データ エンジニアリングはプロセスを理解するための手段です。データはさまざまな方法で生成される場合があり、利用可能なデータのサブセットでは、統計、機械学習、パターン認識、またはニューラル ネットワークからのデータ分析技術と、視覚化、最適化、データベース システム、プロトタイピング ツール、知識引き出しなどの他のテクノロジーが使用される場合があります。 。目標は、利用可能なデータを使用するか、より多くのデータを生成して、調査対象のプロセスを理解することです。データを分析し、タスク専用の新しい分析ツールを作成し、ドメインの専門家と協力するプロセスは、このエンジニアリング タスクの重要な側面です。