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驾驭未来：2024 年及以后关键数据工程趋势

发布: (2025年12月11日 GMT+8 01:37)
7 min read
原文: Dev.to

Source: Dev.to

在快速演进的数据环境中，数据工程是每个数据驱动组织的支柱。随着企业日益依赖数据进行战略决策，对数据管道、基础设施和处理能力的需求呈指数级增长。对于开发者和数据专业人士来说，紧跟最新的数据工程趋势对于构建可扩展、高效且具弹性的数据系统至关重要。DataFormatHub 深知数据格式在这些系统中的关键作用，今天我们将探讨塑造数据工程未来的主要趋势，从 ETL 转变到 AI 集成以及数据治理。

实时数据处理的复兴

向实时分析和运营情报的转变已不再是小众需求，而是基本期待。企业需要即时洞察来应对市场变化、检测欺诈、个性化用户体验以及监控关键系统。这一转变推动了 Apache Kafka、Apache Flink 和 Spark Streaming 等技术走向前台。实时处理能够对数据流进行即时摄取、转换和分析，提供持续的可操作信息流。

# Conceptual Python snippet for a real‑time data consumer
from kafka import KafkaConsumer
import json

consumer = KafkaConsumer(
    'sensor_data_topic',
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    value_deserializer=lambda m: json.loads(m.decode('utf-8'))
)

for message in consumer:
    sensor_reading = message.value
    print(f"Received real‑time sensor data: {sensor_reading['id']} - {sensor_reading['value']}")
    # Add real‑time processing logic here (e.g., anomaly detection, alerts)

这一趋势强调能够处理高吞吐、低延迟流的工具，逐步摆脱纯批处理 ETL 过程。

ELT 成为中心：数据湖与湖仓

多年来，ETL（抽取、转换、加载）是标准做法：先抽取数据，转换以匹配目标模式，然后加载到仓库。随着云计算和海量存储能力的提升，ELT（抽取、加载、转换）开始受到青睐。原始数据首先加载到数据湖或湖仓（如 Databricks Lakehouse、Snowflake），随后在原位使用强大的云原生计算进行转换。这种方式提供了更大的灵活性，使数据科学家和分析师能够访问原始数据并根据需要进行转换。

-- SQL example for ELT transformation in a data warehouse
CREATE TABLE curated_sales AS
SELECT
    order_id,
    customer_id,
    product_id,
    quantity,
    price,
    quantity * price AS total_amount,
    order_timestamp
FROM
    raw_sales_data
WHERE
    order_timestamp >= CURRENT_DATE - INTERVAL '30' DAY;

好处显而易见：开发时间缩短、数据保真度提升（原始数据始终可用），以及敏捷性增强。基于 SQL 的转换工具——利用 Spark SQL 或原生仓库 SQL——发挥关键作用。

数据可观测性与质量的必要性

随着管道的复杂度和规模不断提升，确保数据质量和管道健康变得至关重要。数据可观测性 包括对管道和数据集进行监控、追踪和告警，以了解其状态、性能和可靠性。它涉及对异常、模式变更、数据漂移和故障的主动检测。

Great Expectations 或 dbt 的测试框架等工具正成为定义、验证和记录数据质量期望的标准。

# Python snippet for a basic data quality check
import pandas as pd

def check_data_quality(df):
    # Missing values in critical columns
    if df['product_id'].isnull().any():
        print("WARNING: Missing product_id detected!")
        return False

    # Non‑positive quantities
    if (df['quantity'] <= 0).any():
        print("WARNING: Non‑positive quantity detected!")
        return False

    # Duplicate order IDs
    if df['order_id'].duplicated().any():
        print("ERROR: Duplicate order_id detected!")
        return False

    print("Data quality checks passed.")
    return True

强大的可观测性建立了对数据的信任，防止代价高昂的错误，并支持可靠的分析和机器学习模型。

数据网格：去中心化的数据所有权

在大型企业中，集中式数据团队往往成为瓶颈。数据网格（Data Mesh）由 Zhamak Dehghani 提出，提供一种去中心化架构，将数据视为由面向领域的团队拥有并提供的产品。每个领域负责其数据产品的完整生命周期——摄取、转换、质量和服务——从而提升敏捷性、可扩展性和领域专业性。

关键原则

  • 面向领域的所有权 —— 最贴近业务数据的团队进行管理。
  • 数据即产品 —— 高质量、可发现且可消费的资产。
  • 自助数据平台 —— 工具和基础设施支持独立产品开发。
  • 联邦式计算治理 —— 全球策略由各领域本地实现。

这一转变推动了数据民主化和自助服务的文化变革。

AI / MLOps 与数据管道的融合

数据工程与 MLOps 的融合是关键趋势。数据工程师现在构建的管道不仅为分析准备数据，还在整个模型生命周期内为机器学习模型提供数据——从训练到推理再到重新训练。核心职责包括：

  • 特征工程 —— 创建和管理模型特征。
  • 数据版本管理 —— 跟踪用于训练的数据集变更。
  • 模型监控 —— 实时流式数据用于检测性能漂移。
  • 编排 —— 使用 Airflow、Prefect 等工具自动化端到端的机器学习工作流。

云原生与无服务器数据栈

云平台（AWS、Azure、GCP）继续主导市场，提供抽象基础设施复杂性的托管服务。无服务器数据栈——如 AWS Glue、Azure Data Factory、Google Cloud Dataflow——让工程师专注于业务逻辑，而非资源的配置与扩展。这些服务提供按需计算、自动弹性伸缩以及按使用付费的计费模式，加速开发并降低运维负担。

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