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对于非专业人士，数据科学家、数据分析师和数据工程师的角色可能没有什么不同。但实际上，这三个位置是完全不同的。数据工程师的称号在数据科学领域正在兴起。

过去，数据工程师的角色通常由商业智能开发人员担任，但随着数据规模和复杂性的不断增加，工作量已经远远超出了简单的开发人员所能处理的范围。

什么是数据工程师？

虽然数据科学家和数据分析师也从事数据挖掘和洞察收集工作，但数据工程师从事更多基础性工作。数据工程师面临过度简化的风险，收集、开发和构建数据科学家和分析师分析的数据和基础设施。

数据工程师首先是设计和维护系统、收集和整合来自不同来源的数据并创建有意义的数据集的软件工程师。数据工程师不参与机器学习或其他分析任务的开发，但他们负责制作这些实现的查询功能，并确保数据收集的完整和准确。简单地说，数据工程师负责计算和其他分析发生的底层系统的所有方面。

通常，数据工程师具有工程、计算机科学或软件开发方面的背景，具有数据库开发和管理以及工程实践方面的知识。大多数人拥有大专学历，并具有实际工作经验。一般来说，软件工程师需要具备以下能力it工程师，包括但不限于数据库管理（尤其是数据清洗和确保数据集准确）、扩展、构建容错数据管道、系统监控和错误管理。

为什么数据工程师如此重要？

数据科学一再被各界人士和媒体定义为未来最重要的行业之一，《哈佛商业评论》曾将数据科学称为“21世纪最性感的工作”。但这些陈述通常是关于数据分析，或从数据中获取可操作性的实际过程。

例如，我们经常听到零售商分析客户的购买模式，也许我们从未向商家透露我们已经有了孩子，但我们在推送中收到了尿布优惠券。

如果没有数据工程师，大多数分析都是不可能的。因为使用以前的方法创建了很多数据it工程师，所以保持相关性很重要。数据工程是大数据新世界的基本组成部分，不仅增加了收集的数据量，而且确保数据清晰、一致和高质量。虽然数据科学工作有时是无形的，但如果没有这个过程，企业就无法从数据收集和分析中获得可靠的结果。

一个没有数据工程师的世界？不可能

面对日益增长的使用数据收集的监管要求，数据工程师也是保持合规性的重要组成部分。通过从工程角度呈现数据流，用户可以更全面地满足审核员的要求并准确地提供必要的信息。

大数据世界日益复杂的意义在于，获得洞察力不仅需要一套基本的算法，还需要对分析原理有基本的了解。分层角色确保对流程的各个方面进行准确和适当的管理，利用每个学科的优势和能力。数据工程师将继续成为这一过程的重要组成部分，开发和实施将塑造数据驱动未来的新技术。