DynamoDB— 鍵值存儲

Apache Cassandra 、 HBase— 列 式 存儲

Neo4j 、 Amazon Neptune— 圖形數據庫

2.數據湖

這些是集中式數據存儲庫，以原始格式存儲大量原始結構化、半結構化和非結構化數據。它們用於大數據分析、機器學習和人工智能。

以下是幾種常見的 數據湖 ：

Amazon S3

Databricks Delta Lake

Snowflake

Google Cloud Platform (GCP)andBigLake

Azure Data Lake Storage

Starburst Data Lakehouse

Dremio

3.數據湖屋

數據 湖屋 與數據湖類似，都是集中式數據存儲庫。它們也整合來自各種資源的數據。然而，與數據湖不同的是，數據倉庫旨在存儲結構化（有時是非結構化）數據，並針對查詢、分析和報告進行了優化。

上述定義使得數據倉庫通常用於存儲歷史數據和商業智能（BI）。

選擇合適的存儲解決方案

最適合您需求的存儲解決方案纔是最佳的。在尋找最佳存儲解決方案時，您應該考慮幾個因素，例如所使用的數據、數據量、存儲可擴展性、計劃的存儲用例，當然還有成本。

數據存儲中的數據治理和安全

近年來，管理數據並確保其安全已成為一個日益重要的主題，並通過歐盟的 《通用數據保護條例》（GDPR） 或 《加州消費者隱私法案》（CCPA） 等法規得到認可。

數據治理是指組織內的一套政策和程序，確保數據的完整性、可用性和可用性，同時根據監管要求保護數據隱私。

有效的數據治理通常包括這些要素。

1. 數據治理框架：概述數據管理的角色、職責和流程。

2. 數據政策和程序：涵蓋數據管理實踐，包括數據質量、數據隱私、數據生命周期管理和數據使用。

3. 數據質量管理：確保數據質量的措施，包括數據審計、清理和驗證。

數據安全是指保護數據免受未經授權的訪問、安全漏洞和其他類似威脅。其目標是確保數據的機密性和可用性。

它通常涉及這些安全措施。

1. 訪問控制：只有授權用户才能訪問敏感數據。

2. 數據加密：通過將數據編碼為只有擁有相應加密密鑰的人員才能解密的格式，保護傳輸中和靜態數據。

3. 法規合規性：確保遵守 GDPR 或 CCPA 等法規。

4. 事件響應計劃：這涉及制定檢測、響應和恢復安全漏洞的程序。

基礎#3：數據處理和轉換

你獲取的數據通常不連貫、不完整且不一致。爲了將其用於分析和洞察，必須對其進行處理和轉換。

數據清理和預處理是其中至關重要的步驟。

數據預處理技術

數據預處理包括將數據轉換為可用的格式。它通常涉及這些技術。

1. 數據清理：這意味着從數據中刪除錯誤、不一致和不準確的信息。2. 數據規範化：這是將數值數據縮放到標準範圍（例如，從 0 到 1）的過程，因此所有特徵對分析的貢獻都是平等的。3. 數據轉換：此過程是指對數據進行數學轉換（例如，使用 對數轉換 ），使數據更符合正態分佈。4. 編碼：此技術採用分類數據並將其轉換為數值格式，例如， 獨熱編碼 或 標籤編碼 。它使這些數據可被 ML 算法讀取。5. 數據聚合：此技術的目的是通過在多個級別（例如，每日或每月總計、客户級別、訂單級別等）上聚合數據來從中獲取一些見解。

雖然所有這些數據預處理技術都很重要，但數據清理通常是最耗時且最重要的。

數據清理技術

清理數據時常用幾種技術。

1. 錯誤移除：這包括刪除重複數據、NULL 值和不正確的條目，並填充缺失數據。

2. 標準化：此技術指的是標準化數據格式，例如應用一致的日期和時間格式或分類標籤。

3. 異常值檢測：異常值 可能會影響數據分析和洞察，因此在此階段識別並解決異常值至關重要。

ETL（提取、轉換、加載）流程

ETL 過程 指的是提取、轉換和加載數據。它是數據集成中的關鍵過程，因為它的目的是從各種來源收集數據，將其轉換為可用的格式，然后將其加載到數據存儲中以供進一步使用。

