ETL工程師和數(shù)據(jù)挖掘工程師有什么區(qū)別

ETL工程師：

Extraction-Transformation-Loading的縮寫(xiě)，中文名稱為數(shù)據(jù)抽取、轉(zhuǎn)換和加載。

ETL負(fù)責(zé)將分布的、異構(gòu)數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等抽取到臨時(shí)中間層后進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換、集成，最后加載到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)或數(shù)據(jù)集市中，成為聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

ETL是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的非常重要的一環(huán)。它是承前啟后的必要的一步。相對(duì)于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)沒(méi)有嚴(yán)格的數(shù)學(xué)理論基礎(chǔ)，它更面向?qū)嶋H工程應(yīng)用。所以從工程應(yīng)用的角度來(lái)考慮，按著物理數(shù)據(jù)模型的要求加載數(shù)據(jù)并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行一些系列處理，處理過(guò)程與經(jīng)驗(yàn)直接相關(guān)，同時(shí)這部分的工作直接關(guān)系數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從而影響到聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果的質(zhì)量。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)環(huán)境，需要通過(guò)抽取過(guò)程將數(shù)據(jù)從聯(lián)機(jī)事務(wù)處理環(huán)境、外部數(shù)據(jù)源和脫機(jī)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)介質(zhì)導(dǎo)入到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中；在技術(shù)上，ETL主要涉及到關(guān)聯(lián)、轉(zhuǎn)換、增量、調(diào)度和監(jiān)控等幾個(gè)方面；數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)不要求與聯(lián)機(jī)事務(wù)處理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步，所以ETL可以定時(shí)進(jìn)行。但多個(gè)ETL的操作時(shí)間、順序和成敗對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中信息的有效性至關(guān)重要。

數(shù)據(jù)挖掘工程師：

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining），又稱為數(shù)據(jù)庫(kù)中的知識(shí)發(fā)現(xiàn)（Knowledge Discovery in Database， KDD），就是從大量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過(guò)程，簡(jiǎn)單的說(shuō)，數(shù)據(jù)挖掘就是從大量數(shù)據(jù)中提取或“挖掘”知識(shí)。

并非所有的信息發(fā)現(xiàn)任務(wù)都被視為數(shù)據(jù)挖掘。例如，使用數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)查找個(gè)別的記錄，或通過(guò)因特網(wǎng)的搜索引擎查找特定的Web頁(yè)面，則是信息檢索（information retrieval）領(lǐng)域的任務(wù)。雖然這些任務(wù)是重要的，可能涉及使用復(fù)雜的算法和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，但是它們主要依賴傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和數(shù)據(jù)的明顯特征來(lái)創(chuàng)建索引結(jié)構(gòu)，從而有效地組織和檢索信息。盡管如此，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)也已用來(lái)增強(qiáng)信息檢索系統(tǒng)的能力。