数据工程师的工作内容：数据工程师主要做什么

数据工程师在企业数据分析团队当中，是非常重要的职位之一，并且因为大数据的推动，数据工程师的工作价值进一步提升，大数据价值的挖掘离不开数据工程师的支持。那么在企业当中，数据工程师的工作内容主要有哪些呢，下面我们来了解一下。

成熟的企业组织当中，数据团队当中有多个数据工程师，大家配合共同完成整个数据流的工作内容。因此不同的数据工程师，可以需要负责数据流的某个环节的数据处理，这其中包括数据采集、数据清洗、数据存储、数据分析统计、数据可视化等。


从这几个环节来说，数据工程师的工作内容都是通过大数据工具或者大数据技术编程来实现以上内容，我们具体到实际的工作内容来看——

数据采集：

业务系统的埋点代码时刻会产生一些分散的原始日志，可以用Flume监控接收这些分散的日志，实现分散日志的聚合，即采集。

数据清洗：

原始的日志，数据是千奇百怪的。一些字段可能会有异常取值，即脏数据。为了保证数据下游的"数据分析统计"能拿到比较高质量的数据，需要对这些记录进行过滤或者字段数据回填。

数据存储：

清洗后的数据可以落地入到数据仓库(Hive)，供下游做离线分析。如果下游的"数据分析统计"对实时性要求比较高，则可以把日志记录入到kafka。

数据分析统计：

数据分析是数据流的下游，消费来自上游的数据，从日志记录里头统计出各种各样的报表数据，简单的报表通过sql在kylin或者hive统计，复杂的报表可以用代码Spark、Storm做统计分析。

数据可视化：

用数据表格、数据图等直观的形式展示上游“数据分析统计”的数据。

以上就是关于数据工程师的工作内容的详细介绍了，根据企业对于数据工程师的岗位规划不同，具体负责的工作内容可能会有一定的差异，但是总体来说还是对于技术能力的要求更高。成都加米谷大数据，大数据开发提升班，专业课程提升，详细课程信息可咨询客服获取！