每个数据工程师都应该了解和使用的10 个 ChatGPT 提示

以下是每个数据工程师在日常工作中都应该了解和使用的10 个 ChatGPT 提示。

提示 1：我希望你充当数据工程师并解释数据仓库和数据湖之间的区别。
数据仓库：

• 数据仓库保存经过处理和清理的有组织的数据，使得可以根据既定的业务需求进行战略分析。

• 以结构化格式组织数据进行存储。

• 专为最快的查询性能而设计。

• 该存储库已经针对特定目的进行了处理，并且具有结构化、过滤的数据。

• 更安全且易于使用，但价格昂贵且不太敏捷。

• 数据的过程和结构使其易于破译。

数据湖：

• 以无限期地存储数据以供当前或将来使用，并且数据采用原始的非结构化格式。
• 主要保留原始的、未处理的数据，其中还包括多媒体文件、日志文件和其他非常大的文件。
• 原始和非结构化数据的中央存储库。
• 大量未处理的数据，其用途尚未决定。
• 与数据仓库相比，它提供更多的存储选项，更复杂，并且具有多种用例。
• 尽管适应性强且价格便宜，但其安全性低于数据仓库且难以使用。
• 使公司能够访问和存储数据湖中的大量原始、未处理的数据，同时处理这些数据并将其转换为结构化格式，以便在数据仓库中进行分析。

提示 2：我希望你充当数据工程师并解释不同类型的数据管道。

根据需求和数据类型，可以使用不同类型的数据管道。以下是不同类型的数据管道：

• 批处理：这种类型的数据管道定期批量处理数据。当可以非实时方式处理数据并且可以稍后交付结果时使用它。批处理对于处理大量数据非常有用，通常用于数据仓库、ETL（提取、转换、加载）过程和数据分析。
• 流式传输：这种类型的数据管道在生成数据时实时处理数据。当需要立即处理数据并且需要实时交付结果时，流式处理非常有用。流式传输通常用于实时分析、监控和警报。
• 开源：这种类型的数据管道使用开源工具和技术来构建数据管道。当需要定制、灵活性和成本效益时，通常会使用开源数据管道。
• 云原生：这种类型的数据管道是使用云原生工具和技术构建的。当需要可扩展性、可靠性和成本效益时，通常会使用云原生数据管道。云原生数据管道构建在AWS、Azure 和 Google Cloud 等云平台上。
• 本地：这种类型的数据管道是使用组织拥有的硬件和软件在本地构建的。当需要数据的安全性、合规性和控制时，通常会使用本地数据管道。

提示3：我希望你充当数据工程师并解释不同类型的数据存储系统。

以下是不同类型的数据存储系统：

• 存储区域网络 (SAN)：SAN 使用交换机和网络硬件结构将服务器链接到存储。SAN 经常用于需要高可用性和性能的关键任务应用程序，因为它们是为高速数据访问而构建的。
• 网络附加存储 (NAS)：NAS 是一种文件级存储系统，提供对文件级数据的网络访问。NAS 经常用于文件共享、归档和备份。
• 混合存储阵列：混合存储阵列将多种形式的存储组合到一个架构中，包括闪存、硬盘驱动器 (HDD)、磁带、基于对象和云的存储。混合存储阵列可以将 HDD、磁带和云的灵活性和更便宜的成本与闪存的速度和低延迟相结合。
• 磁盘设备和闪存设备：磁盘设备和闪存设备是可以保存数据的两种不同形式的存储介质。
• 磁带存储：使用磁带存储可以将数据存储在磁带上，这是数据存储的一种。对于备份和长期数据归档，经常采用磁带存储。
• 基于对象的存储：一种存储称为基于对象的存储，它将数据存储为对象而不是文件或块。非结构化数据（包括图片、电影和音频文件）经常使用基于对象的存储进行存储。
• 基于云的存储：一种存储称为基于云的存储，它将数据放置在可以在线访问的远程服务器上。基于云的存储经常用于数据归档、灾难恢复和备份。

提示 4：我希望你充当数据工程师并解释不同类型的数据处理系统。

以下是不同类型的数据处理系统：

• 批处理：批处理是分析已存储一段时间的组或批次数据的过程。当数据可以非实时处理并且稍后可以提供输出时，批处理是必要的。数据仓库、ETL（提取、转换、加载）过程和数据分析经常使用批处理，因为它可以有效地处理大量数据。
• 流式处理：数据生成时的实时处理称为流式处理。当需要立即处理数据并立即发送结果时，流式处理会很有帮助。实时分析、监控和警报经常使用流媒体。
• 事务处理：一种称为事务处理的数据处理用于控制数据库事务。在线事务处理（OLTP）系统，包括银行系统、电子商务系统和库存管理系统，经常使用事务处理。
• 分布式处理：分布式处理是利用大量机器来处理大量数据的数据处理。大数据处理经常采用分布式处理，如 Hadoop 和 Spark。
• 实时处理：实时处理是一种数据处理，实时生成数据。需要快速响应的应用程序，例如国防系统和金融交易系统，经常使用实时处理。

