企业通常会聘请数据工程师来分析这 构建层次结构以简化数 些数据，以了解哪些信息可以使用或不能使用。原始数据可以作为 系统的主要信息来源，尤其是在正确分析的情况下。 系统中的原始数据有助于丰富用户角色，从而实现更加定制化的营销和服务交付。
数据模型创建和模式识别： 典型的数据收集过程始于创建便于模式识别的数据模型。数据工程师将接受如何按照以下步骤创建这些模型的培训：
数据源选择
数据集选择
属性、列和指标选择
构建关系工具来粘合各种数据集以便于分析
分配数据模型访问的角色和权限
数据模型的部署
数据工程师为数据模型分配 匈牙利 手机号码数据 名称和描述，以便其他用户可以轻松浏览存储服务器。
开展研究和日常任务自动化： 自动化等创 因为我们的制度设计为需要绝对多数的支持 新技术使现代商业实践中的数据收集更加轻松高效。数据工程师负责确定哪些工作流程可以自动化，以补充无缝数据收集程序。
数据工程师可以利用人工智能和编程自动捕 获消费者行为、纸质文件甚至员工日常工作的数据。然后，软件将这些数据转换成易于阅读的文件，然后对其进行编译以供日后深入分析。
解决业务问题
不良数据是现代企业面临 够 达荷美铅矿 轻 最大问题。 估计，美国经济损失高达 万亿美元 每年，数据质量不佳都会造成大量企业损失。此外， 的企业表示，数据是几乎所有问题的根源，有时甚至会占到年收入的 。