随着新技术的不断涌现，大数据的洪流日益汹涌，数据工程领域也随之蓬勃发展。数据工程师的职责是将这些海量数据清洗、处理和排序，以便为企业带来关键的业务洞察。本文将为介绍一些在中型科技公司中极为有用的数据工程工具，帮助在数据工程项目中取得成功。
Amazon Redshift是由亚马逊提供的云数据仓库工具，能够处理大规模数据集和数据迁移。全球约72%的数据工程团队都在使用它。这个简单的云数据仓库工具已成为行业标准，为成千上万的企业赋能。它使得设置数据仓库变得简单，并能随着业务需求的增长而良好扩展。
Google BigQuery与Amazon Redshift类似，是一个完全托管的云数据仓库。熟悉谷歌云平台的公司经常使用它。分析师和工程师可以快速上手，因为它易于学习，并且随着数据的扩展，也能方便地进行扩展。它还内置了先进的机器学习能力，使其成为一个学习和使用都非常便捷的工具。
Tableau是一个非常流行的数据可视化工具，它在创建易于理解、扩展和交互的解决方案中扮演着关键角色。简而言之，这个工具从不同位置收集或提取数据，然后使用其著名的拖放界面创建视觉解决方案。对于所有数据工程师来说，这个工具是必备的，以便他们能够正确地对齐业务目标和数据提取，创建用户友好的仪表板和视觉解决方案。
另一个数据工程师常用的商业智能工具是Looker。这个工具主要用于数据可视化和商业智能。Looker创建了一个惊人的LookML层，这与其他传统的商业智能工具不同。这一层有助于计算、聚合和描述任何SQL数据库的维度。Spectacles是最近推出的另一个工具，以便LookML层可以自信且轻松地部署。这一层可以由数据工程师维护，组织的非技术人员也可以更好地理解和使用公司数据。
对于大规模数据处理，Apache Spark是一个开源的统一分析引擎。Apache Spark是一个数据处理框架，能够快速处理大数据集，并在多台计算机上分配处理任务，无论是单独使用还是与其他分布式计算工具结合使用。这两个特性在大数据和机器学习领域至关重要，因为它们需要巨大的处理能力来处理庞大的数据集。
Apache Airflow是一个开源的工作流管理软件。它始于2014年10月的Airbnb，作为管理公司日益复杂的工作流的一种方式。Airbnb能够自动编写和调度他们的工作流，并通过Airflow用户界面进行监控。它是最广泛使用的工作流管理工具，大约25%的数据团队在采访中使用它。