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从瓶颈到强制乘数：数据工程如何按比例负责AI
为了指导企业AI采用，我们介绍了5W1H + RACI +磁盘框架，该模型描述了从原始数据和一般信息到动手技能和上下文知识的转变。数据工程（DE）团队是此进步的核心，将零散的AI好奇心转换为结构化的组织能力。由于业务对AI Skyrocket的需求，数据工程[…]
来源:AI Time Journal为了指导企业AI采用，我们介绍了5W1H + RACI +磁盘框架，该模型描述了从原始数据和一般信息到动手技能和上下文知识的转变。数据工程（DE）团队是此进步的核心，将零散的AI好奇心转换为结构化的组织能力。
5W1H + RACI +磁盘框架随着对AI Skyockets的业务需求，数据工程（DE）团队通常会发现自己陷入了悖论。尽管AI创新需要高质量的数据和可再现的管道，但DE团队却较薄，维护基础设施和生产系统。本文介绍了一种新的合作模型，DE团队从唯一的建筑商转变为启用架构师。通过建立通过RACI模型建立护栏，治理和指导，使团队授权业务部门建立可信赖，可扩展的AI解决方案。
AI创新1。AI背后的隐藏引擎：为什么数据工程很重要
AI系统并非仅在智能上运行。它们在管道，转换，谱系跟踪，访问控制，可观察性和可信赖的数据集上运行。简而言之，他们在数据工程上运行。
数据工程每个高性能的AI模型都由数据工程师构建和维护的基础架构支持。这些专业人员设计并维护数据仓库，功能存储和事件管道，这些仓库是智能应用的动脉。它们确保质量，可靠性和治理 - 每个机器学习系统的沉默但基础的支柱。
当数据丢失，晚期或错误时，AI失败。当平台不安全或可扩展时，AI将无法进行生产。数据工程师不仅是技术支持；它们是企业情报的战略推动者。
企业情报的战略推动者2。组织推动：业务想要AI现在
但是有一个捕获。
没有带宽来支持每个实验AI请求 补充 启用 设计评论