一、数据工程对AI项目的至关重要性
在信息系统领域有一个经典说法：“数据是石油，数据工程是开采与输送管道。” AI模型要想发挥最大效益，前提是有源源不断、质量可靠的数据输入。就像油井和炼油厂之间需要可靠管道运输，没有坚实的数据工程能力，再好的模型也缺少原料或原料劣质，最终难以获得成功。
在机器学习的经典框架中,数据工程占据了80%的工作量,而模型训练只占20%。虽然深度学习、AIGC跟传统的机器学习在数据工程方面的投入有些细微不同，数据工程自动化能力的提升也在努力降低这个比例，但总体上看，一个AI项目在数据工程上的投入比例仍然非常高，因为以下的一些数据处理环节对AI项目仍是不可或缺的：
数据采集与整合：AI项目通常需要整合来自不同来源、不同格式的数据。数据工程师需要设计和实施数据采集策略，构建数据湖或数据仓库，将异构数据整合到统一的平台。
数据清洗与预处理：原始数据往往存在缺失值、异常值、重复数据等问题。数据工程师需要运用各种技术和工具，对数据进行清洗、转换、规范化，使其符合模型训练的要求。
特征工程：特征工程是将原始数据转换为模型可理解的特征的过程，直接影响模型的性能，如文本分词与嵌入、图像处理与标注、时序数据补全与修正等。数据工程师需要与数据科学家合作，理解业务逻辑，提取、构建、选择有价值的特征。
数据存储与管理：AI项目通常涉及海量数据，数据工程师需要选择合适的数据存储方案（如关系型数据库、NoSQL数据库、分布式文件系统等），设计数据模型，优化数据存储和访问性能。
数据安全与合规：数据安全和隐私保护至关重要。数据工程师需要实施数据加密、访问控制等安全措施，确保数据符合相关法律法规（如GDPR）的要求。
构建和维护数据管道：数据工程师负责构建和维护数据管道，自动化数据的流转过程，确保数据的及时性和准确性。这需要熟悉各种ETL工具、工作流引擎等。
规模化与性能优化：随着数据量的增长和模型复杂度的提高，数据工程师需要对数据处理流程进行规模化和性能优化，确保系统能够高效稳定地运行。
下面是一个因数据工程而失败的典型案例：
某金融机构计划做一个风控 AI 模型，用来识别信用卡交易欺诈。他们招募了数名顶尖的算法人才，声势浩大地准备在半年内上线。但在项目过程中发现，实际掌握的交易流水数据并不完善，并且由于历史原因，数据库中存在诸多不一致字段，甚至出现同一条数据在不同的数据仓库里描述不一致的情况。
项目团队想让数据工程师做一个可以归总不同系统数据、同时又能做实时更新的管道。但公司高层此时却反对增加预算，说"你们能不能找个开源工具凑合一下？别浪费时间，大不了数据科学家做点数据清洗就好了，重点是算法要出彩。"结果导致数据工程师寥寥数人，且分身乏术，一个人要兼顾多个工作。最后，这个"依赖算法大杀器来识别欺诈"的项目花费了半年多，模型准确率迟迟上不去，离预期甚远。公司管理层认为投入产出不成比例，就把该项目砍掉了。数据科学家转头走人，数据工程师也因得不到应有的支持而选择离职，整个项目仅留下了一堆未完善的文档和一台闲置的 GPU 服务器。
随着大模型、生成式AI、深度学习等技术不断升级,模型对数据的要求确实不仅是"数量够多",还需要"高质量"、"覆盖全面"、"更新及时"等。在企业级应用中,我看到数据通常要经过"清洗"、"特征提取"、"跨系统整合"、"实时/离线同步"等繁琐操作。如果没有专业的数据工程师来搭建和维护数据管道,这些环节都会变成AI模型的隐患:
数据质量参差不齐,"Garbage In, Garbage Out"这句老话在AI时代依然适用。数据流处理效率低下必然会拖累模型的迭代和实时推理,这一点我在实践中深有体会。
此外,特征工程难以合理实现,不同数据源语义难以整合的问题也常常困扰着团队。更要命的是,一旦上游数据源断供或变更,模型训练和推理随时面临中断的风险。
说到这里,我想起别人跟我讲的一个趣事:某数据科学家直接把数十亿行数据往笔记本(notebook)里一股脑地加载,结果可想而知 - 内存爆炸、系统宕机,最后不得不向数据工程师求助,用分布式方式来分批处理数据。
