到2026年，数据生态系统将更加分散，AI代理将通过合作增强专业化，促进人机协作。用户将寻求可插拔的解决方案，而非依赖单一供应商。云服务将向区域化和专门化发展，以支持多种AI任务。同时，小型语言模型的使用将增加，以应对成本问题，实现灵活性和适应性。

CocoIndex是一个实时数据框架，旨在简化AI数据准备，核心引擎使用Rust编写。它支持增量处理，用户可以定义数据转换而无需关注数据操作，并提供与数据生态系统兼容的内置和自定义模块，以提升数据的新鲜度和透明度。

Power BI是一个全面的数据生态系统，不仅限于桌面应用。它通过云平台实现共享与协作，支持团队实时查看报告和更新。Power BI将数据转化为互动可视化，便于分析和决策，集成多种数据源，提供实时视图，支持移动访问，确保数据安全。用户可以轻松创建和分享报告，提升数据探索的效率。

地方经济面临转折，需关注数据生态系统、数字基础设施和适应能力，以应对生成式AI、元宇宙和区块链等技术变革的不确定性。

数据工程师负责设计数据生态系统，收集、存储和处理大量数据，确保数据安全合规。他们与数据科学家和分析师合作，提供可靠的数据以支持分析和洞察。

近年来，人工智能在制造业迅速发展，推动创新与效率。制造业每年产生超过1800PB数据，AI应用包括预测性维护、质量控制、供应链优化和实时分析。尽管面临基础设施、数据质量和人才短缺等挑战，76%的行业领导者预计未来两年效率将提升25%以上。AI未来趋势包括行业数据生态系统、增强自动化和AI民主化。

本文是一个多部分系列的第七部分，旨在与领导数据和人工智能转型项目的高级执行官分享关键见解和策略。文章强调了在利用新的数据生态系统时，组织必须保持纪律，管理和使用数据，以实现推动业务价值的用例。同时，建议建立一套清晰的指标来衡量采用情况，并跟踪用户体验的改善。文章还提到了数据集注册的重要性，以及业务和技术元数据、数据质量规则和血统解决方案的作用。最后，文章列举了一些关键指标，如消耗的数据量、源系统贡献数据的百分比、策划数据表的数量和注册数据集的百分比。

南西航空公司通过使用统一平台降低成本和提高效率。他们的飞行员和维护人员可以互相替代，统一平台使得团队协作更高效。企业数据仓库和数据湖的架构复杂且成本高，数据湖架构简化了成本分配。通过合理规模化数据环境并控制成本，组织可以更容易发现数据生态系统中的问题。

在数据和人工智能转型战略中，决定哪些数据生态系统组件由内部工程团队构建，哪些通过供应商关系购买是关键。需要权衡竞争优势、成本、功能和时间表之间的权衡。数据工程和数据科学的努力应该集中在策划数据和创建强大可靠的管道上，以提供真正的竞争优势。