构建人工智能行业管道：智能数据工程必备指南(英译中)

构建人工智能管道：智能数据工程必备指南由吉尔伯托·赫纳兹 主导开发者布道师，Snowflake构建人工智能管道：智能数据工程必备指南目录目录 | 2《需求与设计：数据工程两大转变的探索》 作者：Chris Child …… …… …… 3 ITD框架：入门指南 …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 5 持续流动：为AI速度架构数据摄取 …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 7 变换数据而非代码：转向声明式工作流 …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 10 超越仪表盘：为人类与AI消费者交付语义层 …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 13 安全扩展：为高风险AI工作负载实施数据Ops …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 15 数据工程师的未来：AI时代的运营架构师 …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… …… 需求与设计：驾驭数据工程两大重大转变 | 3构建人工智能管道：智能数据工程必备指南当今的数据工程正经历着两大主要转变——职能转变和形式转变。第一种转变显而易见：人工智能正在从根本上重新定义数据工程师在各个层面的职能。它对数据的无限需求给数据工程团队带来了过度的要求——这些要求对于成功至关重要，然而却极其难以维持。第二种转变是形式上的转变，即数据工程师必须如何满足这些新增长的需求。我们已经看到数据工程师从主要从事重复性、手动劳动转变为更具战略性的执行，借鉴软件开发的最佳实践来提升他们的工作。他们不再仅仅是数据管道工和管道构建者；他们是任何数据驱动型组织的运营架构师。而且，此时已无法回头。当我们思考现代数据工程时，重点已不再是手动连接每一个点。这根本无法满足人工智能的需求。随着数据量呈指数级增长，并且迅速变得可用和可使用，工程师需要更高效地工作以保持同步。以编码代理为例。短短数月内，这些工具，包括Cursor、Claude Code和Snowflake的Cortex Code，就彻底改变了我们对软件开发乃至数据工程的认识。这是如何实现的？多年来，数据工程团队一直默默借鉴软件定义生命周期的最佳实践。他们将基础设施视为代码，并创建结构化、版本控制的环境，其中数据管道与无状态软件代码非常相似。由于这些AI编码代理在软件工程问题上接受了大量训练，因此它们能够轻松适应这种现代数据工程形式。需求与设计：驾驭数据工程两大转变正是这种更现代、更偏向断言式的管道构建方法，为数据工程师彻底改变了游戏规则。通过抽离每个步骤的细枝末节，转而专注于期望的最终状态，数据工程师得以提升其生产力，实现此前看似遥不可及的收益。 构建人工智能管道：智能数据工程必备指南— 雪flake 数据工程产品副总裁 Chris Child《需求与设计：驾驭数据工程两大重大转变 | 4》人工智能技能人类技能• ETL/ELT 编码• 业务需求• 基础设施管理• 利益相关者管理• 管道监测系统思维• 文档如今，信任人工智能并非意味着盲目迷信。关键在于建立对底层数据工程流程的信任。我们已看到组织同时运行数千个数据管道，达到人力几乎无法监控每个运行环节的阶段。很快，我们将迈向自主型人工智能时代，软件代理将承担更大规模的实际管道构建工作。数据工程师的角色将再次提升，从编写单个脚本转向高级数据建模和系统需求。他们将更贴近业务，为人工智能、分析和应用确保数据的可用性与质量。归根结底，数据工程未来的关键并非编写更好的脚本来移动数据，而是构建能够为您连接数据的弹性系统。本书旨在帮助您实现这一目标。书中，首席开发者布兰道特·赫南德斯将带您了解数据管道的ITD（摄取-转换-交付）框架。他将在介绍每个步骤相关的传统方法——包括其优点和缺点——之后，重点介绍现代工具和方法，以帮助数据工程团队适应眼前的变化格局。这种方法的转变——转向更现代、更明确的思维方式——为使AI工具发挥作用创造了合适的条件。但更重要的是，它提供了AI规模化运行所需的“安全网”。过去，修复管道意味着直接在生产环境中运行原始SQL命令；但如果出现故障，调查问题会极其复杂。如今，现代方法意味着变更会被提交到版本控制，只有在确认是良好状态时才会测试和部署。能够轻松测试变更并回滚，是信任AI编写或管理数据工作流之前的一个严格前提。 配送构建人工智能管道：智能数据工程必备指南摄入ITD框架：入门指南 | 5ITD框架：入门指南转型数据工程领域非常多样化，提供了许多独特的挑战以及大量不同的应用场景——所有这些都可以通过多种方式解决，使用多种工具。本学科的广泛范围增加了两个主要转变，这些转变正在实质性地影响数据工程师如何设计和部署数据管道：(1) 人工智能的需求和使用案例正在给数据管道需要解决的问题带来压力；(2) 经过充分测试、成功的软件工程最佳实践正在进入数据工程领域。这意味着数据工程师不仅要改进他们的工作流程，还要改进他们设计和部署、维护数据管道的思维模型。简而言之，对数据工程师的要求越来越高，现代数据管道正在演变为反映这些转变和需求。摄取、转换和交付是数据管道中常被引用的“ITD框架”的核心组成部分。这些组成部分涵盖了将原始数据摄取到数据平台中，将其从原始状态转换为可用的状态以促进洞察提取，以及交付使用转换后数据的产品——例如仪表板、应用程序，以及现在与人工智能相关的产物，如语义视图。如果你是一位经验丰富的数据工程师，但对ITD框架不熟悉，你会发现它与提取、加载、转换（ELT）工作流程是相当的。 StreamlitSaaSA / VApache Spark TMSharing, Multi-Engine 构建人工智能管道：智能数据工程必备指南ITD框架：入门指南 | 6《雪花如何完美融合》连接转换与编排交付数据库OpenFlowOpenFlow动态的表格雪管道代理式工作流雪花智慧任务 &无服务器任务分享复制雪管道流媒体目录联盟非结构化文件dbt 项目市场雪公园连接访问熊猫们雪花雪公园