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286.89MB · 2025-09-16
（ChatGPT 生成图片）
六个月前，在一次项目回顾会上，我目睹了一个数据团队的理念发生了转变。
为了给 AI 聊天机器人清理客户支持数据，他们花了数周时间构建 ETL 管道——其中包含复杂的转换逻辑、固定的模式以及无数的边缘情况。随后，团队的机器学习工程师提出了一个问题：“如果我们直接将原始数据输入 LLM，让它自己判断哪些信息重要，会怎么样？”
那一刻，我在行业中观察到的趋势变得清晰起来：AI 不仅在消费我们的数据，更在从根本上改变我们处理数据的方式。
我们正见证着EAI（Extract, AI-process, Integrate）的兴起。就像当初 ELT 与传统 ETL 存在显著差异一样，EAI 与前两者也截然不同。
在计算资源昂贵且数据可预测的时代，**抽取、转换、加载（ETL）**是主流方式。
# ETL thinking
def etl_pipeline():
raw_data = extract_from_database()
cleaned_data = apply_business_rules(raw_data)
structured_data = normalize_schema(cleaned_data)
load_to_warehouse(structured_data)
适用场景：结构化数据、规则明确的数据、模式一致的数据
失效场景：数据杂乱无章、模式发生变化、边缘情况增多
随着云存储成本降低，**抽取、加载、转换（ELT）**应运而生。
# ELT thinking
def elt_pipeline():
raw_data = extract_from_source()
load_to_data_lake(raw_data, preserve_original=True)
for use_case in ["analytics", "ml", "reporting"]:
transformed_data = transform_for_use_case(raw_data, use_case)
save_to_mart(transformed_data, use_case)
优势：保留原始数据、转换方式灵活、数据接入速度更快
仍受限于：需手动编写规则、处理非结构化数据时稳定性差
**抽取、**AI 处理、集成（EAI） 借助 AI 实现智能数据理解。
# EAI thinking
def eai_pipeline():
raw_data = extract_from_anywhere()
ai_insights = ai_model.process(
data=raw_data,
task="extract_customer_sentiment_and_issues"
)
integrate_with_existing_systems(ai_insights)
理解上下文与意图
从容处理格式差异
自动适应新模式
实际案例：
# ETL 困境：需编写数百条规则
def parse_feedback_etl(text):
if "disappointed" in text.lower():
return "negative"
elif "love" in text.lower():
return "positive"
# ... 无穷无尽的边缘情况
# EAI 简洁性：AI 能理解语义
def parse_feedback_eai(text):
return llm.analyze(text, task="sentiment_and_issues")
LLM 擅长以下任务：
从非结构化文本中提取实体
语义分类与归类
跨文档综合与总结
多语言处理
跨记录维护上下文
用 AI 洞察替代固定规则：
def enrich_customer_record(record):
enriched = record.copy()
if record.get('support_tickets'):
enriched['sentiment_trend'] = ai_model.analyze_sentiment_over_time(
record['support_tickets']
)
enriched['main_issues'] = ai_model.extract_issues(
record['support_tickets']
)
return enriched
通过 AI 连接跨系统的关联数据：
def semantic_data_integration():
crm_data = extract_from_crm()
support_data = extract_from_zendesk()
social_data = extract_from_social()
return ai_integration_model.merge_records(
sources=[crm_data, support_data, social_data],
strategy="semantic_similarity"
)
让 AI 自适应模式变更：
def handle_new_data_format(new_data, existing_schema):
mapping = schema_ai.generate_mapping(
source=new_data.schema,
target=existing_schema
)
return apply_mapping(new_data, mapping)
开源工具（Open Source）：
LangChain — LLM 应用框架
spaCy — 工业级自然语言处理（NLP）工具
Hugging Face — 预训练模型库
托管服务（Managed Services）：
OpenAI API — GPT 系列模型服务
AWS Bedrock — 基础模型（Foundation models）服务
Google Vertex AI — 自定义模型服务
工作流管理（Workflow Management）：
Apache Airflow — 工作流编排工具
Prefect — 现代工作流工具
Dagster — 聚焦机器学习（ML）的编排工具
AI 原生存储（AI-Native Storage）：
Weaviate — 向量数据库
Pinecone — 托管式向量存储服务
Chroma — 嵌入（Embedding）数据库
用AI处理替代一项复杂的ETL转换任务
聚焦客户反馈或文档分类场景
对比其与传统规则的准确率
在数据质量检查环节引入AI
实现语义数据匹配功能
构建AI驱动的数据编目系统
AI驱动的数据治理
管道自动适配能力
跨系统的语义数据集成
EAI降低的成本（EAI Reduces）
自定义转换代码的维护成本（降低60%-80%）
新数据源的投产时间（从数月缩短至数周）
管道维护的 overhead（降低40%-50%）
EAI增加的支出（EAI Increases）
AI处理成本（需密切监控）
计算资源需求
模型训练/微调费用
技术层面（Technical）
AI输出结果需验证与监控
与现有系统集成的复杂性
模型版本控制与部署管理
组织层面（Organizational）
数据工程师需具备AI/ML相关知识
需采用全新的调试方法
AI决策过程的治理机制
所需的新技能（New Skills Needed）
面向数据任务的提示工程（Prompt Engineering）
AI模型评估与监控
混合架构设计（传统架构 + AI）
职业机会（Career Opportunities）
AI Data Pipeline Engineer（AI数据管道工程师）
Semantic Data Architect（语义数据架构师）
Intelligent Data Platform Developer（智能数据平台开发工程师）
我们并非要取代ETL/ELT，而是要将EAI作为一种强大工具，用于处理传统方法难以应对的复杂性。
引领这一转型的企业具备以下特征：
利用AI处理非结构化数据
构建可随新数据演进的自适应系统
将价值交付时间从数月缩短至数周
打造能提供洞察（而非仅提供处理后数据）的数据产品
对于数据工程师而言，这是自云计算以来最为重大的行业变革。我们正从编写固定规则，迈向编排能够理解数据语义与上下文的智能系统。
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