2024年数据中台工程十大趋势
在当今世界，创新和决策需要实时数据管道和实时数据处理，对数据工程领域的重视程度日益增加。数据工程提供了许多工具和方法，持续为公司提供有关如何克服所面临挑战的见解。
什么是数据中台工程？
数据中台工程是设计和开发系统的过程，使个人能够从各种来源和格式收集和分析原始数据。这些平台帮助用户找到数据的实际应用，组织可以利用这些应用来实现增长。组织可以收集大量数据，他们需要合适的人员和技术来确保数据在到达数据科学家和分析师时处于高度可用的状态。我们可以通过类比来理解数据工程，即数据工程师设计和维护能够有效移动和组织数据的系统，例如为不同类型的数据无缝流动建造桥梁、隧道和标志。
数据工程非常重要，因为它使公司能够优化数据的可用性。公司可以从物理世界和数字世界获取大量信息。虽然这对组织来说非常有利，但不同的数据源有时会导致信息过载。这会导致数据分散，阻碍公司提取有意义的见解并清晰地了解其业务流程。数据工程在这方面发挥着重要作用。以下是公司可以从数据工程中受益的一些示例：
- 确定改进软件开发生命周期的最佳策略。
- 数据集成技术用于将数据汇集到一处。
- 增加对特定业务领域的理解。
- 提高信息安全并保护您的组织免受网络攻击。
数据工程简化了数据，使其更值得数据科学家处理并更值得信赖。此外，数据工程创建的数据基础设施使公司能够获得数据分析的显着优势。
数据工程是一个快速发展且前景光明的领域。随着公司和个人产生的数据量的增加，未来对数据工程师的需求也会增加。在本文中，我们将通过分析有潜力改变该领域的数据工程的最新趋势来探索数据工程的未来。
1.更加注重实时数据处理
如今，组织希望快速做出明智的决策；在这种情况下，实时数据处理将至关重要。数据工程师需要设计能够处理来自多个来源的流数据并执行实时分析的系统。
关键方面
- Apache Kafka和Apache Flink将成为实现这一目标的重要工具。
- 实时数据处理可以改变我们收集和分析数据的方式。
- 与存储数据进行分析的批处理不同，实时分析可以更快地提供见解。
2. LLM或大型语言模型
大模型 将增加数据需求，需要高效的存储和处理解决方案。公司正在尝试以多种方式使用GenAI来解决他们的日常问题。
关键方面
- 矢量数据库作为存储和检索与法学硕士需求相关的数据的新架构而出现。
- 大模型将改变我们与数据交互的方式，强调以用户为中心的操作和利用。
- 大模型将使数据分析能够在不同的产品和数据管理级别上无缝工作。
3.基于云的数据工程
小型、中型甚至跨国公司正在将数据和 IT 转移到云服务器。一些公司正在云中构建新的数据管道，而其他公司则正在迁移现有系统。
关键方面
- AWS、Azure和 Red Hat等云巨头的数据工程职位正在蓬勃发展。
- 云系统提供可扩展性、成本效益和托管服务，以简化数据工程流程。
- 云系统可以通过自动化核心数据工程操作来改进决策。
4. 数据的 DataOps 和 DevOps
DataOps和DevOps技能至关重要，因为它们用于处理基于云的系统和处理实时数据需求。DataOps 和 DevOps 可以促进不同团队之间的密切协作，从而更快地解决问题并更好地理解数据需求。
关键方面
- DevOps 提供的自动化和CI/CD加速了数据管道，从而节省了一些可用于更深入分析的时间。
- DataOps 策略帮助企业在私有、多云或混合环境中创建自动化数据管道。DevOps 原则通过提高整个数据管道的透明度来鼓励问责制。
5. 大数据和物联网
随着物联网传感器和设备的使用越来越多，数据量将呈指数级增长。数据工程师将需要新的策略来实现高效的存储和处理。数据工程师必须针对资源受限的环境优化数据管道。
关键方面
- 采用实时数据处理对于立即分析物联网数据至关重要。Apache Kafka 和 Flink将发挥重要作用。
- 在如此多的设备上提供数据安全和隐私对于数据工程领域来说将是一个挑战。
- 随着边缘计算的兴起，数据工程师将不得不创建用于在边缘处理和解释数据的解决方案。
6. 人工智能和机器学习集成
来自物联网设备的非结构化数据需要新的大数据处理和存储解决方案。人工智能和机器学习将成为分析海量物联网数据和获得有价值见解的关键。
关键方面
- 数据工程师将越来越多地构建和管理ML 管道， 需要 TensorFlow 和 MLflow 等工具的技能。
- 来自物联网数据的见解有助于增强自动化并优化资源利用率。
- 大数据工程等技术可以实现物联网数据的实时处理和分析。
7.图数据库和知识图
为了处理复杂的数据，图数据库被用于数据工程领域。传统的关系数据库难以应对复杂的互连。
关键方面
- 图数据库擅长建模和查询互连数据，使其成为欺诈检测、社交网络分析和推荐系统等任务的理想选择。
- 数据管道不断发展，使得图数据库能够与现有系统顺利集成。这使得诸如利用图表中的上下文信息增强关系数据之类的任务成为可能，并利用两者的优势。
- 知识图 是表示现实世界中项目之间关系的图数据库。这些被用来开发能够理解上下文并能够回答复杂问题的智能系统。
8. 数据治理
数据治理是确保数据安全、私密、可用和准确的过程。它是对数据和程序的管理，使信息可以用作符合安全标准的常规保险箱。
关键方面
- 数据工程师需要构建确保数据准确性、质量标准和法规的管道。
- 数据治理原则将越来越多地使用自动化技术构建到数据管道中。
- 元数据管理系统对于数据跟踪和遵守数据治理政策将变得至关重要。
9. 数据湖的演变
数据湖是原始、非结构化或半结构化数据的存储库。这种各种数据的存储允许以后根据不断变化的需求进行研究和分析，使公司能够研究大量数据并在单一平台上找到隐藏的见解。
关键方面
- 数据湖没有固定的模式结构；因此，数据工程师需要开发在数据访问和分析期间推断和执行模式的技术。
- 有效处理图像、日志和文本等不同的数据集需要数据工程师掌握Apache Spark等工具并精通数据预处理。
- 实时数据流的集成需要创建新的数据管道。
10.数据网格
数据网格是一种去中心化的数据管理策略，其中特定领域的团队拥有并管理自己的数据，从而在整个公司内更快地获得洞察力和数据所有权。
关键方面
- 数据工程师将从开发和管理大型中央数据系统转向提供特定领域的数据解决方案。
- 熟练掌握API、微服务架构和数据分析工具至关重要。
- 由于数据工程师必须掌握特定领域的数据需求和业务环境，因此与领域专家针对特定数据需求的合作将会增加。
结论
数据工程是增长最快的领域之一，很快，它将成为软件行业最重要的领域之一。为了跟上市场发展并在竞争中保持领先地位，您需要了解并纳入公司的当前趋势。随着数据工程领域价值的上升，数据工程师将对公司获取、处理和利用数据的方式产生重大影响。我们讨论了 2024 年不同领域的一些工程趋势，这些趋势可能会影响数据工程领域并有可能改变它。上述对发展趋势的讨论只是一个起点；不断探索，寻找数据工程的新变化。