数字化工程师是干啥的（数字化工程师具备能力）

本文目录一览：

• 1、数据挖掘工程师是干什么的
• 2、IT工程师到底是干什么的？
• 3、数据工程师是做什么工作内容
• 4、数字化是什么
• 5、什么是数字技术工程师？

数据挖掘工程师是干什么的

数据挖掘工程师是数据师(Datician['detn])的一种。是从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中知识的工程技术专业人员。这些知识可用使企业决策智能化，自动化，从而使企业提高工作效率，减少错误决策的可能性，以在激烈的竞争中处于不败之地。

数据挖掘工程师的职责：

1、根据自己对行业，以及公司业务的了解，独自承担复杂分析任务，并形成分析报告；

2、相关分析方向包括：用户行为分析、广告点击分析，业务逻辑相关以及竞争环境相关；

3、根据业务逻辑变化，设计相应分析模型并支持业务分析工作开展。

数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东西，哪些东西有用就要看具体的业务目标了。最简单的就是统计应用了，比如电商数据，利用用户的浏览、点击、收藏、购买等行为推断用户的年龄、性别、购买能力、爱好等。

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IT工程师到底是干什么的？

全称：Information Technology

即信息技术

基本概念和所指范围。

IT实际上有三个层次：第一层是硬件，主要指数据存储、处理和传输的主机和网络通信设备；第二层是指软件，包括可用来搜集、存储、检索、分析、应用、评估信息的各种软件，它包括我们通常所指的ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)、SCM(供应链管理)等商用管理软件，也包括用来加强流程管理的WF(工作流)管理软件、辅助分析的DW/DM(数据仓库和数据挖掘)软件等；第三层是指应用，指搜集、存储、检索、分析、应用、评估使用各种信息，包括应用ERP、CRM、SCM等软件直接辅助决策，也包括利用其它决策分析模型或借助DW/DM等技术手段来进一步提高分析的质量，辅助决策者作决策(强调一点，只是辅助而不是替代人决策)。有些人理解的IT把前二层合二为一，统指信息的存储、处理和传输，后者则为信息的应用；也有人把后二层合二为一，则划分为前硬后软。通常第三层还没有得到足够的重视，但事实上却是唯有当信息得到有效应用时IT的价值才能得到充分发挥，也才真正实现了信息化的目标。信息化本身不是目标，它只是在当前时代背景下一种实现目标比较好的一种手段。

卡尔的IT是指什么呢？在那篇文章里面他并没有明确提出，不过他提到信息技术的核心功能--数据存储、处理和传输。从他推理的逻辑来看，即从蒸汽机、铁路、电报电话、电力等基础设施建设推过来的，还用摩尔定律来佐证主机和光纤的发展。如果他就此打住，只从这一点出发，他的逻辑论证是非常严谨的，后面对《IT不再重要》发表不管支持与反对评论的人，在这一点上都是基本认同的(除了那些硬件和网络厂商外)，笔者也认同这一点。整个文章里他对物化的IT基础设施建设部分关注很多，基本没有关注应用层面。但后面他讲到大众化趋势时，又提到“信息技术极易复制”，则把IT又推到了商业软件，这里已经迈出了“危险”的一步。在2004年他出版同名书时开篇就定义了他研究、类比过来的IT，“我用的‘IT’是指通常意义上的，即所有被用来以数字形式存储、处理和传输信息的硬件和软件，特别强调的是，我只是指技术本身，我指的‘IT’并不包括技术中流动的信息和那些使用技术的人才技能”，所以他所指的IT是指前二层。如果就这此打住，可能还是不会有太大争议(这次又加上那些难受的软件厂商)。客观地分析软件本身的特征，的确不具备核心竞争力的四个判断标准中的三个即：稀缺性、不易复制性、不易替代性，卡尔本人也没有否认而且是在强调IT具备核心竞争力的第四个判断标准，即有价值。但他偏偏又把题目定成了“IT不再重要”，几欲把整个IT一棍子打死!

可惜他在IT这一概念上是经常含混不清：一会儿指主机网络，一会儿又跑到软件，在他后来出版的书里甚至经常“一不小心”就迈到了第三层，完全违背了他在书开头所界定的IT范围，如论述信息技术的应用、对CIO发出的诘问等。有很多读者、包括哈佛商业评论的编辑当时就指出了这一点。后面其它很多人也因为这一点来攻击他，甚至有人说卡尔干脆就不懂IT，有可能是真的，因为他毕竟本来就不是做IT的。这也给我们搞研究的人也给予很大的启示和警醒，对自己不太熟悉的领域套用其它方法来研究时要特别小心，否则会闹出很多笑话。

