數據工程之道：設計和構建健壯的數據系統

二零二五年讀完的第七本書/作者沿著數據系統的五個階段講述了跟數據工程相關的很多議題/通過閱讀這本書可以幫我理解了數據工程師具體的工作內容/同時也給了我一些處理數據的新思路/值得推薦閱讀

非常棒的一本書，基本涵蓋了數據工程的方方面面，沒有廢話，沒有國產書空洞的刻板行爲，信息密度很高

內容很豐富，覆蓋全面，但每一部分略顯單薄。翻譯得不太通順，影響閱讀體驗。

不涉及具體的系統，可以當手冊用，有問題查一下。

在這個思想和技術百花齊放的年代，數據工具和產品層出不窮，聯邦查詢幫助用戶集成多源異構數據源，取代複雜的抽取工作，物化視圖屏蔽數據依賴和任務調度的細節，簡化轉換過程。數據的意識和文化從接受，認可，到深入人心甚至於追捧。沒有一種放之四海而皆準的產品可以滿足所有企業的需求，現在沒有，未來也不會有。企業會根據自身的業務，數據需求，預算，像拼積木一樣組合數據工具，構建適合當前階段的平臺。數據工具也會越來越簡單易用，數據工程師更多的關注怎麼利用數據實現價值，而不是數據平臺的部署運維，數據質量的提升。 未來絕大多數企業都會將上雲，實時流處理也會越來越普及和成熟，數據服務將會從toB到toC，企業數據也會越來越公開透明。業務應用與數據倉庫的聯繫越來越緊密，逐漸的模糊邊界。人工智能也會受益於實時流技術而即時的分析研判。

寫的很差，簡直玷污了“數據工程”這幾個字。不知道是翻譯的問題還是原文就是這樣的，讀起來就是那種，聽君一席話，如聽一席話。都是寫大白話和常識，囉哩巴嗦一半天，實在是讀者難受。 就簡單說這個數據工程，我自己也搞了6年數據了。從小數據，大數據，業務分析，數據報表，數據倉庫，雲湖一體……都有涉及。說到工程無外乎是要先搞業務調研，然後開發業務系統，然後做數據集成，然後做數據開發（離線，實時），然後做數據治理，數據安全，數據報表（pc,移動端），數據服務，沉澱數據資產…… 確實是個大工程。 又要懂業務細節流程，也要懂前後端程序語言如SQL, java, Javascript… 還是蠻有趣的。

寫這本書很不容易，作者辛苦了。但作爲一個數據行業的從業者，覺察出這本最大的問題是受衆。 沒有這個行業經驗的人很容易被這些大段但沒有使用方案的文字搞蒙，更不用說裏面的很多內容是重複的。 有行業經驗的人，已經深知這其中的內容，又會因爲找不到一些通用問題的解決方案而感覺淺薄。 這本書給我的最大價值是，更印證了數據是爲使用方服務，而不是爲了加工數據而加工數據這一觀念。

纔讀到第三章，強推，好書。市面上大多數據工程類書籍只是一家之實踐，本書從更高維度分析數據工程，能帶來更多的思考和啓發，在匱乏的數據工程知識領域添了濃墨重彩的一筆

對於剛要入門數據工程的讀者可以獲得全面系統的相關知識。要想深入理解還需要在實際工作中摸索總結。