डेटा इंजिनिअरिंग डेटा सायन्सच्या आधी डेटा लाइफसायकलमध्ये येते. डेटा विविध स्त्रोतांमधून तयार केला जाऊ शकतो आणि हा कच्चा डेटा संरचित, अर्ध संरचित किंवा अगदी असंरचित असू शकतो. या डेटाला अर्थ प्राप्त करण्यासाठी, डेटाला आत्मसात आणि रूपांतरित करावे लागेल. इथे डेटा इंजिनिअरिंग चित्रात येते. डेटा अभियांत्रिकीमध्ये कच्चा डेटा काढण्याची प्रक्रिया, डेटा लेक सारख्या प्रणालीमध्ये डेटा घेणे, व्यवसायाच्या गरजांसाठी डेटाचे रूपांतर करणे आणि शेवटी ते टेबलमध्ये लोड करणे समाविष्ट आहे. याला सामान्यतः ईएलटी (एक्सट्रॅक्ट-लोड-ट्रान्सफॉर्म) असे म्हणतात. ईटीएल (एक्सट्रॅक्ट-ट्रान्सफॉर्म-लोड) देखील शक्य आहे जेथे लोडिंग स्टेजपूर्वी रूपांतरण होते. डेटा सायन्स अँड अॅनालिटिक्स ही डेटा जीवनचक्रातील पुढील पायरी आहे. एकदा विशिष्ट व्यवसायाच्या गरजेसाठी आवश्यक असलेले डेटा उपलब्ध झाल्यावर, डेटा वैज्ञानिक हे डेटा मशीन लर्निंग मॉडेल चालविण्यासाठी वापरतात जेणेकरून सर्वात अचूक मॉडेल सापडेल. या डेटा डेटा शास्त्रज्ञांना तक्त्यांच्या स्वरूपात उपलब्ध आहेत. डेटा विश्लेषक या डेटाचा वापर काही शोधात्मक विश्लेषण करण्यासाठी आणि डॅशबोर्ड तयार करण्यासाठी करतात. मुळात, डेटा जीवनचक्र खालीलप्रमाणे दिसेल: विविध स्त्रोतांकडून कच्चा डेटा -> डेटा अभियांत्रिकी -> डेटा विज्ञान आणि विश्लेषण
डेटा इंजिनिअरिंग डेटा सायन्सपेक्षा वेगळे कसे आहे?