數據工程是設計和構建系統的過程，讓人們能夠收集和分析來自多種來源和格式的原始數據。這些系統使人們能夠找到數據的實際應用，從而使企業得以蓬勃發展。這篇文章為大家帶來美國數據工程專業課堂學習指南。

一、數據工程為何重要?

各種規模的公司都有大量不同的數據需要梳理，以回答關鍵的業務問題。數據工程旨在支持這一過程，使數據消費者(如分析師、數據科學家和高管)能夠可靠、快速和安全地檢查所有可用數據。

數據分析具有挑戰性，因為數據由不同的技術管理，并存儲在不同的結構中。然而，用于分析的工具卻假定數據由相同的技術管理并存儲在相同的結構中。這種裂痕會讓任何試圖回答業務績效問題的人頭疼不已。

例如，考慮一個品牌收集的有關其客戶的所有數據：

一個系統包含賬單和發貨信息

另一個系統保存訂單歷史記錄

其他系統存儲客戶支持、行為信息和第三方數據

這些數據結合在一起，提供了一個全面的客戶視圖。然而，這些不同的數據集都是獨立的，這就很難回答某些問題，比如哪類訂單導致的客戶支持成本最高。

數據工程將這些數據集統一起來，讓您快速高效地找到問題的答案。

二、數據工程師做什么?

數據工程是一種需求量越來越大的技能。數據工程師負責設計統一數據的系統，并幫助您瀏覽數據。數據工程師執行許多不同的任務，包括

獲取：查找業務中所有不同的數據集

清理：查找和清理數據中的任何錯誤

轉換：為所有數據提供通用格式

消除歧義：解釋可能有多種解釋方式的數據

重復數據刪除刪除重復的數據副本

完成上述工作后，數據可存儲在中央存儲庫中，如數據湖或數據湖房。數據工程師還可以將數據子集復制并移動到數據倉庫中。

三、為什么需要通過數據工程處理數據?

數據工程師在設計、運行和支持為現代數據分析提供動力的日益復雜的環境方面發揮著至關重要的作用。一直以來，數據工程師都在精心設計數據倉庫模式，其表結構和索引旨在快速處理查詢，以確保足夠的性能。隨著數據湖的興起，數據工程師需要管理更多的數據，并將其交付給下游數據消費者進行分析。存儲在數據湖中的數據可能是非結構化和未格式化的--在業務從中獲取價值之前，數據工程師需要關注這些數據。

幸運的是，一旦通過數據工程對數據集進行了全面清理和格式化，數據集就能更容易、更快速地讀取和理解。由于企業在不斷地創建數據，因此找到能夠自動完成其中一些流程的軟件非常重要。

正確的軟件堆棧可以從數據中提取大量信息和價值，為數據創建端到端的旅程，即 "數據管道"。當信息通過管道時，可能會經過多次轉換、豐富和匯總。

四、數據工程工具和技能

數據工程師使用許多不同的工具來處理數據。他們使用一套專業技能來創建端到端數據管道，將數據從源系統傳送到目標目的地。

數據工程師使用各種工具和技術，包括

ETL 工具：ETL(提取、轉換、加載)工具在系統間移動數據。它們訪問數據，然后應用規則，通過各種步驟 "轉換 "數據，使其更適合分析。

SQL：結構化查詢語言(SQL)是查詢關系數據庫的標準語言。

PythonPython 是一種通用編程語言。數據工程師可以選擇使用 Python 來完成 ETL 任務。

云數據存儲：包括 Amazon S3、Azure Data Lake Storage (ADLS)、Google Cloud Storage 等。

查詢引擎：引擎針對數據運行查詢以返回答案。數據工程師可以使用 Dremio Sonar、Spark、Flink 等引擎。

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