前言：江湖中的門派之分

昨天我們確立了數據作為 AI 基石的核心心法。但光有心法還不夠，真正要將數據煉成黃金，需要不同門派的高手通力合作。在數據江湖中，最常被提起的有三大角色：資料工程師 (Data Engineer)、資料分析師 (Data Analyst) 與資料科學家 (Data Scientist)。

許多人對這三個角色的分工感到困惑，甚至認為他們做的事情差不多。今天，我們就來徹底釐清這三者之間的三角關係，以及他們如何在一個 AI 專案中協同作戰。

各司其職的數據英雄

想像我們要打造一個電商的「智慧推薦系統」AI 專案，來看看這三位英雄如何發揮所長：

1. 資料工程師 (Data Engineer) - 基礎建設的築路者

核心任務： 打造穩定、高效的數據管線 (Data Pipeline)。他們負責從各種來源（如 App 點擊、交易資料庫、使用者日誌）收集、儲存並處理數據，確保資料的品質與可用性。

AI 專案中的角色： 他們會建立一條自動化的管線，將使用者的瀏覽、點擊、購買等行為數據，源源不絕地送到資料科學家能取用的地方。他們就像是確保水源乾淨且暢通的「水利工程師」。

2. 資料分析師 (Data Analyst) - 戰情洞察的解讀者

• 核心任務： 從現有數據中挖掘商業洞見。他們擅長使用 SQL 和 BI 工具，將數據轉化為報表和儀表板，回答「發生了什麼？」以及「為什麼會發生？」等問題。
• AI 專案中的角色： 分析師會先探索歷史銷售數據，發現「購買 A 商品的顧客，有很高機率也會購買 B 商品」。這個洞見，就成為了科學家建立推薦模型的絕佳起點。他們是戰場上的「情報官」。

3. 資料科學家 (Data Scientist) - 未來預測的煉金術師

• 核心任務： 利用統計學與機器學習，建立預測或分類模型。他們不僅要分析過去，更要預測未來，回答「接下來會發生什麼？」的問題。
• AI 專案中的角色： 科學家會利用工程師準備好的數據，以及分析師提供的洞見，建立一個機器學習模型。這個模型能夠根據使用者的即時行為，預測他最可能感興趣的商品，並將結果推送給前端系統，這就是「智慧推薦系統」的核心。他們是能點石成金的「煉金術師」。

協作的三角關係

這三者並非獨立運作，而是緊密的協作關係。一個典型的 AI 專案流程就像一場接力賽：

• 工程師 打好地基，鋪好道路。
• 分析師 在這條路上探索，繪製地圖，找到寶藏的可能位置。
• 科學家 根據地圖，使用高科技工具進行精準挖掘，最終取得寶藏。

圖片來源參考：https://www.jeffwinterinsights.com/insights/data-engineer-vs-scientist-vs-analyst

結論：找到你的江湖定位

理解這三種角色的差異，不僅有助於企業組建高效的數據團隊，也能幫助有志投身數據領域的你，找到最適合自己的定位。你是享受建構穩定系統、打通數據血脈的工程師？還是熱衷於從數字中找出故事、影響決策的分析師？或是著迷於演算法與模型、創造預測未來的科學家？

無論選擇哪個門派，記住，江湖上沒有最強的個人，只有最強的團隊。