1、数据工程入门指南：Databricks平台的助力

数据工程入门指南：Databricks平台的助力

1. 数据工程的重要性

在当今的人工智能（AI）时代，数据工程成为确保AI项目成功的关键。根据MIT技术评论的报告，88%的受访组织正在投资、采用或试验生成式AI（GenAI），而71%的组织计划构建自己的GenAI模型。然而，高质量的AI模型离不开高质量的数据。正如一句老话所说：“输入垃圾，输出垃圾。”因此，构建可靠的数据管道，确保数据的高效摄入和高质量，成为了每个数据和AI项目的成功基石。Databricks数据智能平台通过其先进的功能，帮助数据工程师应对这些挑战，从而为组织带来更多价值。

2. 数据工程的定义

数据工程是指从数据源中提取原始数据并进行处理，以便将其存储和组织为下游使用场景（如数据分析、商业智能（BI）或机器学习（ML）模型训练）做好准备。数据工程师的任务是确保数据从源头到目的地的每一个环节都顺畅无误，从而使数据能够被有效利用，从中提取价值。

3. 数据工程的框架

数据工程可以分为三个主要部分，每个部分都有其独特的挑战和最佳实践：

3.1 摄入（Ingest）

数据摄入是将一个或多个数据源中的数据引入到数据平台的过程。这些数据源可以是存储在本地或云存储服务上的文件、数据库、应用程序，以及越来越多的实时事件数据流。为了确保数据摄入的高效性，数据工程师可以使用Databricks平台中的多种工具，如：

• Databricks Auto Loader ：用于自动加载和处理各种格式的数据文件，如JSON、CSV、Parquet等。