到2026年，数据工程将重心转向数据管道的设计与管理，关键趋势包括平台化数据基础设施、事件驱动架构、AI辅助工程、数据合同治理及成本意识。这些变化将促进数据团队在所有权、合同和经济学方面的成熟，提高数据质量与效率。

数据工程正在转型，工程师角色从构建者转向战略家，承担更高层次的责任。AI的成熟和数据复杂性推动了这一变化。到2026年，数据工程师将与AI协作，专注于业务决策，采用开放数据格式以提升灵活性，并在元数据层面建立领导地位。成功企业将视数据工程师为关键合作伙伴，以推动竞争优势。

企业面临现代化数据架构的压力，需摆脱传统ETL系统，采用更简单、可扩展的架构。许多组织仍依赖手动代码转换和复杂的数据管道，导致迁移缓慢，影响AI采用。Databricks通过GenAI加速器，利用智能代理生成SQL和Python代码，优化数据管道，简化数据工程和迁移，提高效率，助力企业快速现代化数据操作。

Nexla推出了Express，一个对话式数据工程平台，用户可通过自然语言描述数据需求，系统自动发现和转换数据源，无需手动编码。该平台适合开发者、分析师和业务用户，旨在加速AI数据准备，提高企业效率。

制造业正经历变革，智能技术使工厂数据激增。数据工程服务通过整合和分析数据，帮助制造商优化运营、降低成本、提升竞争力。尽管许多企业仍依赖传统维护策略，数据驱动的决策能提高效率，减少设备故障和停机时间。

在今年的Data + AI峰会上，我们推出了数据工程IDE，旨在简化数据管道开发。该IDE集成了声明式编程、模块化结构和AI辅助功能，支持快速构建、调试数据管道，提升开发效率。

本文介绍了如何通过一行Python代码简化数据工程任务，包括事件数据处理、系统日志分析、API响应处理和数据质量检查。示例代码展示了提取JSON字段、识别性能异常和计算API响应时间的滚动平均等实用技巧，帮助数据工程师高效解决实际问题。

物理人工智能将成为AI技术的新前沿，AI正从助手转变为软件的共同创造者，推动开发、测试和部署的新阶段。人机交互需关注真实需求，设计符合生活的技术。新协议如模型上下文协议将促进AI应用的互操作性，AI代理和多模态语言模型的创新不断涌现，物理AI在机器人领域取得显著进展。

InfoQ的AI、机器学习和数据工程团队讨论了未来12个月的AI和ML趋势，专家们分享了生成式AI和大型语言模型的最新进展，强调了人机交互的变化及AI在设计中的应用。随着技术进步，AI将更好地融入日常生活，提升用户体验。

Netflix推出媒体机器学习数据工程专业，建立媒体数据湖以处理视频、音频、文本和图像资产。此方法支持在媒体内容上直接进行机器学习，提升模型质量和工作流程洞察。数据工程团队与领域专家合作，确保技术满足创意需求，推动新创意和流程发展。

代理人工智能已成为现实，预计到2025年将增长48%。数据工程师需掌握事件驱动架构、精确检索和反馈循环等关键技能，以适应实时数据流和自主决策的需求，支持高效的AI系统。

Rust编程语言在企业数据管道中表现突出，提供高达17倍的性能提升和70%的成本降低。与Python和Java相比，Rust在内存安全和效率方面具有明显优势，能够处理敏感数据并降低漏洞风险。尽管生态系统尚不成熟，但其开发速度和代码质量的提升使其在数据工程中越来越受欢迎。

Vibe数据工程是一种新兴的数据工程模式，利用大型语言模型（LLMs）通过自然语言自动化数据生命周期，降低非技术用户的使用门槛，提升数据探索与分析的效率。它结合AI自动化与人类指导，适用于各行业，增强团队协作与创新能力。

成功获得数据工程职位面试后，避免常见错误至关重要。掌握SQL基础、清晰描述ETL流程、理解数据仓库与数据湖的区别、设计系统、准备行为问题答案，并将技术与业务结合。通过模拟面试提升沟通与解决问题的能力，以确保在面试中脱颖而出。

Apache Iceberg、Arrow和Polaris是数据湖屋生态系统的核心技术。Iceberg提供事务性存储，Arrow优化内存数据处理，Polaris负责元数据管理。三者结合实现高效、安全的数据存储与访问，支持多种引擎，促进开放标准和工具的互操作性。

数据湖屋结合了数据湖的灵活性与数据仓库的管理特性，解决了传统系统分离带来的复杂性和重复性问题，支持统一的数据存储与分析，简化数据处理流程，降低成本，提高数据一致性，满足现代数据团队的需求，促进高效分析与决策。

现代数据栈是支持数据生命周期的云原生工具集合，云平台如AWS、GCP和Azure提供弹性基础设施，简化数据工程。选择合适的工具组合至关重要，需关注系统的可组合性、可观察性和适应性，以支持快速迭代和实验。

随着数据系统的复杂性增加，DevOps原则在数据工程中的重要性日益凸显。通过版本控制、自动化测试和基础设施即代码等实践，确保数据工作流的变更经过严格测试和监控，从而提高迭代速度和数据产品的可靠性。

随着数据量的增加，构建可扩展的数据管道变得至关重要。可扩展性不仅影响性能，还关系到系统在负载增加时的功能和响应能力。数据工程师可以通过并行处理、减少数据移动和有效管理资源，设计出既满足当前需求又能应对未来挑战的管道。