數據工程師、數據分析師、數據科學家，這麼多頭銜，你分得清嗎？

對於非專業人士來說，數據科學家，數據分析師和數據工程師的角色可能並沒有什麼不同。但實際上，這三種職位是完全不同的。數據工程師這一頭銜是在數據科學領域新興發展起來的。

過去，數據工程師的角色往往是由商業智能開發人員來擔任的，但是隨著數據的不斷龐大以及複雜性的不斷增加，其工作量已經遠遠超過了一個簡單開發人員能夠負荷的了。

什麼是數據工程師？

雖然數據科學家和數據分析師也在從事數據挖掘和洞察收集方面的工作，但是數據工程師是從事更基礎的工作。面臨過度簡化的風險，數據工程師要收集、開發和構建數據科學家和分析師所要分析的數據和基礎設施。

數據工程師首先要是個軟體工程師，要設計和維護系統，收集和整合不同來源的數據，創建有意義的數據集。數據工程師雖然不涉及到機器學習或者其它分析任務的開發，但是它們負責讓這些實現的查詢功能，並確保數據收集的完整和準確。簡而言之，數據工程師就是負責計算和其他分析發生的基礎系統的方方面面。

通常，數據工程師都有工程、計算機科學或軟體開發的背景，具備資料庫開發和管理、工程實踐的知識。大多數都在高等院校獲得了學位，並且有實際工作經驗。一般來說，軟體工程師需要具備以下能力，包括但不限於資料庫管理（特別是數據清理和確保準確的數據集）、擴展、建立容錯數據管道，系統監控和錯誤管理。

數據工程師為什麼如此重要？

數據科學被各界人士和媒體反覆定義為未來最重要的行業之一， 「哈佛商業評論」還曾經將數據科學稱為「21世紀最性感的工作」。但是這些陳述講的通常是數據分析，或者從數據中獲得可行的實際過程。

例如，我們經常會聽到零售商分析客戶的購買模式，也許我們從未向商家透露過我們已經有小孩了，但是我們卻在推送中收到了尿片優惠券。

而如果沒有數據工程師，那麼大部分分析都是不可能實現的。因為使用之前方法創建的數據太多了，所以保持相關性是很重要的。數據工程是大數據新世界的基礎部分，不僅增加了收集的數據量，而且確保了數據的清晰一致和高質量。雖然數據科學的努力有時並不可見，但是如果沒有這個過程，企業是無法從數據的收集和分析中獲得可靠結果。

沒有數據工程師的世界？不可能

面對數據收集使用日益增長的監管要求，數據工程師也是維護合規性的重要組成部分。從工程角度展示數據流程，用戶可以更完全地遵守審核員請求並準確提供必要的信息。

大數據世界日益複雜的意義在於，獲得洞察力不僅需要一套基本的演算法，而且還需要對分析原理的基本了解。分級角色確保了流程的各個方面的準確和適當的管理，發揮各個學科的優勢和能力。數據工程師將繼續成為這一過程的重要組成部分，開發和實施將形成數據驅動型未來的新技術。

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