2、数据工程最佳实践：提升数据处理效率与质量

数据工程最佳实践：提升数据处理效率与质量

1. 数据工程的挑战

数据工程在现代数据驱动的环境中扮演着至关重要的角色。随着越来越多的组织利用其专有数据构建生成式人工智能（GenAI）模型，数据工程的挑战也愈发明显。以下是数据工程师在使用Databricks平台时面临的主要挑战：

• 处理实时数据 ：从移动应用程序到工厂车间的传感器数据，越来越多的数据需要实时处理，以支持实时决策。这些数据通常需要低延迟处理，以便能够及时用于决策支持。
• 扩展数据管道 ：随着数据量的增加，扩展计算基础设施以保持高性能和低成本是一项挑战。可靠地运行数据管道、监控数据管道并在发生故障时进行故障排除是数据工程师的重要职责。
• 数据质量 ：确保数据质量对于训练高质量的机器学习模型和获得可操作的洞察至关重要。数据工程师需要处理损坏或缺失的数据，并确保数据的准确性和一致性。
• 治理与安全 ：随着数据分布越来越广泛，确保数据治理和安全成为组织面临的主要挑战。数据工程师需要确保数据的合规性和安全性，特别是在高度受监管的行业中。

2. Databricks平台的优势

Databricks平台通过其数据智能引擎（DatabricksIQ）简化了数据工程的复杂性，提供了强大的自动化功能，减少了数据维护和基础设施操作的需求。以下是Databricks平台的几个主要优势：

• 支持多种数据处理方式