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數(shù)據(jù)開發(fā)是做什么的（數(shù)據(jù)開發(fā)工程師需要掌握哪些知識）

發(fā)布時間：2023-03-24 20:15:21 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 967 問大家

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于數(shù)據(jù)開發(fā)是做什么的的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

1、實時數(shù)據(jù)開發(fā)工程師是做什么的
2、數(shù)據(jù)庫開發(fā)是什么
3、大數(shù)據(jù)工程師是做什么的？
4、數(shù)據(jù)分析師主要是做什么的?

數(shù)據(jù)開發(fā)是做什么的（數(shù)據(jù)開發(fā)工程師需要掌握哪些知識）

一、實時數(shù)據(jù)開發(fā)工程師是做什么的

1、負(fù)責(zé)實時數(shù)據(jù)倉庫設(shè)計、實時模型設(shè)計，對實時數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度的分析、匯總，支撐公司日常業(yè)務(wù)運營;

2、負(fù)責(zé)實時數(shù)據(jù)倉庫的日常管理與維護(hù)及監(jiān)管體系建設(shè);

3、BI 需求調(diào)研與模型體系設(shè)計，參與數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計和評審，保障整個數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)穩(wěn)定;

4、根據(jù)業(yè)務(wù)需要,進(jìn)行實時數(shù)據(jù)建模,設(shè)計、開發(fā)、優(yōu)化實時數(shù)據(jù)開發(fā)工具和流程;

5、配合產(chǎn)品與各部門溝通協(xié)調(diào)需求，參與需求分析，數(shù)據(jù)倉庫建模，功能設(shè)計及評審;

6、滿足各相關(guān)業(yè)務(wù)部門的日常數(shù)據(jù)需求，高效率完成數(shù)據(jù)整理工作，支持面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)服務(wù);

7、深刻理解業(yè)務(wù)需求,完善提高產(chǎn)品品質(zhì),不斷提升用戶體驗，具有對產(chǎn)品有做精做細(xì)的精神。

二、數(shù)據(jù)庫開發(fā)是什么

數(shù)據(jù)庫開發(fā)是數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)(DBMS)和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用軟件設(shè)計研發(fā)的總稱，數(shù)據(jù)運維、參與數(shù)據(jù)庫生產(chǎn)環(huán)境的問題優(yōu)化和解決等方面的事宜。

一般數(shù)據(jù)庫開發(fā)要經(jīng)過設(shè)計、開發(fā)數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)和數(shù)據(jù)庫應(yīng)用軟件，因此與軟件研發(fā)的過程一樣，會覆蓋需求、設(shè)計、編程和測試四個階段：

需求：深入調(diào)研用戶市場需求，認(rèn)清項目的應(yīng)用場景，解決的問題，性能指標(biāo)等，需要與數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)使用方反復(fù)溝通，確定具體的需求。
設(shè)計：根據(jù)收集整理的需求文檔設(shè)計數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)軟件的模型和架構(gòu)，劃分模塊分別進(jìn)行概要和詳細(xì)設(shè)計。
編程：按照模塊分工和設(shè)計文檔，進(jìn)行編碼和調(diào)試。
測試：將開發(fā)完成的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)交給測試人員進(jìn)行測試，主要使用的測試方法有黑盒測試、白盒測試、壓力測試、性能測試等，測試全部通過后即可等待發(fā)布。

三、大數(shù)據(jù)工程師是做什么的？

總結(jié)一句話就是寫 SQL （很多入職一兩年的大數(shù)據(jù)工程師主要的工作就是寫 SQL ）

還有其他的

2 為集群搭大數(shù)據(jù)環(huán)境（一般公司招大數(shù)據(jù)工程師環(huán)境都已經(jīng)搭好了，公司內(nèi)部會有現(xiàn)成的大數(shù)據(jù)平臺，但我這邊會私下搞一套測試環(huán)境，畢竟公司內(nèi)部的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)權(quán)限限制很多，嚴(yán)重影響開發(fā)效率）

3 維護(hù)大數(shù)據(jù)平臺（這個應(yīng)該是每個大數(shù)據(jù)工程師都做過的工作，或多或少會承擔(dān)“運維”的工作）

4 數(shù)據(jù)遷移（有部分公司需要把數(shù)據(jù)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫 Oracle、MySQL 等數(shù)據(jù)遷移到大數(shù)據(jù)集群中，這個是比較繁瑣的工作，吃力不討好）

5 應(yīng)用遷移（有部分公司需要把應(yīng)用從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫 Oracle、MySQL 等數(shù)據(jù)庫的存儲過程程序或者SQL腳本遷移到大數(shù)據(jù)平臺上，這個過程也是非常繁瑣的工作，無聊，高度重復(fù)且麻煩，吃力不討好）

6 數(shù)據(jù)采集（采集日志數(shù)據(jù)、文件數(shù)據(jù)、接口數(shù)據(jù)，這個涉及到各種格式的轉(zhuǎn)換，一般用得比較多的是 Flume 和 Logstash）

