在数字经济迅猛发展的当下，数据已成为一种关键的生产资源，其重要性显而易见。若企业能熟练运用数据及其处理方法，就如同掌握了财富的钥匙。这不仅带来了机遇，也带来了挑战，这一点已引起业界的广泛关注。
数据在企业中的根源
企业数据并非无中生有。在公司的日常运营中，各个部门都会生成数据。比如，销售部门会记录每日的销售情况，这些记录涵盖了销售的时间、地点、涉及的人员和数量等关键信息。明确数据来源，企业才能对原始数据进行高效的管理和应用。而且，不同部门的数据组织形式不尽相同，比如研发部门的数据可能侧重于技术指标和代码等，这些都是理解数据的重要方面。
数据来源和结构复杂多变，若要全面了解这些数据，必须对企业运作的各个环节进行细致分析。从各个部门到具体业务步骤，逐一了解数据生成的各个场景，这是深入挖掘数据价值的起点。
数据工程的阶段内容
数据工程包含多个步骤。比如，需求阶段需搞清楚企业对数据的具体需求，这些需求可能源于业务扩张，例如开拓新市场所需的数据支撑。而设计阶段主要负责规划数据的结构和流程，以保证数据的高效运用。
构建阶段主要涉及将多种技术融合，以形成数据系统，例如采用恰当的数据库管理工具。而在测试环节，保证数据的精确性显得尤为关键，相关人员会对数据质量进行细致的检验。至于维护和升级阶段，则有助于确保数据工程能够持续发展，并能根据业务需求的变化，对系统进行相应的更新。
这些阶段彼此相连，一个都不能少，共同构筑了一个确保企业数据价值的完备系统。
探索业务价值场景
在研究业务的价值应用场景时，了解背景信息至关重要。以一家电商平台为例，其背景便是庞大的网络购物市场。其价值所在可能在于运用大数据技术分析消费者的购物倾向，进而实现精准的营销策略。而这一策略所面向的用户群体，正是庞大的网络消费者。
所需技能涵盖数据分析和精准营销技术。用户在整个购物过程中，从浏览网站到最终下单。这中间涉及的包括商品、仓储等实体。每个环节都可能面临风险，比如数据泄露或营销错误等。只有全面了解这些因素，才能确保业务成功。
运营数据形成数据文化
数据运营旨在打造数据文化氛围。若企业员工普遍将数据作为沟通手段，工作效率将显著提高。比如在会议中，用数据展示部门业绩和未来规划。只有当数据易于获取，企业才能在决策过程中运用它来创造价值。这一过程非一日之功，企业需自上而下推广数据意识，通过培训等途径，逐步让数据文化深入人心。
数据工程与数据治理关系
有人认为数据工程只是旧酒新瓶，与传统数据管理存在相似之处。数据管理已形成一套较为完善的体系。在企业层面，数据管理工具能对数据进行高效管理，例如数据质量监控工具等。然而，数据工程更注重于通过数据创造业务价值。就目标而言，数据管理是规范数据，而数据工程则是利用规范后的数据创造价值，尽管两者有关联，但职责划分清晰。
大模型时代的数据工程
发展大模型需要众多优质数据支撑。百度和华为等企业在构建大模型时，采用了各自独特的数据渠道。当前，企业需对数据工程进行创新。在数据生成初期进行标注，可以有效提高数据质量和应用效率。同时，要恰当利用数据服务商的资源。将大模型融入自身业务领域，构建专属模型，以便在激烈的大模型竞争中，使数据工程实现最大价值。
在数字经济的大潮中，贵公司是否已经为应对数据工程领域的变革做好了充分准备？同时，我们也期待您对这篇文章给予点赞、转发，并分享您的观点！