总之，不同类型的数据处理系统是批处理、流处理、事务处理、分布式处理和实时处理。每种类型的数据处理系统都有其优点，并且根据要求和数据类型来使用。

提示5：实时处理系统和流式数据处理系统有什么区别？

实时处理和流数据处理系统既相关又不同。以下是它们之间的区别：

实时处理：

• 对数据的反应称为实时处理。

• 确保响应将在短时间内发生，通常在几秒或几毫秒内。

• 当需要立即响应时使用。

• 用于ATM 和股票市场交易平台等系统。

• 大多数计算是独立且异步的。
  

流数据处理：

• 捕获移动数据流并在它们仍在运动时对其进行控制。

• 涉及处理系统实时生成或摄取的数据。

• 当需要立即响应并且数据流是连续的时使用。

• 用于监控、警报和实时分析。

• 除了所使用的技术解决方案的纯粹功能以及数据流经系统时业务对延迟的容忍度所施加的时间限制之外，计算没有任何时间限制。

总之，实时处理可以在紧迫的期限内提供结果，而简化数据处理涉及在数据生成或摄取到系统中时实时处理数据。实时处理针对股票交易系统和 ATM 等特定应用，而简化数据处理主要用于实时分析、监控和警报。

提示6：我希望你充当数据工程师并解释不同类型的数据可视化工具。

作为一名数据工程师，我可以向您解释各种数据可视化工具。有许多可用的工具，每种工具都有优点和缺点。最广泛使用的工具包括：

• Tableau：您可以使用这个强大的数据可视化工具构建交互式仪表板和报告。它使用简单，可用于生成各种可视化效果。
• QlikView：您可以使用这个强大的数据可视化工具创建交互式仪表板和报告。在许多方面，它与 Tableau 相当，但它也具有一些独特的功能，例如构建可让您立即过滤数据的“切片器”的功能。
• Microsoft Power BI：称为 Microsoft Power BI 的数据可视化软件是 Microsoft Office 系列的一个组件。它使用简单，可用于制作仪表板、报告和信息图表以及其他可视化效果。

• Google Charts：使用 Google Charts（一种免费的数据可视化工具），您可以进行一系列可视化，例如图表、图形和地图。它使用简单并且可以包含在网站中。

选择数据可视化工具时，考虑您的目标和规格至关重要。需要考虑的一些事情是：

• 您需要可视化的类型：不同的工具适用于不同类型的数据。例如，Tableau是大型数据集的绝佳选择，而QlikView是复杂数据集的绝佳选择。
• 您需要的交互程度：虽然有些工具只能让您创建静态可视化，但其他工具可以让您构建交互式可视化，让用户更深入地了解数据。
• 您的预算：数据可视化工具的成本可能从零到数千美元不等。

提示7：我希望你充当数据工程师并解释不同类型的数据安全措施。

作为一名数据工程师，我负责确保我的企业以数据工程师的身份收集、存储和使用的数据的安全性。我通过实施一系列数据安全保护措施来实现这一目标，例如：

• 数据加密：数据加密包括对信息进行加密，以便只有授权用户才能解密。通过网络传输或静态的数据（即保存在硬盘驱动器或其他存储设备上）可以通过加密进行保护。
• 访问控制：限制对数据的访问是访问控制的一部分。可以在用户、组或角色级别建立访问控制。
• 数据备份：这涉及创建数据副本，以便在发生数据泄露或灾难时可以恢复数据。数据备份可以本地或异地存储。
• 数据监控：这涉及持续监控数据以发现未经授权的访问或恶意活动的迹象。数据监控可以手动或使用自动化工具完成。
• 数据安全培训：这涉及对员工进行数据安全最佳实践的教育。数据安全培训应涵盖创建强密码、避免网络钓鱼诈骗和报告可疑活动等主题。

通过实施这些和其他数据安全措施，我帮助保护公司的数据免遭未经授权的访问、使用、披露、破坏、修改或破坏。

提示 8：描述数据摄取的过程及其在数据工程中的重要性。

从一个或多个源提取数据并将其放入数据湖或数据仓库的过程称为数据摄取。一系列来源，包括运营数据库、交易系统、社交媒体和传感器，都可以提供数据。数据摄取旨在确保数据可靠且一致，同时可供分析。

