数据被视为推动各行业创新、决策和发展的“新石油”。随着组织寻求获得数据的好处，对数据专家的需求变得非常重要。数据工程师在这些专业人员中是独一无二的，因为他们通过管理将数据从源转移到分析的数据管道，为任何数据驱动功能提供基础。这篇文章是数据分析的最佳指南，强调数据工程，这很重要但不是很明显。
什么是数据工程？
数据工程是创建数据架构和管理结构的过程，以促进数据采集、存储和处理过程。数据科学家应该提供数据解释或见解，而数据分析师则致力于自己生成见解；数据工程师的任务是创建实现这些目标的平台。他们创建管道将数据从不同来源传输到数据存储库或数据湖，以确保数据经过整理、结构化并可供使用。
数据工程师的角色
数据工程师与数据科学家、数据分析师和其他利益相关者密切合作，以了解组织的数据需求。他们的主要职责包括：
数据工程师的关键技能
为了在数据工程方面取得优异成绩，专业人士需要在几个关键领域打下坚实的基础：
数据工程工具
数据工程包括使用工具和技术来构建和管理数据资产。这些工具有助于数据采集、归档、分析和操作。以下是数据工程中一些最常用的工具：
数据摄取工具
Apache Kafka：用于构建实时数据管道和流应用程序的分布式流平台。 Kafka 可以处理高吞吐量的数据源，通常用于实时摄取大量数据。
Apache NiFi：一种数据集成工具，可自动在不同系统之间移动数据。它提供了一个用户友好的界面来设计数据流并支持各种数据源。
AWS Glue：Amazon 提供的完全托管的 ETL 服务，可以轻松准备和加载数据以进行分析。 Glue 可自动执行数据发现、编目和数据移动的过程。
数据存储和仓储工具
Amazon S3：一种可扩展的对象存储服务，用于存储和检索任何数据。 S3 通常用于在处理或分析之前存储原始数据。
Google BigQuery：完全托管的无服务器数据仓库，可利用 Google 基础设施的处理能力实现超快速 SQL 查询。它非常适合分析大型数据集。
Snowflake：基于云的数据仓库解决方案，提供统一的数据存储和处理平台。它以其可扩展性、易用性和对多个云平台的支持而闻名。
Apache HDFS（Hadoop 分布式文件系统）：设计用于在商用硬件上运行的分布式文件系统。它是Hadoop的核心组件，用于分布式存储大型数据集。
数据处理和转换工具
Apache Spark：用于大数据工作负载的开源分布式处理系统。 Spark 提供了一个接口，用于通过隐式数据并行性和容错能力对整个集群进行编程。
Apache Airflow：一种开源工具，用于以编程方式创作、安排和监控工作流程。 Airflow 管理复杂的数据管道，确保数据顺利流过各个处理阶段。
dbt（数据构建工具）：一种命令行工具，使分析师和工程师能够更有效地转换仓库中的数据。 dbt 处理 ETL 中的“T”，用于在数据进入仓库后对其进行转换。
Apache Beam：用于定义和执行数据处理管道的统一编程模型。 Beam 可以运行在多种执行引擎上，例如 Apache Flink、Apache Spark 和 Google Cloud Dataflow。
ETL（提取、转换、加载）工具
Talend：一个开源数据集成平台，提供 ETL、数据迁移和数据同步工具。 Talend 提供了用于设计数据流和转换的图形界面。
Informatica PowerCenter：广泛使用的数据集成工具，提供全面的数据集成、数据质量和数据治理功能。
Microsoft Azure 数据工厂：一种基于云的 ETL 服务，可自动执行数据的移动和转换。 Azure 数据工厂支持广泛的数据源和目标。
Pentaho Data Integration (PDI)：一个开源 ETL 工具，允许用户创建数据管道以在不同系统之间移动和转换数据。
数据编排工具
Apache Oozie：用于管理 Apache Hadoop 作业的工作流调度程序系统。它有助于自动化复杂的数据管道并管理任务之间的依赖关系。
完美：一种现代工作流编排工具，可以轻松构建、调度和监控数据工作流。 Prefect 提供本地和基于云的解决方案来管理工作流程。
Dagster：用于机器学习、分析和 ETL 的编排平台。 Dagster 旨在确保数据管道模块化、可测试和可维护。
数据质量和治理工具
远大的期望：一个用于验证、记录和分析数据的开源工具。 Great Expectations 通过提供灵活的框架来定义数据期望，帮助确保数据质量。
Alation：一种数据目录和治理工具，可帮助组织管理其数据资产，确保数据有据可查、可发现和治理。
数据可视化和报告工具
Tableau：强大的数据可视化工具，允许用户创建交互式和可共享的仪表板。 Tableau可以连接多个数据源，广泛用于数据报告。
Looker：商业智能和数据分析平台，可帮助组织轻松探索、分析和共享实时业务分析。
Power BI：Microsoft 的数据可视化工具允许用户创建和共享数据见解。 Power BI 与其他 Microsoft 服务集成良好，并支持各种数据源。
云平台
Amazon Web Services (AWS)：提供一套基于云的数据工程工具，包括用于存储的 S3、用于仓储的 Redshift 和用于 ETL 的 Glue。
Google Cloud Platform (GCP)：提供用于数据仓库的 BigQuery、用于数据处理的 Dataflow 以及各种机器学习服务。
Microsoft Azure：提供各种数据工程工具，包括 Azure Data Lake Storage、Azure SQL 数据库和用于 ETL 流程的 Azure Data Factory。
大数据工具
Hadoop：一个开源框架，允许跨计算机集群分布式处理大型数据集。它包括 Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 MapReduce 编程模型。
Apache Flink：一个流处理框架，也可以处理批处理。 Flink 以其低延迟处理大量数据的能力而闻名。
Apache Storm：一个实时计算系统，可以实时处理数据流。
数据工程的未来
数据工程师的需求量很大，因为许多组织越来越了解对健全数据基础设施的需求。云计算的采用以及物联网 (IoT) 的发展以及人工智能和机器学习算法的集成正在推动这一需求。未来，数据工程师仍将是数据生态系统中的关键专业人员，他们将越来越重视实时数据处理、数据流以及人工智能和机器学习在数据管道中的集成。
结论
还值得注意的是，数据工程的要求非常高且多样化，要求一个人既具有技术性又具有创造性，并且具有批判性思考者。因此，随着组织越来越依赖大数据，数据工程师的职位将仍然高度相关。对于那些在技术、数据科学和创新的交叉领域寻求使命的人来说，数据工程是一个完美的职业。
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