数据工程师的工作职责是什么?

2025-02-12 19:46:58
推荐回答(5个)
回答1:

分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向,他们帮助企业做出更好的商业决策。
大数据工程师一个很重要的工作,就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如,腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库,把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理,总结出可供查询的特征,来支持公司各类业务对数据的需求,包括广告投放、游戏开发、社交网络等。
找出过去事件的特征,最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹,就能够了解这个人,并预测他的行为。
通过引入关键因素,大数据工程师可以预测未来的消费趋势。在阿里妈妈的营销平台上,工程师正试图通过引入气象数据来帮助淘宝卖家做生意。比如今年夏 天不热,很可能某些产品就没有去年畅销,除了空调、电扇,背心、游泳衣等都可能会受其影响。那么我们就会建立气象数据和销售数据之间的关系,找到与之相关 的品类,提前警示卖家周转库存。
根据不同企业的业务性质,大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。以腾讯来说,能反映大数据工程师工作的最简单直接的例子就是选项测试 (AB Test),即帮助产品经理在A、B两个备选方案中做出选择。在过去,决策者只能依据经验进行判断,但如今大数据工程师可以通过大范围地实时测试 —比如,在社交网络产品的例子中,让一半用户看到A界面,另一半使用B界面,观察统计一段时间内的点击率和转化率,以此帮助市场部做出最终选择。

回答2:

写 SQL (很多入职一两年的大数据工程师主要的工作就是写 SQL )

2 为集群搭大数据环境(一般公司招大数据工程师环境都已经搭好了,公司内部会有现成的大数据平台,但我这边会私下搞一套测试环境,毕竟公司内部的大数据系统权限限制很多,严重影响开发效率)

3 维护大数据平台(这个应该是每个大数据工程师都做过的工作,或多或少会承担“运维”的工作)

4 数据迁移(有部分公司需要把数据从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据迁移到大数据集群中,这个是比较繁琐的工作,吃力不讨好)

5 应用迁移(有部分公司需要把应用从传统的数据库 Oracle、MySQL 等数据库的存储过程程序或者SQL脚本迁移到大数据平台上,这个过程也是非常繁琐的工作,无聊,高度重复且麻烦,吃力不讨好)

6 数据采集(采集日志数据、文件数据、接口数据,这个涉及到各种格式的转换,一般用得比较多的是 Flume 和 Logstash)

7 数据处理
7.1 离线数据处理(这个一般就是写写 SQL 然后扔到 Hive 中跑,其实和第一点有点重复了)
7.2 实时数据处理(这个涉及到消息队列,Kafka,Spark,Flink 这些,组件,一般就是 Flume 采集到数据发给 Kafka 然后 Spark 消费 Kafka 的数据进行处理)

8 数据可视化(这个我司是用 Spring Boot 连接后台数据与前端,前端用自己魔改的 echarts)

9 大数据平台开发(偏Java方向的,大概就是把开源的组件整合起来整成一个可用的大数据平台这样,常见的是各种难用的 PaaS 平台)

10 数据中台开发(中台需要支持接入各种数据源,把各种数据源清洗转换为可用的数据,然后再基于原始数据搭建起宽表层,一般为了节省开发成本和服务器资源,都是基于宽表层查询出业务数据)

11 搭建数据仓库(这里的数据仓库的搭建不是指 Hive ,Hive 是搭建数仓的工具,数仓搭建一般会分为三层 ODS、DW、DM 层,其中DW是最重要的,它又可以分为DWD,DWM,DWS,这个层级只是逻辑上的概念,类似于把表名按照层级区分开来的操作,分层的目的是防止开发数据应用的时候直接访问底层数据,可以减少资源,注意,减少资源开销是减少 内存 和 CPU 的开销,分层后磁盘占用会大大增加,磁盘不值钱所以没什么关系,分层可以使数据表的逻辑更加清晰,方便进一步的开发操作,如果分层没有做好会导致逻辑混乱,新来的员工难以接手业务,提高公司的运营成本,还有这个建数仓也分为建离线和实时的)

总之就是离不开写 SQL ...

回答3:

数据库工程师岗位的基本职责 :

1、负责数据库的日常操作、安装、配置、监控、负载均衡、实时备份、恢复和管理 ;

2、负责数据库的运行维护及管理等工作 ;

3、分析历史、预测未来、优化选择,这是大数据工程师在“玩数据”时最重要的三大任务。通过这三个工作方向,帮助企业做出更好的商业决策。

大数据工程师一个很重要的工作,就是通过分析数据来找出过去事件的特征。比如,腾讯的数据团队正在搭建一个数据仓库,把公司所有网络平台上数量庞大、不规整的数据信息进行梳理,总结出可供查询的特征,来支持公司各类业务对数据的需求,包括广告投放、游戏开发、社交网络等。找出过去事件的特征,最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹,就能够了解这个人,并预测他的行为。通过引入关键因素,大数据工程师可以预测未来的消费趋势。

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回答4:

从工作内容上来说,大数据开发主要是负责大数据挖掘,大数据清洗处理,大数据建模等工作,主要是负责大规模数据的处理和应用,工作主要以开发为主,与大数据可视化分析工程师相互配合,从数据中挖掘出价值,为企业业务发展提供支持。

大数据开发工程师的主要工作内容:

1、负责公司大数据平台的开发和维护,负责大数据平台持续集成相关工具平台的架构设计与产品开发等;

2、主要从事网络日志的大数据分析工作,包括:网络日志的数据提取、数据融合及分析;专注于实时计算、流式计算、数据可视化等技术的研发;

3、负责网络安全业务主题建模等工作。

回答5:

数据工程师的工作职责是:1、负责公司业务数据库系统的模型设计,表结构设计。2、负责数据处理中的语句实现,存储过程逻辑实现。3、负责指导开发人员对语句的性能优化和指导。

数据俨然已经成为所有企业的重要资产,互联网企业更是将数据作为自己的生命线。一个优秀的数据库工程师通常掌握着企业的核心价值,保障数据服务持续正常运转,所以在公司地位相对比较高。责任越大,地位越高,薪资越高。高速社会要求高速的系统,现在的系统性能瓶颈已经不是传统的硬件瓶颈,而是后台程序和数据处理的瓶颈,优秀的数据库工程师往往能解决其性能问题,从而是系统运转性能提升几十倍甚至百倍。数据库工程师在企业中的人数通常相比其他技术工程师较少,而且薪资高低是由你在公司是否可被替代所决定,同工种下人数较少意味着不可替代。

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