數據提取是指從多個來源（例如數據庫、API 和平面文件）收集數據。在此階段，識別所需數據，在數據源中定位並檢索。

ETL 過程中的數據轉換是指通過數據預處理技術將數據轉換為可用的格式。

加載數據意味着將數據移動到數據存儲系統（數據庫、數據湖或數據倉庫）以供進一步使用。

數據管道在自動化數據處理中的作用

ETL 經常與數據管道 混淆。通常，ETL 是一種數據管道，即批量處理數據的管道。

數據管道是一個更廣泛的概念，指的是確保數據從源頭流向最終目的地的步驟。它們被設計為可擴展、可靠且實時傳輸數據，這使得它們對於建立自動化數據處理至關重要。

它們用於自動執行這些任務。

基礎#4：數據集成和聚合

數據集成是指將來自多個來源的數據收集到單個數據源的過程。

這確保數據得到整合，使組織中的每個人都能使用相同的數據。由於這涉及數據預處理和清理，它有助於提高數據質量、可訪問性和可用性。總的來説，這可以提高業務效率，尤其是其決策過程。

數據集成方法

您已經瞭解到 ETL 在數據集成中至關重要，但它並不是唯一的數據集成技術。

我們在單獨的部分介紹了 ETL，因此我們將重點介紹其他兩種數據集成方法。

數據聯合意味着創建一個虛擬數據庫，允許用户訪問來自多個來源的數據，就像訪問一個單一的數據存儲庫一樣。這是一種提供統一數據視圖的方式，無需實際的物理集成。

以下是數據聯合的主要優勢。

另一種數據集成方法是 API集成。API （集成編程接口）是一組規則、協議和工具，允許不同的軟件應用程序相互通信。它們充當應用程序之間的橋樑，無論其底層技術如何。

API 集成的工作方式是：當一個應用程序向另一個應用程序請求數據時，它會通過API 調用進行請求。此調用會被處理，並將數據提供給請求它的應用程序。

這些是 API 集成的優勢。

數據聚合和匯總策略

在數據工程中，聚合數據意味着收集來自多個來源的數據並將其組合成一個數據集。這使得數據工程師能夠使數據更易於管理，以便進行分析。

有三種基本的數據聚合策略。

1. 數據分組：根據共享屬性將數據組織成類別（或組）。例如，銷售額可以按時間段、地區或銷售人員分組。

2. 數據匯總：將數據壓縮成更緊湊的形式，突出主要洞察。這是迄今為止最常見的數據聚合策略，因此我們將專門用一節來介紹它。

3. 匯總數據聚合：它以更高的粒度匯總數據。例如，銷售額可以按日匯總，然后按周、月、季度和年度匯總。

數據匯總技術

匯總數據的常用技術如下所示。

1. 平均數據：計算平均值，例如每月平均銷售額、每個部門的平均工資、平均訂單價值等。2. 匯總數據：計算總和，例如每月總銷售額、每個客户的訂單總價值等。

3. 計數：這意味着計算數據的出現次數，例如每月交易次數、每周新客户數量或員工數量。4. 最小值/最大值：這指的是在數據集中查找最小值和最大值，例如最高和最低工資或最早和最新的訂單。

