7.数据转换(再次):在某些情况下,集成后需要进行额外的数据转换,特别是在处理复杂的数据管道时。更改可以包括数据聚合、非规范化和数据重塑。 8.数据存储:数据工程师设计存储解决方案以容纳大量数据。数据以结构化和有组织的方式存储。选择包括传统数据库、数据仓库、数据湖和基于云的存储。 9.数据服务和访问:用户和...
1. 数据工程 1.1. 自从公司开始使用数据做事，数据工程就以某种形式存在了 1.1.1. 预测性分析、描述性分析和报告 1.2. 数据工程师获取数据、存储数据，并准备数据供数据科学家、分析师和其他人使用 1.3. 数据工程是系统和流程的开发、实施和维护，这些系统和流程接收原始数据并生成支持下游用例（例如分析和...
需要澄清的是,数据工程是一个体系,涵盖了从企业数据战略、需求设计、技术设计到开发、质量管控和流程等方面。它源于软件工程的实践,但是在数据工程中被提炼出来并映射到数据层面的工作。需要强调的是,数据工程不仅仅是数据开发。 为了快速实现数据工程这个复杂体系,需要规模化的方式来提高开发效率,并减少人员更替和交接所...
数据工程则是帮助企业高效地挖掘数据价值,持续地赋能业务增长, 加速数据到资产的升华过程的最佳实践。 数据工程包含了需求、设计、构建、测试、维护演进等阶段,涵盖了项目管理、开发过程管理、工程工具与方 法、构建管理、质量管理, 是一套为了应对规模化生产和使用数据、为业务提供数据支撑, 最终产生价值的体系。 数据...
数据工程是信息系统的基础工程。围绕数据的生命周期,规范数据从产生到应用的全过程,目标是为信息系统的运行提供可靠的数据保障和服务,为信息系统之间的数据共享提供安全、高效的支撑环境,为信息系统实现互连、互通、互操作提供有力的数据支撑。它是实现这些目标的一系列技术、方法和工程建设活动的总称。
读数据工程之道:设计和构建健壮的数据系统01数据工程概述.png 1. 数据工程 1.1. 自从公司开始使用数据做事,数据工程就以某种形式存在了 1.1.1. 预测性分析、描述性分析和报告 1.2. 数据工程师获取数据、存储数据,并准备数据供数据科学家、分析师和其他人使用 ...
图:数据“原料”到“成品”对加工示例 数据工程是一个复杂的体系,需要从人员层面解决开发成本和效率的问题。有标准化的设计和管控可以提高数据工程的效率和面对规模化时的应对能力。团队之间需要统一数据标准,解决数据孤岛问题,降低业务场景下的联动成本。对于企业能够快速满足业务需求,以更小的成本实现业务诉求。根本目的...
数据工程师通常会处理多种类型的数据,使用许多适合其单个组织的脚本或编码语言来执行许多操作。 数据类型 数据工程师将处理三种主要类型的数据。 结构化半结构化非结构化 结构化数据主要来自基于表的源系统(例如关系数据库)或平面文件(例如逗号分隔的 (CSV) 文件)。 结构化文件的主要元素是行和列在整个文件中一致对...
这就是数据工程发挥重要作用的地方。简单地说，数据工程就是由数据工程师来组织和设计数据。他们构建数据管道来更改和组织信息并使其有用。数据工程与数据科学同样重要。然而，数据工程需要认识到如何获得激励形式的数据，例如从A点移动到B点而不受污染的数据。“数据工程”这个名字代表了这样一项工作，它不再使用传统...