Databricks
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什么是数据工程？
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原文英文，约4900词，阅读约需18分钟。
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内容提要
数据工程是将原始数据转化为可用信息的过程，涵盖数据管道、存储和处理。数据管道自动化数据的移动与转换，确保数据的可靠性。数据类型包括结构化、非结构化和半结构化。数据工程生命周期包括数据生成、摄取、存储、处理和服务。ETL和ELT是常见的数据集成方法，现代数据工程依赖云平台和大数据工具，以支持实时分析和机器学习。
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关键要点
- 数据工程是将原始数据转化为可用信息的过程，涵盖数据管道、存储和处理。
- 数据管道是自动化系统，用于移动、转换和管理数据，确保数据的可靠性和可用性。
- 数据类型包括结构化、非结构化和半结构化，数据工程帮助处理和整合这些不同类型的数据。
- 数据工程生命周期包括数据生成、摄取、存储、处理和服务。
- ETL和ELT是常见的数据集成方法，现代数据工程依赖云平台和大数据工具。
- 批处理管道按计划处理数据，流式管道实时处理数据，支持实时分析和机器学习。
- 数据存储解决方案包括数据仓库和数据湖，适用于不同类型的数据和分析需求。
- 数据工程与数据分析和数据科学相辅相成，构建数据基础设施以支持分析和预测。
- 数据工程解决数据分散、数据质量、规模和复杂性、速度和可访问性等挑战。
- 数据工程在金融、电子商务、医疗、制造和零售等领域有广泛应用。
- 现代数据工程工具包括编程语言、云平台、大数据平台和数据转换工具。
- 云原生架构使数据工程能够快速扩展，支持实时分析和灵活的数据处理。
- 数据工程的未来将更加注重数据质量、治理和与AI/ML的深度集成。
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