这里笔者要强调一点，经常有软件厂商(国内外的都有)宣称上了信息化就能如何如何，就能加强企业核心竞争力（反正多是现在流行什么就跟什么，“与时俱进”）。不知道他们是有意还是无意，且不按核心竞争力判断的四个标准来推断，试反问几个简单的问题：如果上了信息化就能如何，有多少上了信息化的企业已经亏损甚至倒闭？尤其是那些宣称有几十万家客户使用他们软件的软件企业该问问自己。如果上了信息化就能如何，那么我们假设入库、出库、销售、库存等信息全是准确的，就能自动提高销售、降低库存吗？如果说没有上信息化之前，老板可能还可因为看不见而糊涂但幸福地过过日子，那么现在呢？只是痛苦地知道有如此多的库存在仓库里呆了如此长的时间，如此多的商品长时间占据着柜台却没有带来任何销售额更不要说利润!分析一下软件厂商们宣传“信息技术是企业的核心竞争力”的现象，结论只有两个：要么这些企业不懂什么是核心竞争力（我想应该大多数还是懂的，既希望他们懂又希望他们不懂，希望结果是懂是因为至少软件企业还能懂一些管理理念而不是埋头纯粹一技术性公司，希望结果是不懂是因为这样可以少被别人攻击没有职业道德，不知者不为过嘛），要么是另有所图。一般企业客户与IT企业之间存在严重的信息不对称问题。IT企业与企业客户之间的博弈，最后的结果往往会是次优选择，即所谓的“柠檬效应”。在这点上，除了IT企业和从业人员要提高自身的职业操守外，政府或行业必须加强对信息化建设的培训教育，提高企业对信息化建设的认识，引进管理咨询公司、监理公司等来改变这一博弈结局，以达到新的平衡，促进IT业更健康的发展。

信息技术本身只是一个工具，就象一柄利剑或一枝好笔，买了它并不能一定保证你武功增进多少、字写漂亮多少，还需要你不断地去练习如何舞剑、如何写字，信息化建设也需要你不断地提升运用信息的能力，这才是真正核心也是最难的地方。功夫全在题外！信息化(数字化)目的并不是上系统拿几个数字，它只是基础，其核心在一个“化”字，把各种资源相关的信息整合起来后进行“合理化”、“优化”的配置。譬如用历史信息来辅助做销售预测、采购计划、生产计划、配送计划、库存计划，并按照这些计划下达指令并根据实际运行情况滚动修正计划。美国哈林顿（Joseph Harrington）博士提出的计算机集成制造（Computer Integrated Manufacturing，CIM）包含两个基本观点：一是企业生产的各个环节包括市场分析、产品设计、加工制造、经营管理和售后服务等是一个不可分割的整体，必须紧密相连、统一考虑；二是整个运作过程实质上是一个数据的采集、传递和加工处理过程，最终产品可以看作是数据的物质表现。如果上了信息系统却不用它来辅助决策，还是按照原来的运作方式运作，则信息系统的作用可能只是限于解放某些岗位的某些工作，如统计报表等，且同时还会增加另外一些岗位的工作。大量经验表明，如果不用信息系统收集上来的数据，要实现用来辅助决策的准确、及时、完整的信息根本不可能，信息系统只有用它才可能逐步提高其准确性、及时性和完整性。按照核心竞争力的评价标准，要构造核心竞争力，本质上只有整合能力才是，而且越外显的能力越容易被模仿。冰山一角，露在外面的越少越不容易被模仿，越能构成核心竞争力。

就象哈佛商业评论编辑Hal Varian（加利福尼亚大学伯克利分校信息管理与系统系主任）指出的那样：“卡尔说IT正在商品化、不再提供竞争优势，这一点他是对的。但知道如何有效使用IT还是一种非常稀缺的技能。”“提供竞争优势的不是IT本身，而是那些知道如何有效利用它的人。”“公司在花成千上万的钱在数据存储和获取客户交易数据上，但一大堆数据就躺在那儿、没有经过分析、没有使用，但是，在那些训练有素的分析人员手上同样的数据却能产生巨大的回报！”这是一个数据丰富的时代，但同时是一个知识贫乏的时代!

