2019年年末，注定是属于IT人的高光时刻。
在这个圣诞欢乐季，圣诞老人为从事数据工作的你带来了三份超级大礼包：
数字化转型已深入人心，在以人工智能为驱动高速发展的数字经济之下，IT架构也正在向以数据为核心进行转变。数据崛起，万物互联，属于IT人的“数智未来”，已然到来。这是数据科学家、数据分析师以及数据工程师们的绝好机遇，根据领英发布的《2020年新兴职业报告》显示，前十五的新兴职业中IT及互联网职业占据大半：
● 人工智能专家、机器人工程师、数据科学家位列前三。数据科学家近年增势迅猛，年增长率37%，连续三年进入了领英发布的“新兴职业榜单”；
● 数据工程师也紧跟其后，年增长率为33%。
另外，今年8月，招聘服务公司Robert Half随机抽样调查了分布在旧金山湾区不同公司的2,800位科技行业工作者，针对他们的职位薪水以及公司岗位需求分析得出一份最新的薪酬报告，该报告显示入门级大数据工程师平均薪资水平为$183,300，资深工程师平均最高年薪可达$313,020......从Microsoft和Amazon这样的大型公有云公司，到阿里、腾讯、字节跳动等国内领先的互联网公司，对数据工程师的需求都居高不下。仅在美国就有超过135,000个工作机会提供给数据工程师，数据工程师与数据科学家工作机会数量比例达4:1，且职业需求量同比增长更是高达96%。
号外！新的工作机会来啦！『随着企业对数据管理的日益重视，Informatica的业务正蓬勃发展，现有销售经理、解决方案顾问等精英职位虚位以待，感兴趣的伙伴请在微信留言或文末扫码联系小殷。』
纵然数据科学家、数据分析师以及数据工程师的职业形势与前景一片大好，但他们也面临着各自的数据挑战：
针对数据科学家与分析师各自所面临的数据挑战，数据工程师所扮演的角色就是要献出两全之策的 “战略支援尖兵”，提供干净、可靠、可信及可访问的数据。通过数据工程师小殷的帮助，数据分析师刘一手已经可以通过使用可信数据来获取业务洞察，数据科学家王大大也可以使用高质量的干净数据来运行机器学习模型了。
那么数据工程师是如何兼顾解决数据科学家与数据分析师的问题呢？原来，他找到了可以解决企业人工智能、机器学习和分析项目瓶颈问题的“秘籍” ▼
数据工程师是数据驱动型组织的骨干力量，但要解决企业人工智能、机器学习和数据分析的瓶颈，还需要一整套全面的数据工程解决方案。Informatica送上超级大礼包：近日发布了业界最全面的数据工程解决方案Informatica Data Engineering。该解决方案提供了一整套工具集，使数据工程师可以在混合云和多云环境下为企业人工智能、机器学习和分析项目提供干净、可靠、可信及可访问的数据，让数据分析师与数据科学家的问题得到“完美解决”。
以下是Informatica数据工程解决方案的七大关键功能，为混合和多云环境下的端到端数据管理提供支持。
通过数据实现业务价值，已经成为企业向数字化转型和实现业务模式创新突破的关键。利用Informatica的数据工程解决方案，用户可以很方便地从不同数据源中发现数据集并摄取海量数据。该解决方案的无服务器架构功能可以帮助客户降低大规模创建及维护数据工程管道的成本，从而加速数据价值向商业价值的转化。
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