數據集成工具

以下是一些流行的數據集成工具。

1. Apache NiFi：一種數據集成工具，可自動化不同系統之間的數據流，並支持廣泛的數據源和目標。2. Talend：一種 ETL 工具，提供一套數據集成應用程序等。有了它，您可以連接、轉換和管理跨系統的數據。3. Informatica：一種全面的數據集成工具，提供數據集成、質量和治理解決方案。它支持複雜的數據工作流，並與眾多數據源和目標集成。4. Fivetran：一種相對簡單的數據集成工具，可自動連接不同的數據源並將數據加載到數據倉庫中。5. AWS Glue：亞馬遜推出的一款無服務器 ETL 工具，非常適合集成數據以進行分析、機器學習和應用程序開發。6. Apache Spark：一種用於大數據處理的開源統一分析工具，以其速度和與其他大數據工具的無縫集成而聞名。

基礎＃5：數據質量和驗證

數據質量是一個更廣泛的概念，指數據總體的準確性、完整性、一致性、可靠性和有效性。

數據驗證是一個更狹窄的概念，也是確保數據質量的一種方法；它確保數據在處理之前的準確性和符合特定標準。

數據質量的重要性

數據質量對於準確的數據分析和決策至關重要。我們可以參考流行的「垃圾進垃圾出」（GIGO）原則。無論你的分析多麼複雜，如果你基於不準確和不完整的數據，那麼你的分析以及基於此做出的決策都將是垃圾。

數據驗證和質量保證技術

數據驗證技術

數據驗證技術有很多種，以下是最重要的幾種。

如果其中一些看起來很熟悉，那是真的——我們已經在數據清理部分提到過它們。數據驗證和數據清理之間的關係是：數據驗證是預防性的，因為它試圖防止數據不一致和準確性問題。數據清理是一種糾正措施，因為它處理的是數據中已經存在的不一致問題。

那麼，回到數據驗證技術。

1. 模式驗證：確保數據符合預定義的數據類型、結構和關係。2. 格式和數據類型檢查：檢查格式和類型可驗證數據的類型（例如，日期是日期類型，而不是文本類型）和格式（例如，日期是 YYYY-MM-DD 格式，而不是 DD-MM-YYYY 格式）。3. 空值和缺失值檢查：通過檢查空值和缺失值來確保數據的完整性。4. 範圍檢查：一種數據驗證技術，用於確認數據是否在指定的範圍內，例如，電子商務平臺用户是否年滿 18 歲。5. 重複檢測：此技術用於查找和刪除重複數據。6. 一致性檢查：檢查數據在不同的數據集和系統之間是否一致，例如，檢查銷售數據庫中的銷售額是否與庫存管理數據庫中的相同。7. 源系統環回驗證：驗證從系統中提取的數據是否與原始數據匹配；例如，如果正在遷移銷售數據，則應檢查新系統中的銷售額是否與舊系統中的銷售額相匹配。

8. 持續的源到源驗證：在不同系統之間比較數據的持續過程。

數據質量保證技術

這些是數據質量保證中常用的技術。

1. 自動檢查：數據質量檢查可以通過自動化腳本和工具實現自動化，從而降低出錯的可能性。

2. 手動驗證：可與自動檢查結合使用，以確保發現自動檢查可能遺漏的錯誤。

3. 數據分析：這意味着分析數據的結構、內容和質量（例如，格式、值分佈、缺失值、重複值、異常值和不一致性）。它有助於在數據進入系統並對其造成影響之前識別問題。

4. 第三方驗證：涉及與外部來源交叉覈對數據，例如，檢查客户信息是否與國家身份數據庫匹配。

持續監控和維護數據質量

確保數據質量是一個持續的過程。新數據不斷流入組織，並在系統之間不斷移動。因此，必須使用這些技術持續監控和維護數據質量。

1. 定期審計：進行審計意味着系統地審查數據，以保持一致性、準確性和完整性。如果您定期進行審計，就能始終掌握任何潛在的數據質量問題。

2. 自動驗證流程：如果將數據驗證流程自動化，這將減少維護數據質量所需的手動工作量（和錯誤）。驗證流程自動化后，它可以持續獨立地處理數據質量問題，例如缺失值、重複數據和不一致問題。檢測到問題后，系統會通知組織內的指定人員解決問題。

