> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 人工智能管道构建：智能数据工程必备指南 ## 核心内容 本指南探讨了人工智能（AI）如何彻底改变数据工程的职能与形式，提出数据工程师正从传统的手动操作转向更高级的运营架构师角色。文档重点介绍了如何构建支持AI的现代数据管道，通过ITD（摄取-转换-交付）框架，结合声明式工作流、AI辅助开发和语义层等创新方法，实现高效、安全和可扩展的数据处理。 ## 主要观点 1. **数据工程的两大转变** - **职能转变**：数据工程师的角色正在从执行者转变为战略性的运营架构师，专注于设计和维护支持AI的数据系统。 - **形式转变**：数据工程师需采用更现代的、基于声明式工作流的方式，以满足AI对数据处理速度、规模和多样性的需求。 2. **数据摄取（Ingestion）** - AI对实时数据的需求推动了从批处理到持续摄取的转变。 - Snowflake 提供了多种工具，如 Snowpipe、Snowflake Openflow 和零ETL连接器，支持从云存储、SaaS应用及非结构化数据源中快速摄取数据。 - Apache Iceberg™ 表格支持在 Snowflake 中直接查询非结构化数据，无需额外转换。 3. **数据转换（Transformation）** - 数据工程师需要转向声明式工作流，以减少手动编排和部署的复杂性。 - Snowflake 提供了动态表、Snowpark 和 dbt 等工具，支持高效、灵活的数据转换。 - AI 编码代理（如 Cortex Code）和 AI 函数（如 COMPLETE、CLASSIFY_TEXT）能够自动完成部分转换任务，提高效率和准确性。 4. **数据交付（Delivery）** - 传统数据产品（如BI仪表盘）已不足以满足AI的需求。 - 语义层成为AI数据交付的关键，它提供业务上下文、元数据和关系，使AI能够准确理解数据。 - Snowflake 提供了语义视图、Cortex Analyst 和 Cortex Search，以支持自然语言查询和语义增强。 5. **DataOps 的引入** - DevOps 实践正被引入数据工程，以提高管道的可维护性和可扩展性。 - DataOps 强调版本控制、自动化测试、CI/CD 流程和环境隔离，确保数据管道的稳定性。 - Snowflake 提供 Git 集成、DCM 项目和 CLI 工具，支持完整的 DataOps 实践。 ## 关键信息 - **ITD框架**：摄取-转换-交付是现代数据管道的核心，AI的引入使其更加自动化和高效。 - **Snowpipe**：支持持续、无服务器的数据摄取，实现亚秒级延迟。 - **动态表**：通过声明式SQL查询实现持续刷新，减少手动编排。 - **Snowpark**：允许在 Snowflake 计算引擎上运行 Python、Java 和 Scala 代码，支持复杂数据处理。 - **Cortex Code**：AI编程助手，能够理解Snowflake上下文，加速开发和测试。 - **语义视图与语义层**：为AI提供上下文理解，使自然语言查询成为可能。 - **Cortex Analyst & Search**：支持非技术人员和AI代理以自然语言查询数据。 - **DCM项目与Git集成**：支持声明式数据管理，实现版本控制与自动化部署。 - **DataOps**：成为AI时代数据管道的必要条件，提高安全性和可扩展性。 ## 未来展望 - 数据工程师需适应AI时代的挑战，从编写脚本转向高级建模和系统设计。 - 未来的数据管道将更加自主、高效和智能，能够无缝连接人类与AI消费者。 - Snowflake 作为AI数据云平台，提供全面的工具和功能，支持从数据摄取到交付的全流程自动化。 --- **总结**： 人工智能正在重塑数据工程的职能和形式，要求数据工程师从手动操作转向声明式工作流和自动化架构。Snowflake 提供了一系列创新工具，包括 Snowpipe、动态表、Snowpark、Cortex Code、语义视图和 DataOps 实践，帮助数据工程师构建高效、安全和可扩展的数据管道。通过这些工具，数据工程师能够更好地服务于AI系统和人类用户，实现从数据到洞见的无缝传递。