資料中的角色

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詮釋資料是一個通常不會由您開始的旅程。資料一定有來處。將資料放入可供使用的位置，其所需心力可能超乎您的範圍，特別是在考慮企業時。

現今的應用程式和專案既大又複雜，通常要運用許多人的技能和知識。每個人都要貢獻自己獨特的才能和專業知識、為了合作並協調工作和責任而分享，才能將概念化為施行的專案。

不久之前，商務分析師和商業智慧開發人員等角色還是處理及了解資料的標準。但是，資料大小和不同資料類型的過度擴張，使得這些角色發展成可現代化並簡化資料工程和分析程序的更特殊化技能組合。

下列各節重點說明資料中不同角色，以及在資料探索和了解整體範圍中的特定責任。

商務分析師
資料分析師
資料工程師
資料科學家
資料庫管理員

商務分析師

雖然資料分析師和商務分析師有些相似，但這兩個角色之間的主要差異在其如何處理資料。商務分析師更貼近商務本身，且是解讀視覺化資料的專家。資料分析師和商務分析師通常是一人身兼二職。

資料分析師

資料分析師可透過 Microsoft Power BI 等視覺效果和報表工具，讓企業將其資料資產的價值最大化。資料分析師負責分析、清除和轉換資料。其責任也包括設計和建置可調整且有效的語意模型，以及在報表中啟用和實作進階分析功能以進行分析。資料分析師與相關專案關係人合作來找出適當和必要的資料和報告需求，然後負責將原始資料轉換成相關且有意義的見解。

數據分析師也負責管理 Power BI 資產，包括報表、儀錶板、工作區，以及報表中使用的基礎語意模型。其負責實作及設定適當的安全性程序，結合專案關係人的需求，以確保所有 Power BI 資產及其資料的安全。

資料分析師會與資料工程師合作，以判斷和尋找符合專案關係人需求的適當資料來源。此外，資料分析師會與資料工程師和資料庫管理員合作，以確保分析師能夠適當地存取所需的資料來源。資料分析師也會與資料工程師合作來找出新的程序，或改善收集分析資料的現有程序。

資料工程師

資料工程師可佈建和設定內部部署與雲端資料平台技術。其可管理及保護來自多個來源的結構化和非結構化資料流程。其使用的資料平台可能包括關聯式資料庫、非關聯式資料庫、資料流和檔案存放區。資料工程師也能確保可以安全且順暢地跨資料平台整合資料服務。

資料工程師其主要職責包括使用內部部署和雲端資料服務及工具來內嵌、輸出與轉換多個來源的資料。資料工程師會與專案關係人共同作業，以識別並滿足資料需求。其會設計與實作解決方案。

雖然資料工程師和資料庫管理員有些工作和職責會重疊，但資料工程師的工作範圍遠超出照看資料庫及其裝載所在的伺服器，且可能不負責管理整體的操作資料。

資料工程師為商業智慧與資料科學專案增添極高的價值。當資料工程師統合資料時 (通常描述為資料統整)，專案進度會加快，因為資料科學家可專注於自己的工作領域。

身為數據分析師，您會與數據工程師密切合作，以確保您可以存取各種結構化和非結構化數據源，因為它們會支援您優化語意模型，通常是從新式數據倉儲或數據湖提供。

資料庫管理員和商業智慧專業人員可轉換成資料工程師角色；其需要學習用來處理大量資料的工具和技術。

資料科學家

資料科學家會執行進階分析，從資料中擷取價值。其工作可能不一，從描述性分析到預測性分析。描述性分析透過所謂的探勘資料分析 (EDA) 程序來評估資料。預測性分析可用於機器學習服務，以應用模型化技術來偵測異常或模式。這些分析是預測模型的重要部分。

描述性和預測性分析只是資料科學家的一部分工作。某些資料科學家可能會進入深度學習的領域，透過使用自訂演算法反覆執行實驗以解決複雜的資料問題。

軼事性證據顯示，資料科學專案的大部分工作花在資料統整和特徵工程上。當資料工程師利用其技能成功統整資料後，資料科學家即可加快實驗程序。

表面上看來，資料科學家和資料分析師的工作似乎相去甚遠，但這項揣測並不正確。資料科學家要查看資料以判斷需要解答的問題，且通常會設計一個假設或實驗，然後尋求資料分析師的協助以處理資料視覺化和報告問題。

資料庫管理員

資料庫管理員會實作並管理以 Microsoft Azure 資料服務和 Microsoft SQL Server 所建置雲端原生和混合式資料平台解決方案各方面的操作。資料庫管理員負責資料庫解決方案的整體可用性、一致的效能表現與最佳化。其會與專案關係人合作來識別並實作資料備份和復原計畫的原則、工具和程序。

資料庫管理員的角色與資料工程師角色不同。資料庫管理員會監視及管理資料庫及其所在硬體的整體健康狀態，而資料工程師負責的則是資料統整程序，亦即內嵌、轉換、驗證及清理資料，以達到商務需求和要求。