3. 監控工具：使用數據質量監控工具還可以持續監控整個組織的數據質量。這些工具為您提供實時儀表板和自動報告，顯示數據質量的當前狀態以及任何與既定標準的偏差。這可以立即對數據質量問題做出反應並迅速解決。

以下是一些您可以使用的工具的建議：

Great Expectations

Deequ

Monte Carlo

Anomalo

Lightup

Bigeye

Acceldata

Collibra Data Quality & Observability

Ataccama Data Quality & Governance

IBM InfoSphere Information Server for Data Quality

基礎#6：數據建模和分析

數據建模技術

在對數據進行建模時，採用了三種技術。

1.概念數據建模：概述組織數據結構的高級框架。該方法基於 實體關係圖 (ERD)——它們展示了實體、屬性以及數據之間的關係。由於這是一個概念模型，它並不涉及數據在實踐中的實際實現方式。這種方法通常用於初始階段，即嘗試理解業務數據需求時。

2.邏輯數據建模：為概念模型添加更多細節，例如定義主鍵、外鍵和約束。但是，它仍然不涉及將在其中實現該概念模型的實際關係數據庫管理系統 (RDBMS)。

3.物理數據建模：它特定於數據庫，處理邏輯數據模型的實際實現。在此，您將創建實際的數據庫模式，並定義數據在實際關係數據庫管理系統 (RDBMS) 中的表示和存儲方式。該模型還考慮了性能、存儲和檢索機制。模型的可視化為邏輯數據模型添加了有關觸發器、過程和數據類型的詳細信息。

以下是數據建模中常用的一些工具：

ERwin Data Modeler

ER/Studio

IBM InfoSphere Data Architect

Oracle SQL Developer Data Modeler

PowerDesigner

Visual Paradigm

數據建模在數據庫和數據系統設計中的作用

數據建模在設計和開發數據庫和數據系統時發揮着三個關鍵作用。

作用＃1：通過在數據建模階段明確定義數據關係和約束，有助於實現數據的一致性、完整性和安全性。

作用＃2：數據模型通過邏輯高效地組織數據，幫助確保數據庫性能、可擴展性和易於維護。

作用＃3：數據模型提供了數據需求的明確且易於理解的可視化表示，彌合了業務和技術利 益相關者之間的差距並增進相互理解。

數據分析與可視化，助您洞察

數據工程師使用數據分析來清理、轉換和建模數據。數據分析幫助他們確保數據的準確性和一致性。

數據可視化通過在圖表、圖形和儀表板上顯示數據趨勢、異常值和見解來幫助發現它們。

以下是數據工程師經常使用的一些數據分析和可視化工具：

Tableau

Power BI

Apache Spark

Apache Kafka

Looker Studio

最重要的是，數據工程師使用這些Python 庫來分析和可視化數據：

pandas

NumPy

PySpark

Matplotlib

seaborn

Plotly

基礎＃7：可擴展性和性能優化

數據工程師工作的重要部分是管理數據系統的 可擴展性 並優化其性能。

擴展數據工程解決方案的挑戰

擴展涉及處理不斷增加的數據量及其複雜性，同時確保系統的（高效）性能。

1. 數據量不斷增長：隨着數據量的不斷增長，數據系統可能難以處理和存儲數據。

2. 數據複雜性不斷增加：隨着數據量的增加，其複雜性也隨之增加。這可能涉及數據源數量的增加，或者需要處理多種數據類型，例如結構化、半結構化和非結構化數據。隨着數據複雜性的增加，集成數據、維護數據質量以及確保跨數據系統的一致性變得更加困難。

