你好，我是蒂博，我写关于数据工程和ETL的文章（ETL指的是抽取、转换和加载）。如果你喜欢我的文章，可以在Medium上关注我。

ETL 已经存在了几十年之久，多个创新周期已经塑造了数据工程的领域。作为更广泛的数据工程领域的一个子集，ETL 工程随着人工智能的兴起而再次受到关注，其中 ETL 过程变得越来越重要。让我们来看看在 2024 年 ETL 领域的几个重要趋势。

我在之前的文章中提到过这个话题。ETL 长期以来一直是由基于 Java 的工具和工作负载主导的。Python 因其在学术和研究中的广泛应用，以及多次 AI/ML（机器学习、深度学习、生成式 AI 等）浪潮的推动而重新流行起来。事实上，大多数 AI/ML 库都是以 Python 为主的，因此，数据领域不得不做出调整。看看数据科学家、数据工程师甚至数据分析师的工作描述，你会发现 Python 现已成为数据领域最常要求的技能之一，与 SQL 一起，成为数据领域不可或缺的技能。

在2010年代大数据浪潮及其好坏参半的成功之后，人们意识到并非所有问题都是大数据问题。Jordan Tigani在其受欢迎的文章《大数据已死》（Big Data is Dead）中对此解释得很清楚。与此同时，强大的Python库的兴起，首先是Pandas，然后是Polars和DuckDB，在单机上可以完成的任务上设定了新的界限。使用这些框架实际上可以让你走得很远（成本只是分布式处理所需成本的一小部分），在需要多台机器上的分布式工作负载之前。除此之外，始终应优先考虑最适合你工作的工具（以及最适合你的工具）。

随着生成式人工智能的兴起，处理海量未结构化数据，大部分公司尚未充分利用变得可能。例如，检索增强生成（RAG）管道使公司能够索引企业文档并输入到大型语言模型（LLM）中，以更准确地回答特定查询。大型语言模型还可以从这些文档中提取相关信息，并以结构化格式提供，以便分析使用。总体而言，这为公司利用其专有数据提供了更多机会，无论是在内部还是外部应用场景。

生成式AI对ETL有许多影响，其中之一是它大大降低了开发数据抽取和转换管道的门槛。因为它们是在大量开源Python代码的基础上训练的，所以大型语言模型尤其擅长编写代码，特别是Python代码。例如，它们生成Selenium代码（一种流行的网站抓取框架）非常高效，能够高效地提取并正确结构化数据。此外，它们还能写SQL查询，这对数据分析师非常有用，同时数据工程师也能更快地编写复杂的SQL查询，堪称游戏规则的改变者。

正如Databricks收购Tabular和Snowflake的新Polaris发布所展示的，表格式正大行其道。湖仓架构正被广泛采用，数据供应商也在密切关注并迅速响应。目录功能日趋成熟，与常用库和工具的集成也在逐步进行。未来几年内，我们可能会看到表格式进一步成熟、更广泛采用，甚至可能会出现整合。

这些趋势中的一些已经持续了几年，并将在未来几年继续成熟。另一些，比如用于数据和ETL工程的生成式人工智能，则仍处于起步阶段，正在迅速演变。无论如何，灵活适应性和持续学习是这个领域中唯一不变的常量！

Amphi ETL 是一个低代码且基于 Python 的 ETL 工具，适用于结构化、半结构化或非结构化数据。它允许你通过图形界面开发数据管道，并生成可以部署的 Python 代码。Amphi 是免费和开源的，试试看吧！

Github 页面: https://github.com/amphi-ai/amphi-etl