数据工程与数据科学 - 了解基础知识| IllicalCompute.

数据工程和数据科学是作为开采数据钻石的业务使用的最重要的工具–数字时代工业成功的新密码。但是，当基本差异之间产生主要屏障 数据工程和数据科学 决策者在愿意利用这些技术的组织中没有意识到。本文阐明了这些术语的细微差别，并帮助企业高管了解这些工具可用于深入了解真实数据钻石，并为其业务的增长处理它们。

数据在信息时代业务增长中的重要性并不是一个全新的概念。实际上，各种数据处理技术的应用包括数据工程和数据科学，以及他们如何改变业务流程以来已经讨论过很长时间。

但是，我们仍远离世界工程和数据科学将是主流的世界。 2017年的Gartner的学习将在2017年发现差不多 85％的大数据实现失败了。其他麦肯锡研究发现，超过70％的企业尝试以数字化转换其运营失败。

了解数据技术的基础知识，以挖掘最有价值的数据钻石

当今大多数企业未能充分利用商业智能和与数据工程和数据科学技术集成的其他工具，有很多原因。然而，其中一个最突出的是，即使在领先企业中，也无法识别基本优先事项，缺乏对这些技术基础知识的理解。

在决定在业务中实施数据工程和数据科学之类的术语之前，它是非常重要的。本文将帮助决策者在各个领域，了解数据工程与数据科学之间的差异，以确保数据处理工具的有效利用防止不同业务应用程序中的失败.

本文还将促进他们必须实现这些工具中的哪一项，以实现更好的业务生产力和效率，特别是当全球Covid-19在世界经济中造成了衰退时。

数据工程学vs Data Science: Defining the Concepts

在该术语中，数据工程的整个概念围绕着“工程”一词，这广泛地描绘了与设计和构建数据模型相关的操作。数据工程主要与数据流水线的设计和构建以及来自数据进入各种框架的多个来源的数据处理，存储和检索数据处理，存储和检索。

另一方面，数据科学是更广泛的术语，涉及用于实际处理数据的方法和工具，可以是结构或非结构化的。数据科学是计算机科学的分支，解释了如何有效处理数据以将其转换为有用和有形的商业洞察力。

要以简单的方式解释，数据工程师可以类似于参与过程中涉及的数据流水线的管道数据仓库，它们是设计整个组织的整个数据流的人。虽然，数据科学家是做实际数据讲故事的真正艺术家。数据科学家们参与实际处理数据工程师简化的数据的过程，以在这些数据集上执行实际的业务型功能。

识别数据工程的关键焦点区域VS数据科学

数据工程领域的关键焦点区域包括编程和关于中间件和硬件的知识。数据工程师必须彻底了解C ++，Python，R，Scala和Java等编程语言。构建应用程序编程整合（API）是数据工程师奠定了制作数据科学家的工作的主要领域。

虽然，作为一门学科的数据科学是各种科学分支的组合，如数学，计算机科学和统计数据。随着对这些科学分支的深入了解以及各种编程语言的知识，数据科学家可以提高焦点和数据处理操作的效率。

数据工程师对行业数据科学家的突出责任

数据工程主要围绕优化数据流水线，以确保各种业务单位的一致和平滑的数据流程。数据工程师主要负责数据治理，并对不同数据模型进行质量检查，以确保数据管道的高性能。换句话说，数据工程师开发，构建，测试和维护所有数据架构，以确保数据科学家和所有其他业务单位都可以访问最新和最准确的数据。
任何组织的数据科学家主要负责制定数据驱动的解决方案和洞察，以解决业务面临不同层次的多种挑战。数据科学家的作用更重要，特别是当诸如先进技术的应用时人工智能和机器学习进入图片。通过实施与这些技术集成的高级数据分析工具，数据科学家可以大大改善公司现有的产品和服务系列。