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什么是数据工程？数据工程涉及数据管理生态系统的设计、安全和维护。例如，数据集的收集和存储系统。数据工程师构建和管理此类系统，以帮助数据科学家进行分析。

数据工程
【ColorOS|为什么现代企业需要数据工程解决方案？】换句话说，该字段处理数据集格式化、收集工作流和云计算集成。之后，数据科学家可以使用这个系统在稳定安全的环境中进行数据分析。
你可以说数据科学家领导数据分析和模式识别等过程。但是数据工程师正在通过创建 ICT 基础设施来实现这些操作。
此外，数据工程师加载所需的统计和机器学习模型来协助数据科学家。他们使用编程语言和软件工具来开发数据工程解决方案。例如， Python、Scala 等。
在数据工程服务中得到什么？数据工程服务为收集、存储和数据分析构建 IT 系统。所有工程师都努力开发具有内置效率的实用解决方案，在这里，工程即服务(EaaS) 模型使您能够委派数据工程任务。

代码学习
从这个意义上说，现代企业需要数据工程解决方案来优化资源。很快，您将了解数据工程的不同用途和好处。
为什么现代企业需要数据工程服务？公司不能将其财力投资于错误的解决方案和供应商。因此，业务人员必须了解是什么让数据工程如此重要。
一般来说，企业希望通过选择特定的分包商或数据工程师来获得某些优势。
同样，理想的业务数据工程师为您提供经济高效且安全的IT 基础架构。此外，您和您的数据科学家可以不间断地访问、分析和交流数据。
原因1 | 数据工程解决方案帮助现代企业处理 IT 系统。业务数据工程师帮助您的数据科学家以可访问的格式存储收集到的数据。此外，这些数据可以是结构化的、非结构化的或半结构化的。如果没有先进的压缩技术，它可能太大而无法存储。
不过，数据科学家无需担心存储和检索大数据。毕竟，数据工程侧重于维护必要的 ICT设备和程序。
现代企业需要数据工程解决方案来完全专注于数据分析操作。
原因2 | 现代企业需要数据工程服务的 APIAPI 表示 Application Programming Interface ，开发 API 非常耗时。因此，敏捷企业将 API开发任务外包给有能力的业务数据工程师。
这些 API 允许大规模数据处理工作流。此外，业务数据工程师优化对组织数据库的查询以提高生产力。

数据服务
但是，为什么企业需要专门的数据工程解决方案来进行 API 管理呢？
当然，内部数据管理员可以为小公司构建和管理小型数据库。但是，在较大的公司中，您会发现许多分支机构和部门。这意味着多个大型数据库。一些数据管理员无法处理这种工作范围。
此外，构建 API 永无止境。它可能存在网络安全漏洞。或者您的部门或组织数据库可能使用相互冲突的数据格式。简而言之，您需要数据工程服务来维护随时间变化的所有 API 版本。
原因3 | 数据工程解决方案支持安全稳定的 IT 生态系统如前所述，您需要压缩算法来进行有效的数据存储。但是存储和访问数据会增加现代企业的运营风险。很多时候，网络安全事件或内部错误会危及企业 IT 系统。
业务数据工程师专家组可以预防和减轻这些风险。