Kỹ thuật dữ liệu (data engineering) khác với khoa học dữ liệu (data science) như thế nào?
Kỹ thuật dữ liệu xảy ra trước khoa học dữ liệu trong vòng đời dữ liệu. Dữ liệu có thể được tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau và dữ liệu thô này có thể có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc thậm chí không có cấu trúc. Để hiểu được dữ liệu này, dữ liệu cần được thu thập và chuyển đổi. Đây là lúc kỹ thuật dữ liệu được áp dụng. Kỹ thuật dữ liệu bao gồm quá trình trích xuất dữ liệu thô, đưa dữ liệu vào một hệ thống như hồ dữ liệu (data lake), chuyển đổi dữ liệu theo nhu cầu kinh doanh và cuối cùng là tải nó vào bảng. Điều này thường được gọi là ELT (Extract-Load-Transform). ETL (Extract-Transform-Load) cũng có thể được sử dụng khi việc chuyển đổi xảy ra trước giai đoạn tải.

Khoa học dữ liệu và phân tích là bước tiếp theo trong vòng đời dữ liệu. Khi dữ liệu cần thiết cho nhu cầu kinh doanh cụ thể đã có sẵn, các nhà khoa học dữ liệu sử dụng dữ liệu này để chạy các mô hình học máy nhằm tìm ra mô hình chính xác nhất. Dữ liệu này được cung cấp cho các nhà khoa học dữ liệu dưới dạng bảng. Các nhà phân tích dữ liệu cũng sử dụng dữ liệu này để thực hiện phân tích khám phá và tạo bảng điều khiển.

Về cơ bản, vòng đời dữ liệu sẽ như sau:
Dữ liệu thô từ các nguồn khác nhau -> Kỹ thuật dữ liệu -> Khoa học dữ liệu và Phân tích