波士顿大学管理学院信息系统管理学教授托马斯·H.达文波特要把“过去的40年，更确切地描述为‘数据时代’，而不是‘信息时代’”，“将数据转化为某种更有用的东西，需要相当多的人力投入和智慧，但大多数组织仅仅从技术的角度来看待这一问题。拥有一个数据库或数据挖掘系统，与拥有其它技术一样，是必要的，但对于高质量的信息和知识而言，则是不够的”。

所以这里我们有必要明确一下一些经常混淆的基本概念。

数据(Data)＝事实的记录，如上季度甲系列产品在华东地区销售额为120万。

信息=(Information)＝数据+ 意义，如上季度甲系列产品华东地区销售额比去年同期减少了25 %。

智能(Intelligence)＝信息+理解(understanding)与推理(reasoning)，如分析原因是华东地区销售单位不行，或甲系列产品进入了衰退期，还是公司整体营销活动落后，竞争者强力促销导致？或是其它原因。

知识(Knowledge) ＝解决问题的技能(skill)，针对这一问题公司应对的策略是什么？

智慧(Wisdom) ＝知识的选择(Selection) 应对的行动方案可能有多种，但(战略)选择哪个*智慧。行动则又会产生新的交易数据。

数据、信息、智能、知识、智慧、行动与管理活动之间存在多重循环关系。

同样的高速公路、同样的高档车，开车的人不同将会开出完全不同的水平，这时更关键的因素--开车的本事就显得至关重要了。在初级阶段，竞争比较粗放，可能主要是看谁能修好道，买好车。到后面，大家硬件基础设施差不多，竞争日趋白热化，这个时候人的作用就突显出来了，光有好道好车还不行，还得有舒马赫这样的顶级选手才能赢得比赛。企业经营与赛车还不太一样，赛车有人制定规则，规定只能跑一样的道，企业之间的竞争是八仙过海各显神通，有钱的就可以买高档的服务器、小型机，没有钱的就只能买PC服务器；有钱的就可以用光纤宽带，没有钱的则只能用ADSL甚至拨号；有钱的可以花几千万去买SAP、Oracle，没有钱的则只能用用金蝶、用友，甚至只有一些基本功能的小的进销存或财务软件；有钱的可以请五大帮他们制定符合未来趋势的战略并进行培训，没有钱的则只能*企业家自己摸着石头过河……的确，这是一场不太公平的竞争。但网络经济来了，用卡尔的话说，就是IT技术已经变得“大众化”，已变成商品。更何况ASP模式的出现，将极大的降低了企业信息化的门槛，昂贵的服务器、网络、软件费用的门槛被一下子降低了。好比虽然你有私家的宝马、奔驰，可以很快地到达你想要到的地方。但我也可以坐出租车差不多也能实现同样的效果，再差点儿我有公共汽车、地铁，只要很低的成本也能基本实现我的目标。但同样的宽带、同样一套系统软件，但使用的人一样，效果却完全不一样，君不见同样是使用SAP、Oracle或者金蝶、用友，有很成功的，也有很失败的？还是那句话，功夫在诗外!

IT是信息技术的简称，Information Technology,指与信息相关的技术。不同的人和不同的书上对此有不同解释。但一个基本上大家都同意的观点是，IT有以下三部分组成：

-----传感技术 这是人的感觉器官的延伸与拓展，最明显的例子是条码阅读器；

-----通信技术 这是人的神经系统的延伸与拓展，承担传递信息的功能；

-----计算机技术 这是人的大脑功能延伸与拓展，承担对信息进行处理的功能。

所谓信息化是用信息技术来改造其他产业与行业，从而提高企业的效益。在这个过程中信息技术承担了一个得力工具的角色。

顺便说一句何谓IT产业，有一个大致的分类，可以供大家参考：

IT基础技术的提供 IC研发、软件编写 如INTEL、MS等

IT技术产品化 元器件、部件、组件制造 如精英、大众等

IT产品集成化 计算机及外设制造商 如联想、IBM

IT产品系统化 解决方案、信息系统 如华为、HP

IT产品流通 渠道、销售 如神州数码

IT产品服务 咨询服务和售后服务 如蓝色快车

IT产业舆论支持 IT类媒体 如CCW、CCID

IT产业第三方服务 各种需要配套的服务 如法律咨询、PR服务

IT后备人员培养 各种院校 如计算机专业

IT产业合作组织 各种协会、集会

编辑词条

开放分类：

信息技术、电脑、技术

数据工程师是做什么工作内容

数据工程师都做什么？

数据工程师负责创建和维护分析基础架构，该基础架构几乎可以支持数据世界中的所有其他功能。他们负责大数据架构的开发、构建、维护和测试，例如数据库和大数据处理系统。大数据工程师还负责创建用于建模，挖掘，获取和验证数据集合等流程。

数据工程师的关键技能

下面介绍数据工程师所需的几项关键技能。

1.大数据架构的工具与组件

数据工程师更关注分析基础架构，因此所需的大部分技能都是以架构为中心的。

2.深入了解SQL和其它数据库解决方案

数据工程师需要熟悉数据库管理系统，深入了解SQL至关重要。同样其它数据库解决方案，例如Cassandra或BigTable也须熟悉，因为不是每个数据库都是由可识别的标准来构建。

