在数据分析领域，他们运用统计分析工具，提取、分析数据，以实现数据的商业价值。在数据挖掘领域，他们设计数据模型、实施机器学习算法，进行商业智能分析，甚至预测用户流失。此外，他们还需要具备数据库开发和管理能力，设计并实现满足特定需求的数据库系统。为了胜任这些工作，大数据工程师需要掌握一系列技能。
支持数据驱动的决策；协助研发和业务部门实现数据产品的功能，并处理复杂的数据问题。他们还需要根据企业的具体业务需求，优化系统或应用的技术架构，确保系统的稳定性与安全性。为了胜任这些职责，工业大数据工程师通常需要掌握大数据相关的技术工具，如Hadoop和Spark等。
具体而言，他们会从各种源头采集数据，并进行清洗和过滤，去除错误信息，以保证数据的准确性和可靠性。接着，他们会对数据进行处理，包括数据挖掘和机器学习等，以从中提取有价值的信息。这一步骤不仅能够帮助发现数据中的规律，还能识别异常情况，为后续的数据驱动决策提供支持。
最大的作用是可以帮助企业更好地认识消费者。通过分析用户以往的行为轨迹，就能够了解这个人，并预测他的行为。预测未来可能发生的事情：通过引入关键因素，大数据工程师可以预测未来的消费趋势。找出最优化的结果：根据不同企业的业务性质，大数据工程师可以通过数据分析来达到不同的目的。
