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DIKW体系
D: Data 数据 原始素材
I: Information 信息 加工处理后有逻辑的数据
K: Knowledge 知识 提炼信息之间的联系，行动的能力，完成当下任务
W: Wisdom 智慧 关心未来，具有预测的能力数据工程
数据工程：一整套对数据（D）进行**采集**、处理、提取价值（变为I/K）的过程<!--more-->
职业划分
Data Engineer 数据工程师 ：分析数据少不了需要运用计算机和各种工具自动化数据处理的过程， 包括数据格式转换， 储存， 更新， 查询。 数据工程师的工作就是开发工具完成自动化的过程， 属于 基础设施/工具（Infrastructure/Tools）层。但是这个角色出现的频率不多 ，因为有现成的MySQL, Oracle等数据库技术， 很多大公司只需要DBA就足够了。而 Hadoop, MongoDB 等 NoSQL 技术的开源， 更是使在大数据的场景下都没有太多 数据工程师 的事，一般都是交给 数据科学家 。
Data Scientist 数据科学家 : 数据科学家是与数学相结合的中间角色， 需要用数学方法处理原始数据找出肉眼看不到的更高层数据， 一般是运用 统计机器学习（Statistical Machine Learning）或者 深度学习（Deep Learning）。有人称 Data Scientist 为 编程统计学家（Programming Statistician），因为他们需要有很好的统计学基础，但也需要参与程序的开发（基于 Infrastructure 之上），而现在很多很多的数据科学家 职位都要求身兼数据工程师。 数据科学家 是把 D 转为 I 或 K 的主力军。
Data Analyst 数据分析师： 数据工程师和数据科学家做了大量的工作，用计算机程序尽可能多地提取了价值（I/K），然而真正要从数据中洞察出更高的价值， 则需要依靠丰富的行业经验和洞察力， 这些都需要人力的干预。Data Analyst 需要的是对所在业务有深刻了解， 能熟练运用手上的工具（无论是 Excel， SPSS也好， Python/R也好，工程师给你开发的工具也好，必要时还要能自己充当工程师和科学家，力尽所能得到自己需要的工具），有针对性地对数据作分析，并且需要把发现的成果向其他职能部门呈现出来，最终变为行动，这就是把数据最终得出 Wisdom。数据分析
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析过程
数据采集：本地数据或者网络数据的采集与操作。
数据处理：数据的规整，按照某种格式进行整合存储。
数据分析：数据的科学计算，使用相关数据工具进行分析。
数据展现：数据可视化，使用相关工具对分析出的数据进行展示。数据分析工具
SAS:SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS）公司开发的统计分析软件，是一个功能强大的数据库整合平台。价格昂贵，银行或者大企业才买的起，做离线的分析或者模型用。
SPSS: SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案）是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的产品，迄今已有40余年的成长历史，价格昂贵。
R/MATLAB: 适合做学术性质的数据分析，在实际应用上需要额外转换为Python或Scala来实现，而且MATLAB（MathWorks公司出品的商业数学软件）是收费的。
Scala：是一门函数式编程语言，熟练使用后开发效率较高，配合Spark适合大规模的数据分析和处理，Scala的运行环境是JVM。
Python：Python在数据工程领域和机器学习领域有很多成熟的框架和算法库，完全可以只用Python就可以构建以数据为中心的应用程序。在数据工程领域和机器学习领域，Python非常非常流行。