数据工程师如何有效应对人工智能驱动的未来

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关于人工智能（AI）革命如何影响数据工程师角色的讨论十分热烈。然而，我相信数据专业知识将变得越来越重要。数据专业人士需要掌握新技能，以最大限度地发挥AI对组织的益处并提升职业前景。

AI为组织提供了有效挖掘数据价值的机会，但这需要专业的实施知识。数据工程师必须学习如何有效应用AI技术，为特定场景选择合适的模型和工具。

AI将如何变革数据分析的四个领域

1. 构建更智能的数据管道

数据工程师负责整合多种数据源（通常是原始和非结构化的），以提供有价值的见解。AI可以显著简化这一过程。例如，如果一家公司的客户服务记录存储在数据库中，工程师只需几行SQL代码即可将AI模型嵌入管道中。这项整合使得AI能够发现那些靠手动分析需要数小时才能揭示的见解。擅长应用AI模型来优化数据管道的工程师将变得不可或缺，因此掌握模型选择和应用新技能是必要的。

2. 减少数据映射，增强调数据战略

不同的数据源可能以不一致的方式呈现信息。AI可以负责将数据映射到统一的数据库，大幅减少工程师在这项工作上花费的时间。通过设计有效的提示，让AI统一来自多个来源的客户数据，工程师可以专注于更高级的任务，如数据战略和架构。将数据映射的工作交给AI，使工程师能够更充分地利用可用数据支持业务目标。

3. 商业智能（BI）分析师需要提升能力

BI分析师通常为商业领袖生成静态报告。然而，随着高管们逐渐习惯与AI驱动的聊天机器人互动，他们会期待与报告有类似的对话式交流。这一转变将要求BI分析师提升技能，学习如何构建动态交互式报告，而不仅仅依赖静态图表。云数据平台正在推出低代码工具来支持这一点，但分析师将需要克服学习曲线，以适应2024年不断变化的期望。

4. 管理第三方AI服务

就像十年前云技术改变了IT管理一样，数据科学家将随着生成AI的发展而不断进化。与第三方供应商合作获取AI模型、数据集和服务将变得至关重要。熟悉可用选择、选择合适模型以及管理供应商关系，将是未来数据科学家的关键技能。

展望更具增强性的角色

许多数据团队目前处于反应模式，不断处理工作请求和故障排除。然而，AI的整合将促进繁琐任务的自动化，使工程师能够专注于更具战略性和前瞻性的工作。尽管需要获取新技能，工程师将发现自己的角色变得更加充实且富有影响力。

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