数据摄取过程由以下步骤组成：

• 数据发现：查找将用于数据摄取的数据源称为数据发现。

• 数据提取：该术语指的是从数据源中提取数据。

• 数据转换：转换数据，以便将其输入数据湖或仓库。

• 数据加载：数据加载需要将数据放入数据湖或数据仓库中。

• 数据验证：数据验证需要检查数据以确保其准确和一致。

数据工程的过程包括数据摄取，这是至关重要的。作为数据分析过程的第一步，必须确认数据的可用性和准确性。

以下是数据摄取的一些优点：

• 提高数据质量：通过消除错误和不一致，数据摄入有助于提高数据质量。

• 提高数据可用性：数据摄取可以通过将信息存储在中央存储库中来帮助提高数据可用性，提高其可访问性。

• 增强的数据分析：通过提供单一的数据来源，数据摄入可以帮助增强数据分析。

• 改进决策：通过访问当前正确的数据来改进决策，这可以通过数据输入来实现。

提示9：解释数据转换的概念及其在数据工程中的意义。

将原始数据转换为更适合分析的格式的过程称为数据转换。为此，数据清理、组织和标准化可能是必要的。数据工程的过程需要对数据进行转换，使其准确、一致且易于访问。可以使用多种方法来完成数据转换。典型的策略包括：

• 数据清理：数据清理包括删除错误、重复和丢失的数据。

• 数据格式化：数据格式化需要将数据放入广泛接受的格式，例如关系数据库。

• 数据规范化：数据规范化需要标准化数据结构，例如为每个记录赋予不同的身份。

• 数据聚合：数据聚合是将各种来源的信息编译成单个数据集的过程。

• 数据丰富：数据丰富是将新数据合并到现有数据集中的过程，通常通过集成外部数据源来实现。

根据组织的独特要求，可以采用不同的技术进行数据转换。然而，所有数据转换计划都应旨在提高数据的质量、一致性和可用性。

数据工程需要对数据进行转换，这是至关重要的一步。数据工程师可以通过将数据转换为对分析更有价值的格式，帮助组织做出更好的决策、提高生产力并获得竞争优势。

以下是数据转换的一些优点：

• 提高数据质量：通过消除错误、重复和不完整的数据，数据转换有助于提高数据质量。

• 提高数据可访问性：数据转换可以通过将数据转换为可由各种系统和应用程序访问的通用格式来提高数据可访问性。

• 改进的数据分析：数据转换可以通过更轻松地发现数据中的模式和趋势来帮助改进数据分析。

• 更好的决策：通过访问当前正确的数据来改进决策，这可以通过数据转换来实现。

提示10：描述ETL（Extract、Transform、Load）在数据工程中的作用。

数据集成过程称为 ETL（或提取、转换和加载），将数据从一个或多个数据源传输到单个一致的数据存储中。为了组织和清理原始数据并为存储、数据分析和机器学习 (ML) 做好准备，ETL 使用一组业务规则。

数据工程过程中的关键步骤是 ETL。作为数据分析过程的第一步，必须确认数据的可用性和准确性。

以下是构成 ETL 过程的步骤：

• 提取：这涉及从数据源中提取数据。

• 转换：这涉及将数据转换为可以加载到数据仓库或数据湖中的格式。

• 加载：这涉及将数据加载到数据仓库或数据湖中。

ETL 涉及的具体步骤将根据组织的具体需求而有所不同。然而，所有 ETL 工作都应集中于提高数据的质量、一致性和可访问性。以下是 ETL 的一些好处：

• 提高数据质量：ETL 可以通过消除错误、重复和不完整的数据来帮助提高数据质量。

• 提高数据可用性：ETL 可以通过将数据加载到中央存储库来帮助提高数据的可用性。

• 增强数据分析：ETL 可以通过提供数据的单一事实来源来帮助增强数据分析。

• 改进决策：ETL 可以通过提供对及时、准确的数据的访问来帮助改进决策。

• 节省成本：ETL 无需维护多个数据孤岛，可以为企业节省资金。

• 增强合规性：通过确保正确管理和维护数据，ETL 可以帮助组织增强合规性。

• 提高敏捷性：通过简化数据访问和分析，ETL 可以帮助组织变得更加敏捷。

以下是一些可用于 ETL 的工具：

• 提取：可以从各种来源提取数据，包括数据库、文件和API。常见的数据提取工具有SQL、ETL工具、数据抓取工具等。

• 转换：可以使用多种技术来转换数据，包括数据清理、数据标准化、数据聚合和数据丰富。转换数据的常用工具包括ETL 工具、数据整理工具和数据可视化工具。

• 加载：数据可以加载到各种目的地，包括数据库、数据仓库和数据湖。加载数据的常用工具包括ETL工具、数据集成工具和数据复制工具。