1. 数据采集（Data Ingestion）：“获取原始数据”

负责从各种数据源中收集数据，确保数据 “进得来”。

结构化数据：数据库（MySQL、Oracle 等）、Excel 表格、CSV 文件。

非结构化数据：日志文件（用户操作日志、服务器日志）、图片、音频、文本（社交媒体评论、新闻）。

半结构化数据：JSON、XML 文件、API 接口返回数据（如第三方平台的天气、支付数据）。

常用工具 / 技术：Flume（日志采集）、Sqoop（数据库数据迁移）、Kafka（高吞吐消息队列，暂存实时数据）、Python 爬虫（抓取网页公开数据）。

2. 数据存储（Data Storage）：“安全高效地存数据”

根据数据的规模、类型和访问需求，选择合适的存储方案，确保数据 “存得下、取得出”。

存储方案选择：

海量结构化 / 半结构化数据：Hadoop HDFS（分布式文件系统，适合批量存储）、HBase（分布式列式数据库，适合随机读写）。

实时高频访问数据：Redis（内存数据库，用于缓存热点数据）。

传统结构化数据：继续使用 MySQL 等关系型数据库（作为 “数据仓库” 的补充）。

核心要求：兼顾存储成本、读写性能、可扩展性（支持数据量增长）和安全性（权限控制、数据备份）。

3. 数据清洗与预处理（Data Cleansing & Preprocessing）：“让数据变‘干净’”

这是工作的核心环节之一，解决原始数据的 “脏数据” 问题，确保数据 “可信、可用”。

处理内容：

缺失值处理：填充合理值（如平均值、中位数）或删除无效数据。

异常值处理：识别并修正错误数据（如 “年龄 = 200 岁”）、剔除噪声数据。

数据标准化 / 归一化：统一数据格式（如日期格式 “2024-05-01” vs “2024/5/1”）、单位（如 “元” vs “万元”）。

数据脱敏：对敏感信息（手机号、身份证号）进行处理（如 “138****5678”），符合隐私保护法规（如《个人信息保护法》）。

常用工具 / 技术：Spark（分布式计算框架，高效处理海量数据）、Flink（实时计算框架）、Python（Pandas 库）。

4. 数据转换与建模（Data Transformation & Modeling）：“让数据变‘好用’”

将清洗后的 “干净数据” 转化为适合分析的结构，构建 “数据模型”。

核心工作：将来自多个数据源的数据（如 “用户表”+“订单表”）通过关联、合并等方式整合为统一的数据集。

特征工程（为 AI / 分析准备）：提取有价值的特征（如 “用户近 30 天消费次数”“用户活跃度”），为后续的机器学习模型训练或业务分析提供输入。

构建数据分层：按照 “原始层（ODS）→ 清洗层（DWD）→ 整合层（DWS）→ 应用层（ADS）” 的逻辑分层存储数据，让数据流转更清晰，便于复用。

常用工具 / 技术：Spark SQL（用 SQL 语法做数据转换）、Hive（数据仓库工具，用于构建分层模型）、Flink SQL。

5. 数据监控与维护（Data Monitoring & Maintenance）：“保障数据‘持续可用’”

确保数据处理流程稳定运行，及时发现并解决问题。

核心工作：

监控数据质量：设置指标（如数据缺失率、异常值占比），一旦超标触发报警。

监控任务状态：跟踪数据处理任务（如 Spark 任务、ETL 脚本）的运行状态，避免任务失败导致数据断供。

系统维护：优化存储和计算性能（如调整 Hadoop 集群参数、清理冗余数据）、定期备份数据。

常用工具 / 技术：Airflow（任务调度与监控）、Prometheus + Grafana（系统指标监控）、ELK（日志分析，用于排查问题）。