3.数据仓库和ETL工具

数据仓库和ETL经验对于数据工程师至关重要。像Redshift或Panoply这样的数据仓库解决方案，以及ETL工具，比如StitchData或Segment都非常有用。此外，数据存储和数据检索经验同样重要，因为处理的数据量是个天文数字。

4.基于Hadoop的分析（HBase，Hive，MapReduce等）

对基于Apache Hadoop的分析有深刻理解是这个领域的一个非常必要的需求，一般情况下HBase，Hive和MapReduce的知识存储是必需的。

5.编码

说到解决方案，编码与开发能力是一个重要的优点（这也是许多职位的要求），你要熟悉Python，C/C++，Java，Perl，Golang或其它语言，这会非常有价值。

6.机器学习

虽然数据工程师主要关注的是数据科学，但对数据处理技术的理解会加分，比如一些统计分析知识和基础数据建模。

机器学习已经成为标准数据科学，该领域的知识可以帮我们构建同类产品的解决方案。这种知识还有一个好处，就是让你在这个领域极具市场价值，因为在这种情况下能够“戴上两顶帽子”会让你成为一个更强大的工具。

7.多种操作系统

最后，需要我们对Unix，Linux和Solaris系统有深入了解，许多数学工具基于这些操作系统，因为它们有Windows和Mac系统功能没有的访问权限和特殊硬件需求。

数字化是什么

数字化

一、含义

数字化，即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。

二、基础

当今时代是信息化时代，而信息的数字化也越来越为研究人员所重视。早在40年代，香农证明了采样定理，即在一定条件下，用离散的序列可以完全代表一个连续函数。就实质而言，采样定理为数字化技术奠定了重要基础。

三、优缺点

优点:

1、数字信号与模拟信号相比，前者是加工信号。加工信号对于有杂波和易产生失真的外部环境和电路条件来说，具有较好的稳定性。可以说，数字信号适用于易产生杂波和波形失真的录像机及远距离传送使用。数字信号传送具有稳定性好、可靠性高的优点。

2.数字信号需要使用集成电路(IC)和大规模集成电路(ISI) ，而且计算机易于处理数字信号。数字信号还适用于数字特技和图像处理。

3、数字信号处理电路简单。它没有模拟电路里的各种调整，因而电路工作稳定、技术人员能够从日常的调整工作中解放出来。例如，在模拟摄像机里，需要使用100个以上的可变电阻。在有些地方调整这些可变电阻的同时，还需要调整摄像机的摄像特性。各种调整彼此之间又相互有微妙的影响，需要反复进行调整，才能够使摄像机接近于完善的工作状态。在电视广播设备里，摄像机还算是较小的电子设备。如果摄像机100%的数字化，就可以不需要调整了。对厂家来说，降低了摄像机的成本费用。对电视台来说，不需要熟练的工程师，还缩短了节目制作时间。

4、数字信号易于进行压缩。这一点对于数字化摄像机来说，是主要的优点。

缺点:

1、数字信号本身与模拟信号相比，确实受外部杂波的影响较小，但是它对被变换成数字信号的模拟信号本身的杂波却无法识别。因此，将模拟信号变换成数字信号所使用的模/数(A/D)变换器是无法辨别图像信号和杂波的。

2、由于数字化处理会造成图像质量、声音质量的损伤。换句话说，经过模拟数字模拟的处理，多少会使图像质量、声音质量有所降低。严格地说，从数字信号恢复到模拟信号，将其与原来的模拟信号相比，不可避免地会受到损伤。这一点与下面的缺点有着密切的联系。

3、模拟信号数字化以后的信息量会爆炸性地膨胀。为了将带宽为(f)的模拟信号数字化，必须使用约为(2f+α)的频率进行取样，而且图像信号必须使用8比特(比特就是单位脉冲信号)量化。

具体地说，如果图像信号的带宽是5MHz，至少需要取样13×106至14×106次(13M至14M次)，而且需要使用8比特来表示数字化的信号。因此，数字信号的总数约为每秒1亿比特(100M比特)。且不说这是一个天文数字，就其容量而言，对集成电路来说，也是难于处理的。

因此，这个问题已经不是数字化本身的问题了。不过，为了提高数字化图像质量，还需要进一步增加信息量。这就是数字化技术需要解决的难题，同时也是数字信号的基本问题。

什么是数字技术工程师？

数字技术工程师是测试到交付上线的整个生命周期，在此过程中不仅要负责数据库管理系统的搭建和运维，更要参与到前期的数据库设计，中期的数据库测试和后期的数据库容量管理和性能优化。