这个例子生动地说明,AI的背后必须有稳健、灵活的数据管道撑腰,而这正是数据工程师的职责所在。
在我看来,如果把企业比作一台精密的机器,那么数据工程师就是负责维护数据管道的关键工程师。一旦核心数据工程师离职,而企业又没有完善的知识传承机制,就会导致数据字典、业务逻辑、ETL流程等关键信息的断层,如同机器的关键部件丢失,后果不堪设想。
现实中,许多企业为了赶进度或节省成本,在项目初期往往忽视了文档建设和知识交接,结果导致核心人员离职后,整个数据管道都可能陷入瘫痪。对于AI项目而言,这种风险尤其突出。事实上,AI模型的效果严重依赖于数据的时效性和准确性,如果长期无法获取核心数据,模型就如同无源之水,无本之木。
"公司里最懂业务数据的人离职后,没有留下任何文档或注释,我们花了几个月的时间重新定位可靠数据源,并耗费大量精力去理解之前的数据处理逻辑。"这种"恐怖故事",在数据领域并不鲜见。
从我的观察来看,数据工程确实是"基础建设",和修公路、铺电线一样,短期内可能看不到显著回报。对一些不懂技术的管理者来说,这种投入既不"显山露水",也不够抢眼,常常被忽视。不少企业领导更关心"模型何时上线""能不能做得惊艳",却不愿意花钱在数据管道、数据质量监控等方面。
在实际操作中,看到这种"不愿意投资"的观念往往造成连锁反应:团队规模不足、数据平台性能不够、安全合规体系缺失。等到需要做大规模数据或大模型应用时才发现基础不牢,结果只能草草收场或无限期拖延。
企业管理层需要真切地认识到,数据工程是AI项目的根基,绝不是可有可无的配角。就像盖房子离不开稳固的地基,AI项目也离不开可靠的数据管道,有几个关键点值得注意:
① 在宣传和汇报中突出数据工程的贡献,减少"只吹嘘模型算法"的做法。
② 在招聘和岗位描述中明确数据工程师对企业战略的重要性。
③ 定期举办内部培训或分享会,让资深数据工程师向管理层、业务部门介绍他们的工作内容和价值。
① 专业职级通道：让数据工程师在技术线也能晋升到高级、资深、专家级别，而不是只能通过转型管理或转型数据科学家来获取更好的薪资与地位。
② 经济激励和股权激励：对于在关键AI项目中做出重大贡献的数据工程师，应给予奖金、期权或其他形式的激励，体现他们的重要价值。
③ 持续培训和学习机会：为数据工程师提供学习新技术的资源，如实时流处理、Lakehouse架构、云原生等，提升他们的职业成就感。
② 对关键的数据管道配置自动化监控和告警，保证数据质量与稳定性。
③ 强调文档化文化，每次数据流程或管道的变更都要及时记录和审查，减少"关键员工离职带走关键知识"的风险。
④ 通过版本控制和规范化流程（DataOps），让数据工程师的工作更加可追溯和可持续地迭代。
① 如果一个项目只是为了"跟风 AI"，没有清晰的业务目标，就很难获得管理层的长期支持。
② 如果没有足够的数据场景或业务场景，数据工程投入也会显得浪费，从而进一步打击团队信心。
① ETL/ELT 工具：如 Airflow、dbt、Talend、Data Factory、DataWorks 等，可实现可视化流程编排和自动化任务调度。
② 分布式计算和存储：如 Spark、Hive、Hadoop、Delta Lake、Iceberg、Hudi 等，适合大规模批处理和近实时分析。
③ 实时流处理：如 Kafka、Flink、Kinesis 等，满足低延时的数据传输和计算需求。
④ 数据编排和容器化：如 Kubernetes、Docker 等，使数据服务具备弹性伸缩和更高可移植性。
⑤ 云平台服务：AWS、Azure、阿里云等都提供数据湖、数据仓库、数据可视化等一整套管理方案。根据企业规模、业务需求灵活选用。
⑥ MLOps 平台：如 MLflow、Kubeflow、SageMaker 等，将模型研发与数据管道集成，在持续迭代中管理模型版本、数据漂移、自动化部署等。
