Snowflake AI 赋能数据工程，驱动下一代智能数据管道 | 技术实践

Snowflake 正通过一套集成化的 AI 驱动工具套件重新定义现代数据工程，该套件旨在简化工作流程、加速开发进程，并从结构化与非结构化数据中释放价值。通过将先进的机器学习与生成式 AI 能力直接嵌入其平台，Snowflake 使企业能够在安全可控的环境中构建端到端的智能数据管道。

这一变革的核心在于 Snowflake Cortex AI——该平台专门处理 AI 与机器学习工作负载的核心引擎，辅以由丰富特性和服务构成的健壮生态系统作为支撑。

Snowflake 中 AI 驱动的数据工程工作流

数据摄取与迁移

Openflow：一项完全托管、基于 NiFi 的服务，可自动化各类数据（结构化、非结构化、批处理和流式数据）向 Snowflake 的迁移。Openflow 助力构建高质量、支持 AI 就绪的数据基础，为实时分析与模型开发提供支撑。

Snowpipe：一种无服务器数据摄取服务，能够持续以近实时方式加载和更新数据，确保 AI 与机器学习模型始终基于最新信息运行。

Document AI：一项基于托管大语言模型的服务，专用于从 PDF、图像等非结构化文档中提取信息。Document AI 支持多模态数据处理——将文本、图像及其他非表格内容转化为可分析的数据集。

数据转换与增强

Cortex AI 函数：一种无服务器的 LLM 与 ML 函数，可通过标准 SQL 调用。该功能使数据工程师无需掌握专业机器学习知识即可执行高级转换与分析任务。典型应用场景包括：

• 文本摘要、翻译与情感分析；

• 基于自然语言提示的上下文感知数据质量校验；

• 时间序列预测与异常检测。

Snowpark：一种开发者框架，允许工程师使用 Python、Java 或 Scala 编写数据转换逻辑。Snowpark 代码在 Snowflake 计算环境中安全运行，能够借助其弹性扩展能力处理复杂的数据工程和 AI 工作负载。

dbt on Snowflake：与 dbt 的原生集成使工程团队可以直接通过 Snowsight 界面构建、执行和监控数据转换管道。

管道自动化与编排

Cortex 智能体：基于大语言模型的智能体，可自动化执行跨结构化和非结构化数据的复杂多步骤工作流（包括数据清洗、监控、增强和建模等环节）。

流与任务：原生自动化工具组合，其中流负责追踪增量数据变更，任务用于执行预定计划的 SQL 或存储过程，共同构建近实时的事件驱动型数据管道。

代码生成、优化与迁移

Snowflake Copilot：一款内嵌于 Snowsight 的生成式 AI 助手，可通过自然语言帮助工程师编写、优化及解释 SQL 查询。它通过降低 Snowflake 功能的使用门槛，加速开发进程并提升生产效率。

SnowConvert AI：基于 AI 的代码迁移工具，可自动将 Oracle、Teradata 等系统的遗留 SQL 代码转换为经过优化的 Snowflake SQL，有效降低云迁移成本。

治理与可观测性

Cortex AI 可观测性：基于 TruLens 构建的可观测层，为 AI 应用与 AI 智能体提供链路追踪、效果评估与性能指标监控，确保 AI 决策过程的透明度、准确性与可靠性。

Snowflake Horizon：统一治理层，跨所有 AI 与数据工作流实施数据安全、合规性及访问策略管控，保障企业级治理规则的一致性。

数据工程师的获益

通过将 AI 原生能力直接集成至 Snowflake 平台，数据工程师获得了一个统一、智能的环境，可规模化地构建、管理和优化数据管道。这些优势不仅限于效率提升，更重塑了工程团队的运作、协作与创新模式。

聚焦创新而非运维

借助 Snowflake 的无服务模型与托管式 AI 能力，工程师无需再管理基础设施、监控集群或微调计算资源。这使得他们能够将重心转向解决业务问题，而非维护系统。

示例：工程师无需为大规模 ETL 流程的容量规划或扩展 Kubernetes 集群而担忧，而是可以直接使用 Cortex AI 函数构建实时异常检测管道，该管道可在 Snowflake 计算资源内自动扩展并执行。

高效处理所有数据类型

Snowflake 使工程师能够在同一治理边界内处理结构化、半结构化和非结构化数据——例如 JSON 日志、物联网流和图像文件。这消除了对多个专用数据存储或复杂集成层的需求。

示例：能源公司可通过 Openflow 和 Document AI 将实时传感器数据（半结构化）、维护日志（结构化）与设备照片（非结构化）摄取到 Snowflake 中。随后工程师可运用 ML 模型对所有数据联合分析，以预测设备故障。

加速开发周期

Snowflake Copilot 等 AI 辅助工具与 Tasks、Cortex 智能体等自动化解决方案，可显著减少人工操作。查询优化、代码生成、数据验证等重复性任务可在数分钟内完成，无需耗时数日。

示例：数据工程团队构建销售预测管道时，可通过 Copilot 在几分钟内生成 SQL 转换脚本，并利用 Cortex 智能体自动检测各区域销售数据中的异常，最终将交付周期缩短高达 70%。

数据分析民主化

借助自然语言接口与自助式 AI 功能，Snowflake 成功弥合了技术用户与非技术用户之间的鸿沟。业务团队可通过文本指令直接查询和可视化数据，而数据工程师则专注于扩展数据架构与提升数据质量。

示例：营销分析师可向 Cortex Analyst 提问“显示上一季度各区域的参与度趋势”，即刻获得由 SQL 生成的洞察结果，无需依赖工程团队编写定制查询。这种转变既赋能了业务用户，又使工程师能专注于构建新型 AI 管道或优化系统性能等战略任务。

当这些能力协同作用时，数据工程团队得以更智能、更高效地开展协同工作，从而将 Snowflake 从传统数据仓库升级为适用于 AI 驱动型企业的全功能智能数据操作系统。

Snowflake 中的关键 AI 能力

Snowflake Cortex：将 AI/ML 功能原生集成于 Snowflake 平台，支持高级分析、自然语言处理任务及生成式 AI 应用场景。

Cortex 智能体与 Cortex Analyst：实现工作流自动化，协调跨源数据检索，并为业务用户将自然语言转换为 SQL 查询。

Snow park ML：支持在 Snowflake 安全计算环境中直接使用 Python 构建、训练和部署定制化机器学习模型。

Openflow：为 AI 与分析应用提供近实时的双向跨系统数据交换能力。

Snowflake Notebooks：通过交互式笔记本界面，支持基于 CI/CD 的完整管道开发、测试与自动化。

AI 数据云：一个统一、安全的环境，用于构建、部署和管理 AI 应用程序，同时消除数据孤岛。

Snowflake 的 AI 原生架构重新构建了数据工程领域——将自动化、智能化和治理融合为一个连贯的生态系统。对数据工程师而言，这意味着更高的可见性、更快的交付速度，以及无需离开 Snowflake 环境即可构建可扩展、生产级的 AI 流水线能力。

原文地址：https://www.linkedin.com/pulse/snowflake-ai-data-engineering-powering-next-pipelines-ahmed-mahmoud-vw5je/

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