科学是对客观世界本质规律的探索与认识，其发展的主要形态是发现，主要手段是研究，主要成果是学术论文与专著。技术是科学与工程之间的桥梁。其发展的主要形态是发明，主要手段是研发，主要成果是专利，也包括论文和专著。工程是科学与技术的应用和归宿，是以创新思想对现实世界发展的新问题进行求解，其主要发展形态是综合集成，主要手段是设计、制造、应用与服务，主要成果是产品、作品、工程实现与产业。科学家的工作是发现，工程师的工作是创造。
1.数据科学
数据科学是对大数据世界的本质规律进行探索与认识，是基于计算机科学、统计学、信息系统等学科的理论，甚至发展出新的理论。它研究数据从产生与感知到分析与利用整个数据处理周期的本质规律，是一门新兴的学科。
2.数据技术
数据技术是数据科学与数据工程之间的桥梁，包括数据的采集与感知技术、数据的存储技术、数据的计算与分析技术、数据的可视化技术等。
3.数据工程
数据工程是数据科学与数据技术的应用，是以创新思想对现实世界的数据问题进行求解，利用工程的观点进行数据管理和分析以及开展系统的研发和应用，包括数据系统的设计、数据的应用、数据的服务等。
数据科学和工程可以作为支撑大数据研究与应用的交叉学科，其理论基础来自多个不同的学科领域，包括计算机科学、统计学、人工智能、信息系统、情报科学等。数据科学与工程学科的目的在于系统深入地探索大数据应用中遇到的各类科学问题、技术问题和工程实现问题，包括数据全生命周期管理、数据管理和分析技术和算法、数据系统基础设施建设，以及大数据应用实施和推广。因此，多学科交叉融合是数据科学与工程学科的一个特点。与传统计算机和软件工程等学科相比，数据科学与工程学科具备独特的学科基础和内涵。数据科学与工程学科的理论基础涉及统计分析、商务智能以及数据处理基础。
数据科学随着计算机应用从以计算为中心逐渐向以数据为中心迁移，数据科学与工程学科的内涵和外延更加宽泛。软件工程学科中的相关技术提供了数据分析处理的工具以及具体开发的范式。数据处理技术是数据研究领域的一种重要的研究方法，用于研究和发现数据本身的现象和规律。