> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 构建人工智能管道：智能数据工程必备指南总结 ## 核心内容 本指南探讨了人工智能（AI）对现代数据工程的深远影响，提出了数据工程的未来方向——**构建能够为AI提供支持的弹性、可扩展和高效的数据管道**。文章围绕“**ITD框架**”展开，即**摄取（Ingestion）-转换（Transformation）-交付（Delivery）**，并介绍了Snowflake在这一框架下提供的工具和方法，以帮助数据工程师应对AI带来的新挑战和需求。 ## 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手动操作的“管道构建者”转变为“运营架构师”，需要更战略性的思维和更高效的工具。 - **形式转变**：数据工程方法正从传统的命令式流程转向声明式工作流，以支持AI对数据的实时处理和自动化转换。 ### 2. AI对数据工程传统模式的影响 - **数据摄取**：AI要求数据必须被快速摄取，无论是结构化、半结构化还是非结构化数据。 - **数据转换**：AI推动了更高效的转换方法，例如使用声明式SQL和AI辅助工具进行自动化处理。 - **数据交付**：AI改变了数据产品的形式，要求提供**语义层**，以增强对非技术人员和AI代理的理解能力。 ### 3. AI对数据工程师的新需求 - 数据工程师需要构建**AI就绪型数据集**，以支持机器学习和自然语言处理等AI功能。 - 需要具备跨语言处理能力（如SQL、Python等），并使用AI代理（如Cortex Code）来提升开发效率和代码质量。 - 数据交付需适应**AI消费者**，如代理和应用程序，而非仅限于传统BI工具。 ## 关键信息 ### AI驱动的数据摄取 - **Snowpipe**：实现持续、无服务器的数据摄取，支持Amazon S3、Google Cloud Storage和Azure Blob Storage。 - **Snowpipe流式传输**：实现亚秒级延迟的数据摄入，无需中间存储。 - **Snowflake Openflow**：提供可视化、基于流的用户界面，支持多种数据源的快速连接。 - **零ETL连接器**：直接连接Salesforce、ServiceNow、Google Analytics等数据源，减少中间处理步骤。 ### AI驱动的数据转换 - **动态表**：通过声明式SQL查询实现持续刷新，无需手动编排。 - **Snowpark**：支持在Snowflake计算引擎上运行Python、Java和Scala代码，便于处理复杂算法和机器学习任务。 - **Cortex Code**：AI编程助手，理解Snowflake上下文，帮助编写、调试和测试代码。 - **dbt项目**：提供声明式数据转换方法，支持依赖管理和自动化测试。 ### AI驱动的数据交付 - **语义视图**：为AI和人类消费者提供对数据的业务友好层，定义指标、维度和关系。 - **Cortex Analyst**：将自然语言转换为SQL查询，使非技术人员也能访问数据。 - **Cortex Search**：支持对非结构化数据进行自然语言查询，结合向量和关键词搜索技术。 - **Cortex Agents**：能够使用语义视图和搜索服务，进行多步骤推理和自主行动。 ### AI时代的DataOps实践 - **版本控制与CI/CD**：确保数据管道变更可追溯、可测试和可部署。 - **Git集成**：支持数据工程师在共享协作环境中管理代码。 - **DCM项目**：以声明式方式定义数据库对象，实现自动化变更管理。 - **Snowflake CLI**：结合GitHub Actions等工具，实现自动化部署和测试流程。 ## 数据工程师的未来 - 数据工程师将成为**AI时代的运营架构师**，负责设计、部署和维护能够支持AI快速迭代和扩展的数据管道。 - 需要掌握**声明式数据工程**、**AI辅助开发**和**DataOps最佳实践**，以构建更高效、可靠的数据系统。 ## Snowflake的AI能力 - **Cortex Code**：AI编程助手，提升代码编写和测试效率。 - **Cortex Analyst & Search**：提供自然语言查询接口，增强数据访问和分析能力。 - **Cortex Agents**：支持AI代理进行数据推理和行动。 - **Snowflake市场**：提供AI就绪型数据集，简化数据摄取流程。 ## 总结 本文强调了AI对数据工程领域带来的变革，从数据摄取、转换到交付，均需采用更现代、更高效的方法。Snowflake通过其**ITD框架**和一系列AI工具，如Cortex Code、动态表、Snowpark、语义视图等，为数据工程师提供了构建智能数据管道的全面解决方案。同时，文章指出，**DataOps实践**已成为AI时代数据工程的必要条件，确保数据管道的可维护性、可扩展性和安全性。 数据工程师的未来在于**适应AI需求、拥抱声明式工作流、采用DataOps最佳实践**，以构建能够支持AI快速发展的系统。Snowflake作为AI时代的平台，正在成为企业实现这一目标的核心工具。