2023数据工程白皮书（建议收藏）

本白皮书旨在讨论如何从工程化的角度加速数据到价值的转化过程，为企业带来更多的价值，帮助企业在数字化转型过程中应对来自业务、外部市场、内部数据能力提升等一系列问题。

什么是数据工程

数据工程能够加速数据接入、处理、计算、使用的全流程，但是对数据工程到底是什么缺少一个清晰的描述。

数据工程包含了需求、设计、构建、测试、维护演进等阶段，涵盖了项目管理、开发过程管理、工程工具与方法、构建管理、质量管理，是一套为了应对规模化生产和使用数据、为业务提供数据支撑，最终产生价值的体系。

同时定义了在落地实施过程中如何确保需求准确性、设计灵活性、开发便捷性、维护低成本性、架构可修改性等保障性能、质量的原则。

总的来说，正是因为数据有着不同的种类、不同种类数据处理有着不同的特征，让我们对上述定义再换一个角度来审视：

数据工程并不是单一的大数据系统或平台的落地，因此数据工程的价值并不能仅从普通的信息系统的角度来看。

数据工程的好与坏，往往与企业的组织架构、团队协作、实施能力等息息相关。而针对企业所处数字化转型的不同阶段、所处行业业务特点以及企业本身组织架构，数据工程价值凸显的点也往往不尽相同。

数据工程落地

在面对业务协同性不够、业务决策路径不清晰、组织架构可能导致的部门墙等诸多问题上，企业应当汇聚多业态、多链路中所涉及的不同业务数据、打通全产业链、构建业务生态，打造以数据为中心的价值创新产品，通过数据去产生新洞见、发现新业务、打造新产品、验证新想法，从而驱动业务的快速迭代。