随着企业数字化转型的不断开展，企业对数据越来越重视、对数据的诉求越来越丰富。本白皮书旨在讨论如何从工程化的角度加速数据到价值的转化过程、为企业带来更多的价值，帮助企业在数字化转型过程中应对来自业务、外部市场、内部数据能力提升等一系列问题。

目前数字化转型对于市场来说并不是一个新鲜事物，从技术视角来看，人工智能与大数据相关技术仍处于创新阶段，各行业正在寻找和探索价值场景与新兴技术融合的平衡点，希望在新兴技术的加持下能够在激烈的竞争中占据有利位置。

站在企业的视角，结合Thoughtworks近些年服务的客户以及对市场的持续观察，我们发现，超半数的企业认为大数据产业规模将逐步扩大，虽然在部分领域的增速会出现放缓的情况，但是在新兴领域内的大数据产业规模仍将保持可观的增速。另外，大部分企业认为大数据和人工智能领域在未来是值得投资并且能够帮助企业提升效率与客户体验的。

对于企业中需要直接面对或完成数据工作的负责人来说，上述问题需要有一套切实可行的方式方法来确保数据工作能够保质保量的顺利开展、保障企业在数据领域的投入能够有价值产出。这样一套行之有效的方式方法我们称为“数据工程”,而该体系的落地过程称为“数据工程化”。

本白皮书将从实际问题出发，围绕数据工程的定义、实施步骤以及数据价值如何通过数据工程实现等问题展开讨论，并结合当前行业发展态势、数据领域最佳实践、国家数据政策描绘出企业数据工程发展路径，最终对未来数据工程发展趋势进行畅想，进而帮助企业认识自身数据发展现状，制定数据发展规划策略。最后从数据工程化评估的视角讲述如何评估企业目前数据工程化的能力以及如何度量数据工程的优劣，并通过数据工程体系为数据工作者带来启发。

来源：思特沃克

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