7 數(shù)據(jù)處理

7.1 離線數(shù)據(jù)處理（這個一般就是寫寫 SQL 然后扔到 Hive 中跑，其實和第一點有點重復(fù)了）

7.2 實時數(shù)據(jù)處理（這個涉及到消息隊列，Kafka，Spark，F(xiàn)link 這些，組件，一般就是 Flume 采集到數(shù)據(jù)發(fā)給 Kafka 然后 Spark 消費 Kafka 的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理）

8 數(shù)據(jù)可視化（這個我司是用 Spring Boot 連接后臺數(shù)據(jù)與前端，前端用自己魔改的 echarts）

9 大數(shù)據(jù)平臺開發(fā)（偏Java方向的，大概就是把開源的組件整合起來整成一個可用的大數(shù)據(jù)平臺這樣，常見的是各種難用的 PaaS 平臺）

10 數(shù)據(jù)中臺開發(fā)（中臺需要支持接入各種數(shù)據(jù)源，把各種數(shù)據(jù)源清洗轉(zhuǎn)換為可用的數(shù)據(jù)，然后再基于原始數(shù)據(jù)搭建起寬表層，一般為了節(jié)省開發(fā)成本和服務(wù)器資源，都是基于寬表層查詢出業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)）

11 搭建數(shù)據(jù)倉庫（這里的數(shù)據(jù)倉庫的搭建不是指 Hive ，Hive 是搭建數(shù)倉的工具，數(shù)倉搭建一般會分為三層 ODS、DW、DM 層，其中DW是最重要的，它又可以分為DWD,DWM,DWS，這個層級只是邏輯上的概念，類似于把表名按照層級區(qū)分開來的操作，分層的目的是防止開發(fā)數(shù)據(jù)應(yīng)用的時候直接訪問底層數(shù)據(jù)，可以減少資源，注意，減少資源開銷是減少內(nèi)存和 CPU 的開銷，分層后磁盤占用會大大增加，磁盤不值錢所以沒什么關(guān)系，分層可以使數(shù)據(jù)表的邏輯更加清晰，方便進(jìn)一步的開發(fā)操作，如果分層沒有做好會導(dǎo)致邏輯混亂，新來的員工難以接手業(yè)務(wù)，提高公司的運營成本，還有這個建數(shù)倉也分為建離線和實時的）

總之就是離不開寫 SQL ...

四、數(shù)據(jù)分析師主要是做什么的?

數(shù)據(jù)分析是干什么的？

在企業(yè)里收集數(shù)據(jù)、計算數(shù)據(jù)、提供數(shù)據(jù)給其他部門使用的。

數(shù)據(jù)分析有什么用?

從工作流程的角度看，至少有5類分析經(jīng)常做：

工作開始前策劃型分析：要分析一下哪些事情值得的做
工作開始前預(yù)測型分析：預(yù)測一下目前走勢，預(yù)計效果
工作中的監(jiān)控型分析：監(jiān)控指標(biāo)走勢，發(fā)現(xiàn)問題
工作中的原因型分析：分析問題原因，找到對策
工作后的復(fù)盤型分析：積累經(jīng)驗，總結(jié)教訓(xùn)

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那數(shù)據(jù)分析是什么的？

數(shù)據(jù)分析大體上分3步：

1：獲取數(shù)據(jù)。通過埋點獲取用戶行為數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)同步，打通內(nèi)部各系統(tǒng)數(shù)據(jù)。以及做數(shù)倉建設(shè)，存儲數(shù)據(jù)。

2：計算數(shù)據(jù)。根據(jù)分析要求，提取所需要的數(shù)據(jù)，計算數(shù)據(jù)，做表。

3：解釋數(shù)據(jù)。解讀數(shù)據(jù)含義，推導(dǎo)出一些對業(yè)務(wù)有用的結(jié)論。

那么數(shù)據(jù)分析師主要做以上三點的工作嗎？

并不全是，這個在不同企業(yè)，情況不一樣。如果公司規(guī)模大的話，獲取數(shù)據(jù)經(jīng)常是數(shù)據(jù)開發(fā)組完成的，他們的職位一般是“數(shù)據(jù)開發(fā)工程師”或者“大數(shù)據(jù)工程師”。解釋數(shù)據(jù)則是運營自己寫ppt做解讀，留給“數(shù)據(jù)分析師”的，其實就是中間的計算數(shù)據(jù)的一步。

有些公司（一般是做電商的），數(shù)據(jù)是直接從淘寶、天貓、亞馬遜等平臺導(dǎo)出的，然后基于這些數(shù)據(jù)做分析。有些公司（一般是傳統(tǒng)企業(yè)），數(shù)據(jù)是直接用的大型的BI產(chǎn)品，然后所有人基于BI產(chǎn)品導(dǎo)出數(shù)據(jù)分析有些公司規(guī)模很小，就直接一個小組從數(shù)據(jù)埋點到數(shù)倉到提數(shù)全干了。

總之情況五花八門。

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