随时人们数据素养的提升，对数据处理、数据分析、数据产品的需求不断增长，各种新技术和岗位应运而生。本文简要介绍分析工程及对应岗位的需求和职责。另外概要介绍DBT——知名的开源的数据工程实践工具，未来我们逐步深入介绍DBT的应用与开发。
分析工程需求
随着大数据的出现以及存储和处理大量数据集的需求不断增长，各种数据库技术应运而生，以满足不同的需求。例如，数据分析师通常依赖于数据库来完成广泛的应用程序，包括数据仓库、数据挖掘以及BI等应用。让我们深入研究这些场景，了解分析工程需求的重要性。
当将BI工具直接连接到操作数据库时(联机事务处理OLTP副本)，性能和可伸缩性可能受到限制。这种方法可能适用于较小的数据集和简单的查询，但是随着数据量的增长和分析的复杂性的增加，它可能会导致性能瓶颈和次优查询响应时间。
这就是分析工程发挥作用的地方。分析工程师是优化数据工作流、转换和聚合数据以确保其格式适合分析任务的专家。他们设计和维护数据管道，将来自各种来源的数据，经过ETL过程存储到优化的数据仓库或数据湖中。通过这样做，它们可以帮助组织克服直接OLTP连接的限制，使用工具实现更快，更有效的数据分析。从本质上讲，分析工程弥合了原始数据和可操作见解之间的差距，确保数据分析师和科学家能够有效地处理大型复杂数据集。
分析工程师角色
数据科学家和数据分析师现在可以轻松访问他们执行复杂分析所需的数据，并获得原本难以或不可能获得的见解。然而，随着存储和分析的数据量不断增长，对于组织来说，需要专门的管理数据工程师变得越来越重要。最近出现的专业数据工程师分支——称为分析工程师，在开发和维护数据库和数据管道方面发挥着不可或缺的作用，使数据科学家和分析师能够专注于更高级的分析任务。分析工程师负责设计、构建和维护数据架构，使组织能够将数据转化为有价值的见解并做出数据驱动的决策。
根据最新的角色趋势，主要职责之一是设计和实现高效的数据存储和检索系统。这包括使用数据库和数据仓库技术来设计能够处理大型复杂数据集的数据模型和结构。另一个直接的责任是创建和维护数据管道，从各种来源提取数据，转换数据，并将其加载到中央存储库中进行分析。
对于大多数分析工程师来说，机器学习模型的开发和使用不太容易观察到，但仍然在发生。这包括与数据科学家合作，了解他们的需求，选择和实施适当的算法，并确保模型得到适当的训练，并使用正确的训练和测试数据集进行部署。如果情况并非如此，分析工程师就会合作构建适当的数据管道，不断为数据科学家提供适当的培训和测试数据。
此外，分析工程师还负责监控和维护机器学习模型的性能，包括帮助构建离线评估，以及将特定于模型的指标与在线监控的业务指标相结合。分析工程师通常精通编程语言和工具，如Python、R、SQL和Spark，以实现数据管道、数据模型和机器学习模型。他们还应该熟悉云计算平台，以部署和扩展他们的解决方案。
分析工程师职责
研发了几家公司分析工程师的职责，总结大致包括以下内容:
- 设计和实现数据存储和检索系统，如数据库和数据仓库，可以处理大型和复杂的数据集。创建并维护数据管道，以便从各种来源提取、转换和加载数据到中央存储库中进行分析。
- 通过执行数据质量检查、跟踪数据流和实施数据安全措施，确保数据准确、完整、一致和可访问。
- 利用云计算平台来部署和扩展分析解决方案，以及数据基础设施的可扩展性、安全性和成本优化。
- 优化数据存储和检索系统、数据管道和机器学习模型的性能，以确保它们能够处理大量和复杂的数据。
- 使用Python、R、SQL和Spark等编程语言和工具来实现数据管道、数据模型和机器学习模型。
- 与数据科学家合作，了解他们的需求，选择和实施适当的算法，并确保机器学习模型得到适当的训练和部署。监控和维护机器学习模型的性能，并根据需要进行故障排除和优化。
- 了解数据工程、机器学习和分析方面的最新技术和趋势，并不断寻求改善组织数据基础设施和分析能力的机会。
- 分析师的角色是广泛的，需要结合技术技能、解决问题的技能和对业务需求的理解。分析工程师必须熟悉数据科学的技术和业务方面，并且应该能够弥合数据科学家和IT之间的差距。
DBT特性简介
DBT是一个开源工具，它通过提供一种创建、测试和转换数据模型的方法，帮助数据工程师、分析工程师和数据分析师构建数据网格。数据团队利用dbt定义、测试和构建数据模型，以工程化理念落地数据仓库分层转换数据方法论，以便其他团队和应用程序可以轻松地使用数据仓库或数据中转换好的数据模型。
dbt主要特性包括:
- 数据建模能力
数据建模功能允许团队通过使用简单且熟悉的、基于sql的语法来定义数据模型，使得数据工程师和数据分析师可以轻松地一起定义和测试数据模型。
- 数据测试能力
dbt提供了一个测试框架，允许团队测试他们的数据模型，并确保它们是准确可靠的。这有助于在开发过程的早期识别错误，并确保数据服务的高质量。
- 数据文档能力
dbt支持对数据模型和服务进行文档化，以便其他团队和应用程序可以轻松地理解和使用它们。
- 数据跟踪能力
数据跟踪功能允许团队跟踪数据模型的血缘关系，让数据使用者更容易理解数据的使用方式和来源。
- 数据治理能力
数据治理功能使实施数据治理策略成为可能，例如数据标准规范、数据访问控制、数据血缘关系和数据质量检查，这有助于确保数据的安全性和高质量。
虽然分析工程的主要焦点是设计和实现数据模型，但注意数据跟踪和治理可以显著提高分析工程流程的有效性。许多成功的dbt应用包括：简单的单星模式数据模型、多星型组成的星系模型，以及数据网格等复杂模型架构。