2019年年末，註定是屬於IT人的高光時刻。
在這個聖誕歡樂季，聖誕老人爲從事數據工作的你帶來了三份超級大禮包：
數字化轉型已深入人心，在以人工智能爲驅動高速發展的數字經濟之下，IT架構也正在向以數據爲核心進行轉變。數據崛起，萬物互聯，屬於IT人的“數智未來”，已然到來。這是數據科學家、數據分析師以及數據工程師們的絕好機遇，根據領英發布的《2020年新興職業報告》顯示，前十五的新興職業中IT及互聯網職業佔據大半：
● 人工智能專家、機器人工程師、數據科學家位列前三。數據科學家近年增勢迅猛，年增長率37%，連續三年進入了領英發布的“新興職業榜單”；
● 數據工程師也緊跟其後，年增長率爲33%。
另外，今年8月，招聘服務公司Robert Half隨機抽樣調查了分佈在舊金山灣區不同公司的2,800位科技行業工作者，針對他們的職位薪水以及公司崗位需求分析得出一份最新的薪酬報告，該報告顯示入門級大數據工程師平均薪資水平爲$183,300，資深工程師平均最高年薪可達$313,020......從Microsoft和Amazon這樣的大型公有云公司，到阿里、騰訊、字節跳動等國內領先的互聯網公司，對數據工程師的需求都居高不下。僅在美國就有超過135,000個工作機會提供給數據工程師，數據工程師與數據科學家工作機會數量比例達4:1，且職業需求量同比增長更是高達96%。
號外！新的工作機會來啦！『隨着企業對數據管理的日益重視，Informatica的業務正蓬勃發展，現有銷售經理、解決方案顧問等精英職位虛位以待，感興趣的夥伴請在微信留言或文末掃碼聯繫小殷。』
縱然數據科學家、數據分析師以及數據工程師的職業形勢與前景一片大好，但他們也面臨着各自的數據挑戰：
針對數據科學家與分析師各自所面臨的數據挑戰，數據工程師所扮演的角色就是要獻出兩全之策的 “戰略支援尖兵”，提供乾淨、可靠、可信及可訪問的數據。通過數據工程師小殷的幫助，數據分析師劉一手已經可以通過使用可信數據來獲取業務洞察，數據科學家王大大也可以使用高質量的乾淨數據來運行機器學習模型了。
那麼數據工程師是如何兼顧解決數據科學家與數據分析師的問題呢？原來，他找到了可以解決企業人工智能、機器學習和分析項目瓶頸問題的“祕籍” ▼
數據工程師是數據驅動型組織的骨幹力量，但要解決企業人工智能、機器學習和數據分析的瓶頸，還需要一整套全面的數據工程解決方案。Informatica送上超級大禮包：近日發佈了業界最全面的數據工程解決方案Informatica Data Engineering。該解決方案提供了一整套工具集，使數據工程師可以在混合雲和多雲環境下爲企業人工智能、機器學習和分析項目提供乾淨、可靠、可信及可訪問的數據，讓數據分析師與數據科學家的問題得到“完美解決”。
以下是Informatica數據工程解決方案的七大關鍵功能，爲混合和多雲環境下的端到端數據管理提供支持。
通過數據實現業務價值，已經成爲企業向數字化轉型和實現業務模式創新突破的關鍵。利用Informatica的數據工程解決方案，用戶可以很方便地從不同數據源中發現數據集並攝取海量數據。該解決方案的無服務器架構功能可以幫助客戶降低大規模創建及維護數據工程管道的成本，從而加速數據價值向商業價值的轉化。
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