数据工程之道：设计和构建健壮的数据系统

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

非常棒的一本书，基本涵盖了数据工程的方方面面，没有废话，没有国产书空洞的刻板行为，信息密度很高

内容很丰富，覆盖全面，但每一部分略显单薄。翻译得不太通顺，影响阅读体验。

不涉及具体的系统，可以当手册用，有问题查一下。

在这个思想和技术百花齐放的年代，数据工具和产品层出不穷，联邦查询帮助用户集成多源异构数据源，取代复杂的抽取工作，物化视图屏蔽数据依赖和任务调度的细节，简化转换过程。数据的意识和文化从接受，认可，到深入人心甚至于追捧。没有一种放之四海而皆准的产品可以满足所有企业的需求，现在没有，未来也不会有。企业会根据自身的业务，数据需求，预算，像拼积木一样组合数据工具，构建适合当前阶段的平台。数据工具也会越来越简单易用，数据工程师更多的关注怎么利用数据实现价值，而不是数据平台的部署运维，数据质量的提升。 未来绝大多数企业都会将上云，实时流处理也会越来越普及和成熟，数据服务将会从toB到toC，企业数据也会越来越公开透明。业务应用与数据仓库的联系越来越紧密，逐渐的模糊边界。人工智能也会受益于实时流技术而即时的分析研判。

写的很差，简直玷污了“数据工程”这几个字。不知道是翻译的问题还是原文就是这样的，读起来就是那种，听君一席话，如听一席话。都是写大白话和常识，啰哩巴嗦一半天，实在是读者难受。 就简单说这个数据工程，我自己也搞了6年数据了。从小数据，大数据，业务分析，数据报表，数据仓库，云湖一体……都有涉及。说到工程无外乎是要先搞业务调研，然后开发业务系统，然后做数据集成，然后做数据开发（离线，实时），然后做数据治理，数据安全，数据报表（pc,移动端），数据服务，沉淀数据资产…… 确实是个大工程。 又要懂业务细节流程，也要懂前后端程序语言如SQL, java, Javascript… 还是蛮有趣的。

写这本书很不容易，作者辛苦了。但作为一个数据行业的从业者，觉察出这本最大的问题是受众。 没有这个行业经验的人很容易被这些大段但没有使用方案的文字搞蒙，更不用说里面的很多内容是重复的。 有行业经验的人，已经深知这其中的内容，又会因为找不到一些通用问题的解决方案而感觉浅薄。 这本书给我的最大价值是，更印证了数据是为使用方服务，而不是为了加工数据而加工数据这一观念。

才读到第三章，强推，好书。市面上大多数据工程类书籍只是一家之实践，本书从更高维度分析数据工程，能带来更多的思考和启发，在匮乏的数据工程知识领域添了浓墨重彩的一笔

对于刚要入门数据工程的读者可以获得全面系统的相关知识。要想深入理解还需要在实际工作中摸索总结。