3. 系統性能：這里的挑戰在於確保系統性能不會隨着數據量和複雜性的增加而下降或大幅下降。

優化數據管道和系統性能的技術

這些是用於優化數據管道和系統性能的主要原則。

1. 分佈式計算框架：Apache Hadoop 和 Apache Spark 等工具使用分佈式計算，可以更高效地處理大規模數據並實現高可用性。2. 基於雲的解決方案：基於雲的解決方案的主要優勢之一是其可擴展性和靈活性。流行的雲平臺有 AWS 、 Google Cloud 和 Microsoft Azure 。3. 數據索引：另一種技術是創建經常查詢的列的索引。4. 數據分區：此技術涉及將數據拆分為更小的數據集。由於現在可以單獨處理每個分區，因此可以減少處理時間。5. 緩存：緩存是用於存儲常用數據副本的臨時存儲器。使用這種技術還可以提高系統的性能。6. 微服務架構：應用這種方法意味着將應用程序分解為 微服務 。這可確保一個服務中的數據量激增不會影響整個應用程序。

處理大數據

您需要屬於這些類別的特殊工具來處理大數據。

1.可擴展存儲系統：這些工具可以 水平擴展 ，以適應不斷增長的數據量。常用的工具有：

Google Cloud Storage

Microsoft Azure Blob Storage

IBM Cloud Object Storage

Dell EMC Isilon

NetApp StorageGRID

Cloudian HyperStore

2.分佈式處理：通過在多個節點上並行處理大型數據集來減少處理時間對於處理大數據至關重要。以下是一些分佈式處理工具：

Apache Hadoop

Apache Spark

Apache Flink

Apache Storm

Google Cloud Dataflow

Amazon EMR

Microsoft Azure HDInsight

Presto

3. 高級分析工具：這些工具可用於實時數據流（例如 Apache Kafka ）以及數據查詢和分析，例如 Amazon Redshift 或 Google BigQuery 等數據倉庫。它們之所以被認為是先進的，是因為它們融合了機器學習、實時數據處理、複雜事件處理、數據整理和準備以及數據集成等技術。

以下是一些其他實時數據流工具建議：

Apache Flink

Apache Storm

Amazon Kinesis

Azure Stream Analytics

Confluent Platform

此外，除了 Amazon Redshift 和 Google BigQuery 之外，還有幾種可用於數據倉庫的工具：

Snowflake

Microsoft Azure Synapse Analytics

IBM Db2 Warehouse

Teradata

Oracle Autonomous Data Warehouse

三 新興技術和趨勢

數據工程的當前趨勢

數據工程中最熱門的趨勢是將人工智能和機器學習算法融入數據工程工作流程。這些技術可以自動化數據工作流程，並比人類更快、更準確地發現數據中的模式和趨勢。

此外，機器學習算法正在逐漸融入數據管道。如此一來，預測分析和決策將變得更加自動化和高效。

雲計算和無服務器架構的影響

雲計算已不再只是一種潮流，它已成為數據工程領域的常見應用。AWS、Azure 和 Google Cloud 等平臺在存儲、處理和分析大型數據集方面非常高效。這為企業提供了可擴展且靈活的解決方案。

由於採用了無服務器架構，他們的成本僅為傳統本地數據基礎設施的一小部分。這種架構將數據工程師從管理基礎設施中解放出來，使他們能夠專注於數據解決方案的開發和部署。

數據工程專業人員的未來展望

隨着公司大力投資數據基礎設施並專注於實時數據處理，對數據工程技能的需求預計會增加。

除了傳統的數據工程技能外，未來的數據工程師還必須越來越瞭解人工智能和機器學習，因為他們將更加融入數據工程過程。

四 結論

數據工程是一個非常複雜的領域，本文篇幅較長，僅涵蓋基礎知識。

數據工程的基礎包括：

• 數據源和提取
• 數據存儲和管理
• 數據處理和轉換
• 數據集成和聚合
• 數據質量和驗證
• 數據建模與分析
• 可擴展性和性能優化

本文來自微信公眾號「數據驅動智能」（ID：Data_0101），作者：曉曉，36氪經授權發佈。