蚂蚁集团研发的统一宽表系统OmniTable获VLDB 2026工业赛道最佳论文。该系统管理超35PB、3050亿条大模型训练数据，通过逻辑统一、物理分离设计，将数据批次和特征列作为一等对象，简化数据定位、特征回刷和结果追溯。实际应用中，SFT数据准备周期从14天缩短至2.5天，手工步骤减少73.3%，显著提升数据工程效率。

Databricks 推出新功能，允许用户通过SSH隧道将本地VS Code、Cursor或终端连接到Databricks计算资源，实现远程运行、调试Python和SQL工作负载，并保持依赖同步。支持Serverless、AI Runtime和专用集群，兼容Cursor、Copilot等编码代理。用户可通过CLI命令或IDE扩展快速启动，提升数据工程和机器学习开发效率。

本文介绍亚马逊云科技提出的AI-DLC开发方法论在数据工程中的实践。AI-DLC强调AI执行、人做关键决策，通过Inception、Construction、Operations三阶段及Human Gate审查节点，应用于dbt分层建模和数据质量管理。实战显示，该方法将需求到规格时间从数天缩短至数小时，提升测试覆盖率，实现隐性知识显性化，带来工程纪律的系统性升级。

许多工程团队能够展示AI原型，但在实际生产中面临数据收集和解析的困难。研究显示，32%的组织在生产中使用自主AI，数据基础设施和质量是主要障碍。IT领导者指出，实时数据处理基础设施不足和相关技能短缺是AI应用的主要挑战。成功的组织重视数据工程，构建实时数据管道，以确保数据的可靠性和时效性。

DataOps将DevOps原则应用于数据管道，以加速交付和提高数据质量。通过自动化数据工作流和促进跨职能团队协作，DataOps持续改进数据质量，强调将数据视为产品，推动快速迭代和反馈，显著降低数据停机时间和运营成本。实施DataOps的组织报告数据停机事件减少高达99%。

Avanse金融服务公司通过迁移到Amazon SageMaker Unified Studio，整合了数据工程、分析和人工智能工作流，解决了与外部分析应用的五个主要问题。新架构直接查询Amazon S3中的数据，消除了数据同步瓶颈，降低了许可和存储成本，提高了报告生成效率，并加强了合规性和治理。

数据工程在人工智能中扮演着重要角色，涉及数据管道构建、特征工程和合规性。数据工程师需确保数据质量，以支持AI模型的训练与部署。AI驱动的自动化提高了数据处理效率，但也带来了数据质量和可扩展性挑战。生成式AI能够生成合成数据，帮助解决训练数据不足的问题。数据工程师需与数据科学家紧密合作，确保数据的可靠性和合规性，以推动AI项目的成功。

Databricks推出Lakeflow平台，整合数据工程、人工智能和应用，简化数据处理。新功能包括Genie Code和Lakeflow Designer，支持无代码构建ETL管道。Genie ZeroOps监控数据资产并自动修复问题。Lakeflow Connect扩展支持100多个连接器，简化数据摄取。Zerobus Ingest实现高吞吐量数据传输，降低延迟。Lakeflow Jobs优化数据管道调度，提升处理效率。

Octopus Energy通过重新架构数据管道，成功应对数据量增加48倍的挑战，降低了50倍的成本。新系统优化了数据处理流程，符合市场半小时结算（MHHS）要求，提升了结算和定价效率，同时增强了能源使用的智能化和可持续性。

数据工程正在从“平台驱动”向“AI驱动”的AIDLC范式转型。这一转型改变了控制面、开发模式和质量保障，强调知识资产和声明式开发。AI作为协作者参与整个开发生命周期，提高团队生产力。企业可通过成熟度模型和实施建议逐步实现这一转型，提升数据处理效率和质量。

数据工程师和数据科学家在数据处理中的角色不同。数据工程师负责构建和维护数据基础设施，确保数据的可靠流动和存储；数据科学家则分析数据，生成预测模型和商业洞察。两者需紧密合作，数据工程师提供清洁数据，数据科学家利用这些数据进行分析。随着对数据基础设施和AI支持的需求增加，这两个角色的就业前景乐观。

Genie Code 是一种数据工程工具，允许工程师通过自然语言生成数据管道，简化开发、调度和故障调试。它能将原本需要数周的任务缩短至数小时，并确保符合治理标准。未来将推出 AI 优化工作负载，进一步提升效率。

本文介绍了数据工程团队在从POC到POV转型中的挑战，以及如何通过DataOps和数据编排来构建下一代数据平台。企业应考虑数据工程和DataOps原则，以提高流程规范性和效率。

Tower是一家由前Snowflake工程师创立的初创公司，获得640万美元融资，旨在简化Python数据管道的部署与管理。该平台为中型企业和小型数据团队提供托管环境，使开发者无需管理底层基础设施即可在生产环境中运行数据应用，解决了传统数据基础设施的复杂性问题。

Databricks的无服务器计算通过自动优化和智能基础设施选择，提高了数据工程的效率和成本效益。新功能帮助团队节省时间和成本，简化基础设施管理，自动处理版本升级和资源配置，使用户能够专注于数据产品和业务价值。

Lakebridge帮助数据工程师简化遗留数据仓库迁移，提供自动化和可预测的流程。新功能包括全面评估、AI驱动的SQL转换和用户引导体验，减少不确定性，提高迁移效率，帮助团队更快、更准确地完成迁移。