构建人工智能管道智能数据工程必备指南

需求与设计：数据工程两大转变的探索

人工智能正重新定义数据工程师的职能，对其提出更高要求。数据工程领域面临两大转变：一是人工智能对数据需求的激增，二是数据工程师工作模式需借鉴软件工程最佳实践。

ITD框架：入门指南

ITD（摄取-转换-交付）框架是数据工程的核心，涵盖数据摄取、转换和交付三个阶段。人工智能对这三个阶段都产生了深远影响，要求数据工程师采用更现代、更明确的思维方式。

持续流动：为AI速度架构数据摄取

人工智能解决方案需要快速处理大量实时数据，推动数据工程师重新评估数据摄取方式。传统批处理模式难以满足AI需求，数据工程师需转向持续摄取架构。

解决方案：Snowflake提供多种功能应对挑战

• Apache Iceberg™ 表格：支持以 Iceberg 格式导入数据，直接在 Snowflake 内查询。
• 雪花 Openflow：提供可视化界面，支持多种数据源和数据格式，解决连接器蔓延问题。
• Snowpipe：实现从云存储到 Snowflake 的持续、无服务器数据摄取。
• 雪花市场：提供 AI 就绪数据集，无需构建管道即可访问。
• 雪花云的原生连接器：提供与 Salesforce、ServiceNow 等流行数据源的直接集成。
• 雪pipe流式传输：提供无服务器、按量付费的实时摄入服务。
• 雪花智能：允许业务用户使用自然语言就其数据提问。

变换数据而非代码：转向声明式工作流

数据转换是数据工程师的主要工作，人工智能对其提出了新的要求。

解决方案：Snowflake提供多种功能应对挑战

• Snowflake中的dbt项目：提供自助式数据功能，简化数据转换流程。
• Cortex AI的功能：将AI原生操作直接引入SQL，例如情感分析、实体提取等。
• Cortex Code：AI编程助手，加速数据工程工作流。
• Snowpark：支持在 Snowflake 上原生运行 Python、Java 和 Scala 的转换。
• 动态表功能：实现声明式、持续刷新的数据转换。
• Snowpark Connect：允许在 Snowflake 上运行现有的 Spark 工作负载。

超越仪表盘：为人类与AI消费者交付语义层

数据产品需要满足不同用户的需求，包括人类和人工智能系统。

解决方案：Snowflake提供多种功能应对挑战

• Cortex Agents：利用数据进行分析推理、制定计划。
• Cortex Analyst：允许以自然语言查询结构化数据。
• 雪花智能：允许业务用户使用自然语言就其数据提问。
• 语义观点：为物理表提供对业务友好的层。
• Cortex Search：支持对非结构化数据进行自然语言查询。

安全扩展：为高风险AI工作负载实施数据Ops

DataOps最佳实践对于人工智能时代的数据管道至关重要。

解决方案：Snowflake提供多种功能应对挑战

• Git 集成：支持版本控制的开发工作流。
• Cortex Code：AI编程助手，帮助编写部署脚本、生成测试。
• 雪花CLI：用于自动化雪花操作命令行界面。
• DCM（数据库变更管理）项目：支持以声明式方法将Snowflake对象定义为代码。
• Snowflake支持原生的 dbt 执行：并内置了测试功能。

数据工程师的未来：AI时代中的运维架构师

数据工程师需要适应将人工智能整合到其管道架构中，并融入可扩展性和可维护性的最佳实践。